AI为什么使用GPU而不是CPU？

随着人工智能技术的快速发展，AI越来越多地使用GPU（图形处理器）来加速计算，而不是传统的CPU（中央处理器）。那么为什么AI使用GPU而不是CPU呢？本文将从GPU的结构和AI的特点两方面来为你解答这个问题。

一、GPU的结构

GPU是专门用于并行处理的设备，具备大量的核心，可以同时处理数百个线程，而CPU则一般只有几个核心，每秒能够处理的线程数量较少。这就使得GPU比CPU更加适合于并行计算，使得训练深度学习模型更高效。

举个例子：如果你需要计算一个高清电影的每一帧画面，CPU计算需要循环处理每个像素点，因为每个像素点都是单独的。每个像素点计算需要几个步骤，但是循环重复多少次，一个像素点的计算都是独立的。但是，使用GPU可并行化处理每一个像素，这样相当于在一秒钟内同时处理数百个像素点，大大节省了时间。这就是GPU的并行处理能力的优越性。

此外，GPU还拥有高速缓存和显存，而且显存的容量比CPU要大得多，可以同时存储大量的数据。AI训练需要处理大量的矩阵和向量运算，这就需要大量的数据存储和高速访问，而GPU的显存就能很好地满足这个需求。

二、AI的特点

AI的训练需要处理大量的数据，具有计算密集型特点，因此需要使用高性能的计算设备。另外，AI的模型越来越复杂，需要更多的计算资源才能完成训练。而GPU的高性能和并行计算能力，正好解决了这个问题。

而CPU是为了兼容处理各种任务所设计的，因此具有处理多种语言和控制任务的优势，对于AI训练的计算密集型任务相对较弱。这就导致使用CPU来训练AI需要更长的时间，并且更难以满足计算资源的需求。

此外，随着GPU技术的发展，GPU价格越来越实惠，越来越多的公司和个人都选择使用GPU来训练他们的AI模型。有些GPU甚至是抢占市场，一发布网即被购买一空。

综上所述，AI使用GPU而非CPU是因为GPU具有并行处理、高性能以及更大程序的数据存储空间等优越性能，能更好地满足AI计算的要求。对于AI来说，选择GPU训练和应用，能大幅提高AI算法的效率和性能，从而更好地应用到各个领域中。