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  • 姜还是老的辣?在AI领域CPU为什么干不过GPU?

    发布日期:2023-12-08 17:06:32      点击次数:1

    还记不记得2016年发生的那件震动IT界的大事?

    谷歌的人工智能软件阿尔法狗(AlphaGo

    击败了韩国的世界围棋冠军

    九段选手李世石。

     

    在后来2017年,阿尔法狗又击败了

    当年世界围棋排名第一的

    中国围棋九段选手柯洁。

    至此,人类在所有的棋类比赛中

    全部输给了计算机。

     

    1 

     

    阿尔法狗,其实是一个

    中央处理器Central Process UnitCPU

    图形处理器Graphic Process UnitGPU

    一起工作的围棋智能机器人。

     

    最初的阿尔法狗有176GPU1202CPU

    GPU能够通过内部极多进程的并行运算,

    取得比CPU高一个数量级的运算速度。

    但是GPU为了管理多进程,

    它需要在微架构上进行精心设计

    以满足深度学习计算

    对于带宽和缓存的需求。

     

    那么GPUCPU到底有什么不同?

    2 

     

    CPU—通用计算、指令集丰富、多线程协同处理

     

    GPU—图形处理、渲染处理,大规模并行处理,预置算术单元,擅长浮点运算

    3 

     

    没懂?

    那我换几个说法!

     

    CPU是一个人,但是能一秒算出一个超难的微积分题目;GPU是一万多个人,但是只能算1+1=2这种题目。

    CPU脑袋很好智商高,GPU身体很好干活嘎嘎猛。

    CPU100个教授做大学题目;GPU10000个小学生做加减法,而渲染图像,是简单但是数量级很大的运算。

    45 

    懂了吧?

    那就上强度!

    开始进阶版的区分!

     

    6 

     

    1CPUGPU的架构不同。

    CPU主要是面向通用计算的,

    GPU主要是面向图形处理和并行计算的。

     

    2CPUGPU的计算方式不同

    CPU通过顺序执行指令来完成计算任务,

    GPU则通过并行执行大量的线程来完成计算任务。

    GPU的并行计算能力是CPU的几倍甚至几十倍,

    可以处理大量的数据和计算任务,

    提高计算效率和速度。

     

    3CPUGPU的设计目的不同

    CPU的设计目的是通用计算,

    能够处理各种不同的任务,

    GPU的设计目的是图形处理和并行计算,

    其硬件架构和编程模型

    都是为高效处理大规模并行计算

    和图形渲染而设计的。

     

    这样看下来

    GPU拥有的是:

    高速计算能力、专注于图形处理能力、

    节能和环保、可编程性和灵活性、

    高度并行的图形渲染能力。

     

    GPU目前主要应用在哪些方面?

    7 

     

    图形图像处理:

    GPU具有强大的并行计算能力

    和图形渲染能力,

    被广泛应用于图形图像处理领域。

    例如,GPU可以用于实现

    在线图形渲染处理、视频编解码、

    3D游戏渲染等。

     

    科学计算:

    GPU的并行计算能力使得其在

    科学计算领域中具有广泛的应用。

    例如,GPU可以用于加速天气预报、

    基因工程、粒子物理等领域的计算。

     

    人工智能:

    GPU被广泛应用于人工智能领域,

    特别是在深度学习领域。

    GPU可以提供高效的并行计算能力,

    加速模型训练和推理过程。

    例如,NVIDIATesla V100 GPU

    可以提供每秒15万亿次浮点运算的计算能力,

    可以大大加速模型训练和推理的速度。

     

    嵌入式系统:

    GPU还可以用于嵌入式系统,

    如移动设备、游戏主机、汽车等。

    在这些设备中,GPU被用于实现

    图像显示、游戏娱乐、导航等功能。

     

    云计算服务:

    在云计算服务中,

    GPU被用于提供图形渲染、科学计算、

    人工智能等领域的计算能力。

    例如,GPU云主机可以提供

    在线图形渲染处理、云游戏、

    高性能设计办公等功能。

      

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    8 

     


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