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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

本文链接

https://www.idcsp.com//news/966.html

本文关键词

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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