为什么人工智能使用GPU而不使用CPU？

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@小白创作中心

为什么人工智能使用GPU而不使用CPU？

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来源

https://docs.pingcode.com/baike/165061

在人工智能和深度学习领域，GPU（图形处理单元）因其强大的并行处理能力、高速计算能力和高能效比而成为首选计算设备。本文将深入探讨为什么人工智能使用GPU而不是CPU，并分析GPU在具体应用场景中的优势。

一、并行处理能力强

GPU（图形处理单元）最初是为图形渲染而设计的，它的架构允许处理大量的并行任务。与之相对，CPU（中央处理单元）虽然功能强大，但主要设计用于处理复杂的单线程任务。因此，CPU的核心数通常较少，而每个核心都非常强大，适合处理复杂的指令集和操作系统任务。而GPU的架构则拥有数千个较小的核心，这些核心可以并行执行大量的简单计算任务。这种架构上的差异使得GPU在处理需要大量并行计算的任务时显得更加高效。

在深度学习和机器学习的训练过程中，大多数操作都是矩阵运算，如矩阵乘法和卷积运算，这些操作可以被分解为许多独立的小任务，每个小任务可以在一个GPU核心上独立执行。这种并行化处理极大地加快了训练速度。例如，NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）和AMD的ROCm（Radeon Open Compute）等并行计算平台，使得开发者可以编写针对GPU优化的代码，从而进一步提升计算效率。

二、计算速度快

由于GPU的设计理念是进行大规模并行计算，因此在处理大量数据时，其计算速度远高于CPU。深度学习训练过程中需要进行大量的矩阵运算和梯度计算，这些任务在GPU上可以被高效地并行处理。举个例子，训练一个复杂的深度神经网络可能需要处理数百万到数十亿个参数，这些参数的更新和优化过程需要大量的计算资源。GPU的并行处理能力使得这一过程能够在相对较短的时间内完成。

此外，GPU的浮点计算能力（FLOPS，Floating Point Operations Per Second）通常远高于CPU。例如，NVIDIA的V100 GPU的浮点计算能力可以达到每秒14 TFLOPS，而顶级的CPU如Intel Xeon的浮点计算能力通常在每秒1 TFLOPS以下。这意味着在处理浮点计算任务时，GPU的速度比CPU快了一个数量级。对于需要大量浮点计算的深度学习模型训练，GPU的优势非常明显。

三、能效比高

能效比（Performance per Watt）是衡量计算设备效率的重要指标之一。在人工智能和深度学习领域，能效比高的设备不仅可以提高计算效率，还可以降低能耗和成本。GPU在执行大规模并行计算任务时，其功耗相对较低，这使得其能效比远高于CPU。

在实际应用中，训练一个复杂的深度神经网络可能需要数天甚至数周的时间，这期间的电力消耗是非常巨大的。如果使用CPU进行训练，不仅耗时更长，而且能耗更高。而使用GPU则可以大幅度缩短训练时间，同时降低电力消耗。例如，Google在其数据中心中使用了大量的GPU来加速深度学习模型的训练，这不仅提高了训练速度，还显著降低了数据中心的能耗。

四、内存带宽和吞吐量

GPU的内存带宽通常远高于CPU，这使得它在处理需要大量数据传输的任务时更加高效。深度学习训练过程中需要频繁地从内存中读取和写入大量数据，GPU的高内存带宽能够显著提升数据传输效率，减少数据传输的瓶颈。

例如，NVIDIA的Tesla V100 GPU的内存带宽可以达到900 GB/s，而顶级的CPU如Intel Xeon的内存带宽通常在100 GB/s以下。这意味着在处理需要大量数据传输的任务时，GPU的效率远高于CPU。此外，GPU的高吞吐量使得其在处理大规模数据时能够保持较高的计算效率，减少数据传输的延迟。

五、生态系统和软件支持

随着人工智能和深度学习的迅猛发展，越来越多的深度学习框架和库开始支持GPU加速。例如，TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流深度学习框架都提供了对GPU的良好支持，并且有大量的优化库和工具可以帮助开发者更高效地利用GPU进行训练和推理。

此外，NVIDIA推出的CUDA平台和cuDNN库，使得开发者可以方便地编写针对GPU优化的代码，进一步提升计算效率。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，它使得开发者可以利用GPU的强大计算能力进行高效的并行计算。cuDNN是一个深度神经网络库，它提供了一组高度优化的例程，用于加速深度学习模型的训练和推理。这些工具和库的存在，使得开发者可以更加高效地利用GPU进行深度学习任务。