什么人工智能模型训练使用 GPU 而非 CPU

随着人工智能产业的快速发展，GPU生产商英伟达的市值在一天之内就增长了1.02个AMD，1.73个intel，吊打一众CPU生产商。如下图所示

可是，为啥人工智能模型（AI）模型需要使用那么多的GPU呢？使用CPU不行吗？

这是因为人工智能模型训练涉及对大型数据集执行复杂的数学计算。 这些计算通常使用矩阵运算来执行，并且需要大量的处理能力。

虽然可以在 CPU 上执行这些计算，但使用 GPU 训练 AI 模型通常更快、更高效。 以下是几个原因：

并行处理

并行处理是通过使用多个处理单元（例如 CPU 内核或 GPU 内核）同时执行多个计算或指令。AI 模型使用矩阵计算，因为它们是许多机器学习算法的基础部分。 为了有效地执行这些计算，机器学习算法在很大程度上依赖于线性代数运算，例如矩阵乘法、加法和减法。

GPU 专为处理图像，图形等计算机图像学相关的领域，本就擅长执行很多复杂的矩阵计算等执行线性代数算法，而且他的设计架构就为并行执行许多操作而生，这使得它们非常适合 AI 模型训练中常见的矩阵操作。 这意味着单个 GPU 可以同时执行许多计算，大大加快了训练过程。而 CPU 则专为更通用的计算任务而设计。 同等价位下GPU 的处理核心比 CPU 多得多，因此它们可以更快地执行计算。

内存带宽

训练 AI 模型涉及在 CPU 和 GPU 之间移动大量数据。 GPU 的内存带宽比 CPU 高得多，典型的 CPU 可能具有大约 50-100 GB/s 的内存带宽，而高端 GPU 可能具有 500 GB/s 或更高的内存带宽。这意味着可以更快地在 GPU和内存中交换数据。 这对于模型训练至关重要，模型训练通常涉及处理大量数据集。

内存带宽是指在给定时间内可以在 CPU 或 GPU 与其内存之间传输的数据量。 它通常以每秒千兆字节 (GB/s) 为单位进行测量，是决定计算系统整体性能的关键因素。

高性价比

虽然 GPU 可能比 CPU 更昂贵，但它们在训练 AI 模型方面通常更具成本效益。 由于 GPU 在训练模型时速度更快、效率更高，因此它们可以减少完成训练任务所需的时间和资源。