为什么AI更“喜欢”GPU而不是CPU

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发表时间:2023-07-25 16:29

一、引言

随着人工智能(AI)技术的快速发展,深度学习等算法在图像识别、自然语言处理、数据挖掘等方面表现出了强大的能力。而这些算法的底层计算,往往对硬件有着极高的要求。为了满足这些需求,越来越多的研究和工程实践开始尝试使用图形处理器(Graphics Processing Units,缩写:GPU)进行高速并行计算。那么,本文将通过对比CPU和GPU的特性,分析GPU的优势,并结合具体的实践案例,讨论为什么当前的AI领域对GPU有如此大的需求。


CPU 和 GPU 的本质区别

图形处理器(Graphics Processing Units,缩写:GPU)是一种专门为图形计算任务设计的处理器,其最初是为了解决3D图形渲染中计算量大、并行性好的问题而发展起来的。与中央处理器(Central Processing Units,缩写:CPU)相比,GPU具有更多的并行处理单元和更大的内存带宽,因此在执行大规模并行计算任务时具有明显的优势。简单来说,GPU的主要优势在于并行处理。而CPU的主要优势在于串行处理。


从运作原理上来析CPU和GPU的的区别

CPU

  • 结构:CPU通常具有多个核心,每个核心都是一个独立的处理器,能够执行多个线程。核心之间可以共享高速缓存,而且每个核心都具有比较大的缓存容量。而GPU由成千上万个处理器组成,这些处理器以“流处理器(Stream Processor)”为基本单位进行组织,形成一个高度并行的运算结构。流处理器通常组织成多个处理单元(如NVIDIA的SM,AMD的CU),而这些处理单元之间共享高速缓存。总体来看,GPU在硬件层面提供了更丰富的并行计算资源。

  • 计算能力:CPU的设计重点是确保高性能串行计算,通过指令级并行、分支预测等技术来实现,同时也支持并行处理。而GPU则以大规模并行计算为核心,支持多线程(如NVIDIA的CUDA),为大数据量、复杂计算任务提供支持。

GPU

  • 内存:GPU通常具有较大的显存,这使得它能够存储更多的数据,提高内存访问的带宽。而CPU的内存通常随着核心数量的增加而线性扩展,由于其主要用途不在并行计算,因此其内存容量相对较小。

  • 功耗:CPU通常使用的是较高的功耗,目的是为了提高每个核心的运算性能。而GPU的设计更注重性能与功耗之间的平衡,尤其是在移动设备、数据中心等环境下,能效比(性能与功耗之比)对于GPU的成功应用具有关键意义。

为什么 AI特别喜欢要使用大量 GPU

AI领域尤其是深度学习算法的计算任务通常具有以下特点:大量的数据量,高度的并行性,复杂的计算过程,需要大量的计算资源。而GPU的特性恰好可以满足这些要求:

  • 并行计算能力:深度学习算法中的矩阵运算、卷积操作等计算任务具有很高的并行性,而GPU可以通过多线程并行来处理这些任务。相比之下,CPU的并行计算能力有限,难以满足深度学习算法的需求。

  • 内存带宽:深度学习算法需要处理大量的数据,因此需要高速内存来满足计算速度的要求。GPU具有较高的内存带宽,可以更快地完成数据的读取和写入,从而提高整体的计算速度。

  • 灵活性:GPU支持使用CUDA、OpenCL等编程框架和语言,这使得开发人员能够高度自定义GPU上的计算任务,为不同类型的AI算法提供支持。

通过以上分析,我们可以得出结论:GPU在处理AI相关算法时具有很大的优势,因此被广泛应用于深度学习、图像识别、自然语言处理等领域。



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