为什么GPU对AI如此重要?
demi 在 周三, 05/15/2024 - 14:30 提交
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,全称为图形处理单元(Graphics Processing Unit),是一种专用于处理图形和图像计算的处理器。起初,GPU主要用于图形渲染,但随着计算需求的增加,尤其是在科学计算、深度学习和其他并行计算领域,GPU的通用计算能力逐渐受到重视。
GPU相对于传统的中央处理单元(CPU)在设计上有一些显著的区别。CPU更适用于处理通用的控制流任务,而GPU则专注于高度并行的数据处理。GPU通常拥有大量的小型处理单元,被设计成能够同时处理大量相似的任务,例如图形渲染中的像素计算或深度学习中的矩阵运算。
总体而言,GPU在图形处理领域的成功应用和对并行计算需求的响应使其逐渐演变成为通用计算设备,广泛用于加速各种科学和工程计算应用。
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矩阵乘法是一个常见的计算密集型任务,特别适合于 GPU(图形处理单元)并行计算。
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深度学习及其驱动的硬件不断发展。
GPU 的并行计算能力使其能够快速将图形结果计算出来并在屏幕的所有像素中进行显示。
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GPU的正常占用率取决于当前运行的任务和应用程序的性质,以及GPU的性能和配置。没有一个通用的标准来定义正常占用率,因为它可以在不同情况下变化。
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