矩阵乘法与GPU计算

矩阵乘法与GPU计算

每个神经网络的核心都是一个简单的数学运算：矩阵乘法。矩阵是一个数字网格。

矩阵乘法本质上是并行的。如果你将两个1000x1000的矩阵相乘，就有100万个独立计算。

NVIDIA的Tensor Core更进一步。它们是专门设计用于在单个时钟周期内执行矩阵乘法的硬件单元。

数千个GPU核心的大规模并行性与专用单元的结合使GPU在AI领域如此占据主导地位。

没有GPU，训练像GPT-4这样的模型将需要数年而不是数月。硬件专门化是现代AI速度的秘诀。