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查看更多>为什么GPU更适合AI，河北戴尔服务器代理商带您从GPU的诞生说起
发布于：2021年12月03日
来源：www.szfuhai.com
[摘要]在用户采购AI基础设施时，几乎所有厂商都会强调其支持GPU的能力，并且支持的GPU数量越多，就代表其AI性能越强大。河北戴尔服务器代理商指出，例如在介绍今年新推出的戴尔易安信PowerEdge XE8545服务器时，会特别强调这款4U服务器支持4个NVIDIA A100GP，专门面向人工智能、分析和计算等工作负载。
在用户采购AI基础设施时，几乎所有厂商都会强调其支持GPU的能力，并且支持的GPU数量越多，就代表其AI性能越强大。指出，在介绍今年新推出的戴尔易安信PowerEdge XE8545服务器时，会特别强调这款4U服务器支持4个NVIDIA A100GP，专门面向人工智能、分析和计算等工作负载。
为什么GPU更适合AI，河北戴尔服务器代理商带您从GPU的诞生说起。图形处理单元 (GPU) 最初开发用于生成计算机图形，是具有专用内存的专用处理器，通常执行渲染图形所需的浮点运算。
从GPU的诞生我们可以看到，GPU是专为计算机开发的，旨在提高它们处理3D图形的能力。河北戴尔服务器代理商告诉我们，这种特性决定了GPU仅用于参与任务或应用程序代码的某些部分，而不是整个过程。因此，GPU通常有较多的内核，用于处理频繁且彼此独立的简单计算。而CPU又被称为通用处理器，因为它几乎可以运行任何类型的计算。河北戴尔服务器代理商介绍，CPU通常只有几个内核，即使是专用的CPU也不过几十个内核，与GPU动辄成百上千个内核相比完全不是一个数量级。
CPU和GPU内核对比
但这并不意味着CPU不够好，CPU内核虽然更少，但比数千个GPU内核更强大。例如同时处理操作系统、处理电子表格、播放高清视频、提取大型zip文件，这些是GPU根本无法完成的。说到这里，河北戴尔服务器代理商想着大家应该已经明白GPU和CPU的区别了吧。总结一下，CPU擅长按顺序处理单个更复杂的计算，而GPU更擅长并行处理多个但更简单的计算。所以，至于为什么AI需要的GPU，答案也很明显了，因为训练AI模型的过程需要同时对所有数据样本执行几乎相同的操作，而GPU的架构设计具有快速同时处理多个任务所需的并行处理能力。
不过河北戴尔服务器代理商提醒大家的是，尽管GPU非常适合于AI模型算法，但并不意味着GPU在所有情况下都适用：
1、规模较小的训练
CPU完全可以执行训练AI模型所需的算法，特别是如果数据集规模相对较小，可以使用CPU避免高昂的前期成本。
2、非并行算法
本质上，GPU是为图形处理而设计的，因此当某个AI模型算法并不是并行算法时，CPU就是更好的选择。某些涉及逻辑或密集内存要求的AI算法也是CPU的强项。