为什么GPU驱动AI

为什么GPU驱动AI

如果你关注过AI新闻，你可能听说过GPU。公司成千上万地购买它们，而且存在全球短缺。但为什么是显卡？绘制视频游戏图形与人工智能有什么关系？

答案归结于CPU和GPU工作方式的根本差异。CPU旨在快速处理各种任务，一个接一个。它拥有少数非常强大的核心，可以处理复杂逻辑、分支预测以及通用计算机所需的所有其他事务。它就像几个可以烹饪任何菜肴的专家厨师。

GPU则采取相反的方法。它没有少数强大的核心，而是拥有数千个更简单的核心。每个核心都比CPU核心弱，但它们都并行工作。GPU就像一千个流水线厨师，每个人反复做一个简单的任务。他们不能做复杂的酱汁，但他们可以同时切一千个洋葱。

神经网络就是将相同的简单操作执行数百万次。将两个数字相乘，将结果加到运行总数中，重复。这就是矩阵乘法，是AI的命脉。CPU可以进行矩阵乘法，但它是逐步进行的。GPU同时进行数千次乘法，使其快了几个数量级。

这就是为什么AI热潮与NVIDIA等GPU公司紧密相连。他们为游戏和图形渲染设计了芯片，这些也需要大规模的并行计算。事实证明，使视频游戏看起来漂亮的同一硬件也完美适用于训练和运行神经网络。没有GPU的并行处理能力，现代AI根本无法存在。