AI加速为何离不开GPU？

99ANYc3cd6 人工智能 2026-02-21 1

为什么 GPU 能加速 AI？

AI（特别是深度学习）的核心计算是大规模的并行矩阵运算，而 GPU 的天生架构就是为了这种计算而生的。

我们可以用一个生动的比喻来理解：

CPU (中央处理器)：像一个瑞士军刀，或者一位多才多艺的专家教授，他能力非常全面，可以处理各种复杂的、串行的逻辑任务（比如操作系统调度、运行复杂的应用程序、处理分支判断等），但他同一时间只能专心做一两件复杂的事，在 AI 计算中，他需要花费大量时间在数据准备、逻辑控制和任务切换上，真正用于核心数学计算的时间反而不多。
GPU (图形处理器)：像一个庞大的工程队，或者几千名小学生，每个队员（GPU 核心）能力相对单一，只会做一件事：最基本的加法和乘法，但他们数量极其庞大（数千个），并且可以同时开工，听从统一指挥（GPU 控制器），处理相同的任务（比如对矩阵中的每个元素做乘加运算）。

AI 计算的本质是什么？ 神经网络的前向传播和反向传播，最终都归结为大量的 y = w1*x1 + w2*x2 + ... + b 这样的线性运算，以及后续的激活函数（如 ReLU），这本质上就是大规模的、重复的、并行的乘加运算。

这正是 GPU 工程队最擅长的工作！成千上万个核心同时执行成千上万次这样的乘加操作，速度自然远超 CPU。

GPU 加速的关键技术特性

现代 GPU 为了更好地服务于 AI 计算，在传统图形处理的基础上，集成了多种专门为 AI 优化的硬件特性：

大规模的并行计算核心

这是最基础的一点,一块高端 GPU（如 NVIDIA A100）拥有数千个 CUDA 核心（NVIDIA 的并行计算架构），可以同时处理数千个线程，这种“数据并行”能力是 AI 训练和推理速度提升的根本。

张量核心

这是革命性的进步，从 Volta 架构开始，NVIDIA 在其数据中心 GPU 中引入了张量核心。

作用：专门用于执行混合精度矩阵乘法和累加运算。
特点：它不是一次只做一个乘法加法，而是一次可以执行一个 4x4 矩阵的乘法和累加，这相当于把 32 个普通的乘加操作打包在一起，用一条指令完成。
意义：对于 AI 中最耗时的 GEMM（通用矩阵乘法）操作，张量核心带来了数量级的性能提升，并且支持 FP16（半精度）、BFLOAT16（脑浮点数）和 FP8（8位浮点数）等低精度计算，在大幅提升速度的同时，还能降低内存占用和功耗。

高带宽内存

AI 模型，尤其是大型语言模型，参数量巨大（动辄数十亿甚至上万亿），训练时，需要频繁地在显存和计算核心之间传输这些庞大的参数和中间数据。

技术：GPU 采用了 HBM (High Bandwidth Memory) 技术，如 HBM2e, HBM3。
优势：相比传统的 GDDR 显存，HBM 提供了极高的内存带宽（TB/s 级别），这就像给工程队配备了超宽的高速公路，确保原料（数据）能不间断地供应给每个工人（计算核心），避免大家“饿肚子”等待。

专门的软件生态系统

硬件的强大需要软件来释放,NVIDIA 构建了一个强大的软件栈，这是其 AI 加速霸主地位的重要支柱：

CUDA (Compute Unified Device Architecture)：一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用 C/C++ 等语言来编写程序，直接调用 GPU 的数千个核心，没有 CUDA，开发者几乎无法发挥 GPU 的全部潜力。
cuDNN (CUDA Deep Neural Network library)：一个专门为深度神经网络优化的 GPU 加速库，它提供了高度优化的底层 routines（如卷积、池化、激活函数等），开发者无需关心底层实现，直接调用即可获得接近硬件极限的性能。
TensorRT：一个用于高性能深度学习推理的 SDK，它能够优化训练好的模型，融合层、使用低精度计算、优化内核，最终在部署时实现极低的延迟和极高的吞吐量。
CUDA-aware libraries (如 NCCL)：用于多 GPU 和多节点之间的高速通信，是实现大规模分布式训练的关键。

GPU 加速的应用场景

GPU 加速几乎贯穿了整个 AI 生命周期：

AI 模型训练

这是 GPU 最核心的应用场景。

为什么需要加速：训练一个复杂的 AI 模型（如 GPT-4）需要处理海量数据，并进行亿万次迭代，没有 GPU 加速，这个过程可能需要数月甚至数年，而在 GPU 上则可以缩短到几天或几周。
常用硬件：NVIDIA A100, H100, H200 等数据中心 GPU，它们通常以服务器的形式提供，拥有 8 张 GPU，并通过 NVLink 和高速网络（如 InfiniBand）连接，实现多机多卡协同训练。

AI 模型推理

指将训练好的模型应用于实际场景,进行预测或判断。

为什么需要加速：在云端服务、自动驾驶、实时翻译等场景，需要在极短的时间内处理大量请求，对吞吐量（每秒能处理多少请求）和延迟（处理单个请求需要多长时间）有极高要求。
常用硬件：
- 云端：NVIDIA T4, L4, L40, A10, A100, H100 等，TensorRT 可以在这些 GPU 上最大化推理性能。
- 边缘端/端侧：NVIDIA Jetson 系列（如 Orin, Xavier），以及集成了 AI 加速单元的 CPU（如 Intel 的 AI Boost）或专用的 AI 芯片（如 Google TPU, AWS Inferentia），这些设备功耗更低，但依然具备强大的并行计算能力。

数据科学和机器学习

数据科学家在探索性分析和模型原型开发阶段,也需要 GPU 加速，像 RAPIDS 这样的库，可以将原本在 CPU 上运行的 Pandas, Scikit-learn 等数据科学工具移植到 GPU 上，利用 GPU 的并行能力，实现数据处理和模型训练的 10-100 倍加速。

主流 GPU 加速硬件厂商

NVIDIA (英伟达)
- 地位：绝对的领导者，拥有从硬件（GPU）到软件（CUDA 生态）的完整闭环。
- 产品线：
  - 数据中心/训练：Ampere (A100), Hopper (H100, H200), Blackwell (B100)。
  - 推理/边缘：Tesla (T4), L-series (L40, L4), Jetson 系列。
  - 消费级：GeForce RTX 系列（3090, 4090 等），虽然专业软件优化不如数据中心卡，但强大的性能使其也成为许多开发者和研究者的选择。
AMD (超威)
- 地位：重要的挑战者，其 ROCm 平台是开源的 CUDA 替代品。
- 优势：在性价比和某些特定架构上具有竞争力。
- 产品线：Instinct 系列（MI300X 是其最新的旗舰产品，对标 H100）。
云服务提供商
- AWS：自研 Trainium (训练) 和 Inferentia (推理) 芯片，提供基于 ARM 架构的 Graviton 处理器，旨在提供更具成本效益的 AI 解决方案。
- Google：自研 TPU (Tensor Processing Unit)，专为张量计算设计，在特定模型（如 TensorFlow）上性能极高，是其在 AI 领域的重要优势。
- Microsoft：提供基于 NVIDIA 和 AMD 的虚拟机实例，同时也在研发自研的 AI 芯片 Maia。
其他厂商
- Intel (英特尔)：通过收购 Habana Labs 进入该领域，推出 Gaudi 系列 AI 训练芯片，挑战 NVIDIA。
- 国产厂商：如壁仞科技、摩尔线程、天数智芯等，正在努力追赶，但目前市场份额和技术生态仍处于早期阶段。