为什么GPU对于人工智能如此重要？

GPU在人工智能中相当于稀土金属，甚至黄金，它们在当今生成式人工智能时代中的作用不可或缺。那么，为什么GPU在人工智能发展中如此重要呢？

GPU概述

什么是GPU

图形处理器（GPU）是一种通常用于进行快速数学计算来渲染图形和图像的计算机芯片专业和个人计算。最初，GPU负责渲染2D和3D图像、动画和视频，但现在它们的应用范围更广，尤其在人工智能领域。

GPU应用

具有嵌入式或离散GPU的电子设备能够流畅地渲染3D图形和视频内容，非常适用于人工智能视觉应用。现代可编程GPU也适用于更广泛的场景，一些常见应用包括：

加速实时2D和3D图形应用的渲染。
视频编辑和视频内容创建。
视频游戏图形。
加速图像识别、面部检测和识别等机器学习应用。
训练深度学习神经网络。

GPU如何工作

GPU通过使用并行处理的方法工作，多个处理器处理单个任务的不同部分。GPU还有单独的内存用于存储正在处理的数据。这种内存专门设计用于容纳大量的信息，以应对高度密集的图形使用情况。

对于图形应用程序，CPU向GPU发送指令以在屏幕上绘制图形内容。GPU以并行和高速的方式执行指令，将内容显示在设备上，这个过程被称为图形或渲染流水线。

GPU与CPU：哪个更适合人工智能？

GPU包含数百个或数千个核心，其晶体管比CPU还多，可以进行并行计算和快速的图形输出。

由于其更快的时钟速度和较少的核心，CPU更适合处理日常的单线程任务，而不是人工智能工作负载。而GPU则处理更复杂的数学和几何计算。这意味着GPU在人工智能训练和推理方面能够提供更高的性能，同时也可以受益于各种加速计算负载。

为什么GPU对于当今的人工智能如此重要？

在人工智能领域，GPU发挥着重要作用，为人工智能的训练和推理提供了出色的性能，在需要加速计算的各种应用中也提供了显著的优势。GPU的关键功能有3个：

GPU并行处理

人工智能模型主要由层层叠加的线性代数方程组成。每个方程反映了一组数据与另一组数据之间的关联可能性。GPU包含数千个核心，这些微小的计算器并行工作，分片处理构成人工智能模型的计算，为人工智能工作负载提供高效的计算能力。此外，GPU核心不断升级以满足人工智能模型的不断变化需求。

模型复杂性和系统扩展

人工智能模型的复杂性以每年10倍的速度增长。前沿大型语言模型（LLM）GPT-4包含超过一万亿个参数，其数学密度令人瞩目。GPU系统通过有效的协作巧妙地应对了这一挑战。它们轻松扩展到超级计算级别，利用快速的NVLink互连和强大的Quantum InfiniBand网络。

广泛而深入的GPU软件堆栈

自2007年以来，不断扩大的英伟达（NVIDIA） GPU软件已经涵盖了人工智能的各个方面，从高级功能到高级应用。CUDA编程语言和cuDNN-X深度学习库为开发人员构建软件提供了基础，例如NVIDIA NeMo。它使用户能够创建、配置和推理自己的生成式人工智能模型。其中许多元素都可作为开源软件提供，这对软件开发人员来说是必不可少的。此外，主要云服务提供商也在NVIDIA DGX Cloud上提供API和服务。

GPU对人工智能发展的贡献

斯坦福大学人工智能小组的报告强调自2003年以来GPU性能的迅速提升，性能提高7000倍，而性价比提高5600倍。GPU已经成为加速机器学习工作负载的主要计算平台，在近年来显著促进了人工智能的进步。值得注意的是，在过去5年中，主要的人工智能模型都是在GPU上进行训练的，例如ChatGPT的成功，它是一个为超过1亿用户提供服务的大型语言模型。