今天，人工智能（AI）已经在各个领域遍地开花，无论身处哪个行业，使用AI来帮助获取业务洞察，并建立竞争优势，已经非常常见。
不过一个有趣的现象是，在用户采购AI基础设施时，几乎所有厂商都会强调其支持GPU的能力，并且支持的GPU数量越多，就代表其AI性能越强大。
那么问题来了，为什么是GPU而不是CPU？
GPU难道不是我们日常使用的电脑里的，用于提高游戏性能或设计图形所需的图形处理单元吗？为什么在AI方面，我们计算机里的“大脑”（CPU）反而很少提及呢？
一、为什么AI需要GPU？
要了解为什么GPU更适合AI，我们就要从GPU的诞生说起。
图形处理单元 (GPU) 最初开发用于生成计算机图形，是具有专用内存的专用处理器，通常执行渲染图形所需的浮点运算。
从GPU的诞生我们可以看到，GPU是专为计算机开发的，旨在提高它们处理3D图形的能力。
这种特性决定了GPU仅用于参与任务或应用程序代码的某些部分，而不是整个过程。因此，GPU通常有较多的内核，用于处理频繁且彼此独立的简单计算。
而CPU又被称为通用处理器，因为它几乎可以运行任何类型的计算。
不过CPU通常只有几个内核，即使是服务器专用的CPU也不过几十个内核，与GPU动辄成百上千个内核相比完全不是一个数量级。
但这并不意味着CPU不够好，CPU内核虽然更少，但比数千个GPU内核更强大。例如同时处理操作系统、处理电子表格、播放高清视频、提取大型zip文件，这些是GPU根本无法完成的。
说到这里，你该明白GPU和CPU的区别了吧。
总结一下，CPU最擅长按顺序处理单个更复杂的计算，而GPU更擅长并行处理多个但更简单的计算。
至于为什么AI需要的GPU，答案也很明显了，因为训练AI模型的过程需要同时对所有数据样本执行几乎相同的操作，而GPU的架构设计具有快速同时处理多个任务所需的并行处理能力。
不过要注意的是，尽管GPU非常适合于AI模型算法，但并不意味着GPU在所有情况下都适用：
1、规模较小的训练
CPU完全可以执行训练AI模型所需的算法，特别是如果数据集规模相对较小，可以使用CPU避免高昂的前期成本。
2、非并行算法
本质上，GPU是为图形处理而设计的，因此当某个AI模型算法并不是并行算法时，CPU就是更好的选择。某些涉及逻辑或密集内存要求的AI算法也是CPU的强项。
二、GPU与AI计算
现在的AI计算，都在抢购GPU。英伟达也因此赚得盆满钵满，为什么会这样呢？
原因很简单，因为AI计算和图形计算一样，也包含了大量的高强度并行计算任务。
深度学习是目前最主流的人工智能算法。从过程来看，包括训练（training）和推理（inference）两个环节。
训练环节，通过投喂大量的数据，训练出一个复杂的神经网络模型。
在推理环节，利用训练好的模型，使用大量数据推理出各种结论。
训练环节由于涉及海量的训练数据，以及复杂的深度神经网络结构，所以需要的计算规模非常庞大，对芯片的算力性能要求比较高。
而推理环节，对简单指定的重复计算和低延迟的要求很高。
它们所采用的具体算法，包括矩阵相乘、卷积、循环层、梯度运算等，分解为大量并行任务，可以有效缩短任务完成的时间。
GPU凭借自身强悍的并行计算能力以及内存带宽，可以很好地应对训练和推理任务，已经成为业界在深度学习领域的首选解决方案。
目前，大部分企业的AI训练，采用的是英伟达的GPU集群。如果进行合理优化，一块GPU卡，可以提供相当于数十其至上百台CPU服务器的算力。
三、AI与算力
AI与算力是当今社会科技进步的两大驱动力，它们的融合与创新正推动着各个行业的发展，引领我们进入一个全新的智能时代。
算力，作为AI技术的基石，为AI提供了强大的计算能力和数据处理能力。随着技术的不断进步，算力的提升使得AI模型能够处理更大规模的数据，实现更复杂的算法，从而提升AI的性能和准确度。
算力的发展，使得AI在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破，为我们的生活带来了诸多便利。
而AI的崛起，也反过来促进了算力的发展。随着AI应用领域的不断拓展，对于算力的需求也日益增长。为了满足这种需求，人们不断研发新的芯片、算法和架构，推动算力的不断提升。
同时，AI技术的发展也催生了一系列新的应用场景，如自动驾驶、智能家居、智能医疗等，这些应用都需要强大的算力支持，从而推动了算力技术的不断突破和创新。
AI与算力的结合，正在推动各行各业的发展。
在制造业中，AI与算力技术可以帮助企业实现智能制造、智能供应链等，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，AI与算力技术可以帮助医生实现精准诊断、个性化治疗等，提高医疗水平和患者满意度。
在金融领域，AI与算力技术可以帮助银行、保险等机构实现风险评估、智能投顾等，提高金融服务的智能化水平。
总之，AI与算力是当今科技进步的重要驱动力，它们的融合与创新正推动着我们进入一个全新的智能时代。在未来的发展中，我们需要不断关注技术趋势、加强人才培养、加强监管和规范，推动AI与算力技术的健康发展，为人类创造更加美好的未来。
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