一、引言

随着人工智能（AI）技术的快速发展，深度学习等算法在图像识别、自然语言处理、数据挖掘等方面表现出了强大的能力。而这些算法的底层计算，往往对硬件有着极高的要求。为了满足这些需求，越来越多的研究和工程实践开始尝试使用图形处理器(Graphics Processing Units，缩写：GPU)进行高速并行计算。那么，本文将通过对比CPU和GPU的特性，分析GPU的优势，并结合具体的实践案例，讨论为什么当前的AI领域对GPU有如此大的需求。

CPU 和 GPU 的本质区别

图形处理器(Graphics Processing Units，缩写：GPU)是一种专门为图形计算任务设计的处理器，其最初是为了解决3D图形渲染中计算量大、并行性好的问题而发展起来的。与中央处理器(Central Processing Units，缩写：CPU)相比，GPU具有更多的并行处理单元和更大的内存带宽，因此在执行大规模并行计算任务时具有明显的优势。简单来说，GPU的主要优势在于并行处理。

而CPU的主要优势在于串行处理。

从运作原理上来析CPU和GPU的的区别

CPU

结构：CPU通常具有多个核心，每个核心都是一个独立的处理器，能够执行多个线程。核心之间可以共享高速缓存，而且每个核心都具有比较大的缓存容量。而GPU由成千上万个处理器组成，这些处理器以“流处理器（Stream Processor）”为基本单位进行组织，形成一个高度并行的运算结构。流处理器通常组织成多个处理单元（如NVIDIA的SM，AMD的CU），而这些处理单元之间共享高速缓存。总体来看，GPU在硬件层面提供了更丰富的并行计算资源。
计算能力：CPU的设计重点是确保高性能串行计算，通过指令级并行、分支预测等技术来实现，同时也支持并行处理。而GPU则以大规模并行计算为核心，支持多线程（如NVIDIA的CUDA），为大数据量、复杂计算任务提供支持。

GPU

内存：GPU通常具有较大的显存，这使得它能够存储更多的数据，提高内存访问的带宽。而CPU的内存通常随着核心数量的增加而线性扩展，由于其主要用途不在并行计算，因此其内存容量相对较小。
功耗：CPU通常使用的是较高的功耗，目的是为了提高每个核心的运算性能。而GPU的设计更注重性能与功耗之间的平衡，尤其是在移动设备、数据中心等环境下，能效比（性能与功耗之比）对于GPU的成功应用具有关键意义。

为什么 AI特别喜欢要使用大量 GPU

AI领域尤其是深度学习算法的计算任务通常具有以下特点：大量的数据量，高度的并行性，复杂的计算过程，需要大量的计算资源。而GPU的特性恰好可以满足这些要求：

并行计算能力：深度学习算法中的矩阵运算、卷积操作等计算任务具有很高的并行性，而GPU可以通过多线程并行来处理这些任务。相比之下，CPU的并行计算能力有限，难以满足深度学习算法的需求。
内存带宽：深度学习算法需要处理大量的数据，因此需要高速内存来满足计算速度的要求。GPU具有较高的内存带宽，可以更快地完成数据的读取和写入，从而提高整体的计算速度。
灵活性：GPU支持使用CUDA、OpenCL等编程框架和语言，这使得开发人员能够高度自定义GPU上的计算任务，为不同类型的AI算法提供支持。

通过以上分析，我们可以得出结论：GPU在处理AI相关算法时具有很大的优势，因此被广泛应用于深度学习、图像识别、自然语言处理等领域。

拿几个真实案例来分析CPU对比GPU在一些算力上的优劣

接下来我们结合实际的案例来说明何时使用CPU何时使用GPU以及二者之间的区别。

案例一：图像识别

在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）是一种常用的算法。基于NVIDIA Tesla K40 GPU和Intel Xeon E5-2690 v2 CPU的实验结果表明，在训练一个典型的卷积神经网络如AlexNet时，使用GPU可以比使用CPU提高10倍以上的速度。这是因为卷积操作本身具有很高的并行性，而使用GPU可以实现大规模的多线程并行处理。

案例二：自然语言处理

自然语言处理（NLP）领域的深度学习模型往往涉及大量的矩阵运算。以BERT模型为例，使用NVIDIA Tesla V100 GPU与使用Intel Xeon Gold 6140 CPU进行训练对比，发现GPU训练的速度比CPU训练快30倍以上。这是因为矩阵运算在GPU中可以高度并行化。

案例三：通用计算

一个密码学问题，需要进行大量的区间内整数因子分解。使用Intel Core i7-4770K CPU和NVIDIA GeForce GTX 780 Ti GPU进行相同的计算任务，发现GPU处理速度比CPU快约15倍。这种应用场景中，整数因子分解任务具有天然的并行性，因此GPU能够充分发挥其并行计算优势。