EDA365欢迎您登录!
您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?注册
x
我想你一定听说过CPU,那么你知道什么是GPU吗?它与CPU有何不同?为什么GPU曾经是游戏的焦点,现在却成为了人工智能的焦点?
3 ?: a9 Q q" A其实,我们平常所说的显卡( Video card)就是GPU(Graphical Processing Unit),即图形处理单元,它是基于硅树脂的微处理器,一般游戏玩家的电脑都有GPU。非游戏玩家电脑可能只有CPU(Central Processing Unit),它也是一个基于硅树脂的微处理器。
" [0 a, f& _ P- E" l' g% a* hCPU就像卡车,能装载很多很多东西。大多数计算机上都有CPU,它可以同时处理多个任务。比如同时处理电子表格、写作、画画、听音乐等等。
% {9 A1 X4 r: G( E5 q3 }; A2 h* d$ ~% ~! j5 }
0 `: p# z8 ~) QGPU就像赛车,只能装载少量的东西。它通常只能处理一项任务,但速度像赛车一样很快,因为同时处理任务太少,所以它们不能满足通用计算机的需求。 ; a$ ?% w$ _. m: M7 T) o
2 G* E4 E; f Z1 p$ Z! R
, o$ r0 C6 ~$ W! E% _! VCPU和GPU是两个针对不同目标而设计的不同的微处理器。CPU串行地运行不同类型的计算;GPU并行运行类似类型的计算。GPU有成千上万个流处理芯片,因此在游戏运行中十分重要。游戏中的每一个可视化包括每一片草叶,灯光和风的移动,都需要进行数学计算。用户每执行一个动作,就需要进行大量的计算。
. R w. N# s7 c. w) u. l$ N$ E. a l1 u! y9 ]2 B8 l; V) E
6 K( z$ q0 Q6 K; P* q8 c
因为它的计算速度很快,所以GPU在其他与图形无关的计算中也变得很流行,比如在人工智能领域。GPU能够更好地处理并行计算,这就是人工智能比如机器学习所需要的,它需要能够处理多个待训练的数据点。
" h' z G3 b2 b" m7 z( s有三个关于GPU的要点。 : k: p* s7 R( ^$ f! s
- 第一,GPU是人工智能的物理基础,是机器学习的必要条件;
- 第二,如果你的计算机中没有物理GPU,而你想做这些人工智能计算,你仍然可以做到,因为像谷歌这样的公司能够提供云端的GPU;
- 第三,CUDA有助于对GPU进行编程,由于引入了这种技术,将GPU用于人工智能的工作有了爆炸性的增长。
! F. U$ x% m" I9 @' W1 ?! P9 ` 5 s: X3 v! T+ W2 N6 C* Q
因此,GPU不仅仅再是只适合游戏玩家,它们也适合数据学家以及对构建人工智能机器感兴趣的任何人。 - O% f& b: W2 _! v# X+ G
文章由巢影字幕组译制 7 {" b, @% n3 i; d7 V: K
/ k3 L; O* g9 P8 @6 y
|