gpu 不用 人工智能

我们可以从以下几个方面来详细探讨“GPU 不用人工智能”这个话题：

GPU 的“本职工作”：图形渲染

在 AI 兴起之前，GPU 的世界完全由游戏、电影特效和 3D 建模等图形应用主导。

• 核心任务：实时渲染 3D 图形。
  • 当你在玩一个 3D 游戏或观看一部 CGI 电影时，GPU 需要在极短的时间内（通常是 1/60 秒）完成以下工作：
    1. 顶点处理： 计算每个 3D 模型顶点在屏幕上的最终位置。
    2. 光栅化： 将处理好的 3D 模型转换成屏幕上的 2D 像素。
    3. 像素着色： 为每个像素计算颜色、光照、阴影、纹理等,使其看起来真实。
• 架构特点：
  • 高并行度： 渲染一幅画面需要计算屏幕上数百万个像素的颜色，这些计算是相互独立、可以同时进行的，GPU 拥有数千个小小的计算核心，就是为了同时处理这些海量、简单的并行任务。
  • 高内存带宽： 为了快速访问海量的纹理和模型数据，GPU 需要非常高的内存带宽。
  • 专为图形设计： 它的指令集和硬件单元（如光栅化单元、纹理映射单元）都是为图形计算量身定制的。

在 AI 时代之前，GPU 就是一个“像素画家”，擅长同时画几百万个点。

为什么 GPU 能“跨界”成为 AI 硬件之王？

虽然 GPU 的本职是画画，但科学家和工程师们发现，它的核心特性恰好完美契合了 AI（特别是深度学习）的需求。

• AI 的核心需求：大规模并行计算。
  • 深度学习的训练过程，本质上是一个巨大的数学运算过程，特别是矩阵乘法，一个神经网络层的前向传播和反向传播,就是成千上万次权重和输入数据的矩阵相乘。
  • 计算 A (1000x1000) * B (1000x1000)，最终结果矩阵 C 中的每一个元素 C[i][j]，都只依赖于 A 的第 i 行和 B 的第 j 列的点积，这些计算之间互不干扰，可以同时进行。
• GPU 的核心优势：完美匹配。
  • 海量并行核心： GPU 的数千个核心可以同时处理矩阵乘法中的成千上万个小计算，速度远超只有少数几十个核心的 CPU（中央处理器），CPU 像一个精通数学的专家，擅长处理复杂的、串行的逻辑任务；而 GPU 像一支庞大的军队，擅长同时执行大量简单的、重复的任务。
  • 高内存带宽： 神经网络模型（权重）和训练数据（如图片、文本向量）都非常庞大，需要快速地在核心和内存之间传输数据，GPU 的高内存带宽满足了这一需求。
  • 可编程性： 随着着色器语言（如 CUDA, OpenCL）的发展，GPU 不再只能执行固定的图形指令，开发者可以像编程 CPU 一样，用高级语言为 GPU 编写通用计算程序，这为 GPU 应用于 AI 铺平了道路。

AI 训练就像让一支军队同时做几百万道简单的数学题，而 GPU 正是为此而生的“军队司令”。

“不用 GPU 的 AI”：AI 的其他计算路径

尽管 GPU 是 AI 训练的绝对主力，但在某些特定场景下，AI 的计算并不需要 GPU,或者会使用其他类型的硬件。

a. CPU：小规模、低延迟、通用性之王

• 适用场景：
  • 模型推理： 当一个训练好的模型被部署到实际应用中时（比如手机上的语音识别、相册中的照片分类），这个过程称为“推理”，推理任务通常计算量不大，但对延迟（响应速度）要求高，CPU 的低延迟和强大的单核性能使其非常适合这类任务。
  • 小模型训练/原型验证： 在研究阶段，科学家们可能先用小数据集和小模型在 CPU 上快速验证想法，然后再用 GPU 进行大规模训练。
  • 边缘设备： 在没有 GPU 的设备上（如智能家居、嵌入式系统），CPU 是运行 AI 模型的唯一选择。
• 优势： 通用性强，延迟低,能处理复杂的逻辑分支。

b. 专用 AI 芯片：为 AI 而生

对于大型科技公司（如 Google, Amazon, Apple）和云服务提供商来说，GPU 虽然强大，但也存在成本高、功耗大、对特定 AI 算法优化不足等问题，他们纷纷研发自己的专用 AI 芯片。

• Google TPU (Tensor Processing Unit)： 专为 TensorFlow 框架设计的 ASIC（专用集成电路），在 Google 的数据中心用于大规模模型训练和推理,能效比极高。

• Amazon Inferentia： 专为 AI 推理任务设计的芯片，部署在 AWS 云上,提供高性价比的推理服务。

  
  （图片来源网络，侵删）

• Apple Neural Engine： 集成在 iPhone 和 Mac 的芯片中，专门用于加速设备上的 AI 任务（如 Face ID、实时翻译）,注重隐私和能效。

• NVIDIA H100/H200： 这虽然仍是 GPU，但已经是为 AI 计算而“重新设计”的架构，集成了专门的 Transformer 引擎，极大优化了当前最主流的 AI 模型（如 ChatGPT 背后的 Transformer 架构）的计算效率。

• 优势： 能效比高，针对特定任务优化,成本可控。

c. 其他加速器

• FPGA (现场可编程门阵列)： 硬件可编程，灵活性介于 GPU 和 ASIC 之间，适合需要高度定制化硬件加速的场景,比如某些特定领域的信号处理或研究原型。
• 量子计算机： 目前仍处于早期研究阶段，理论上在解决特定类型的优化问题上具有潜力,但离实用化还很遥远。

结论就是：

GPU 的“本职”是图形渲染，但它的核心能力（大规模并行计算）让它成为了 AI 革命的“催化剂”，AI 的计算生态是多元的，CPU 负责通用和低延迟任务，专用 AI 芯片负责追求极致的能效和成本，它们共同构成了现代 AI 计算的完整版图,而不是互相替代的关系。

虽然我们常说“AI 需要 GPU”，但更准确的说法是：AI 的训练极度依赖 GPU，而 AI 的应用和部署则是一个由 CPU、GPU 和专用芯片共同协作的系统工程。