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? - q7 ~7 X2 {& [+ I J8 ?0 @8 g
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。
! f$ ?; {. p9 kCPU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 Q8 R) U3 C( @# b& l
& L' r/ O$ [+ o" C2 l( a. v9 c, z" E7 v. z3 ]
GPU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。
6 Q' s' n2 h) d. t& j* O6 {% N2 B& W* n" R3 |( n! U) P% Z/ V, P
' L5 E$ f- Y' y. a. z4 i% }
CPU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。 4 |* T/ O, ~) Z9 [
; Q9 I- o# @& y: J/ C/ p, D
2 v' n1 J$ e/ H( {# e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。 ' Y, V+ ?+ |+ a5 X
有三个关于GPU的要点。 * {* ]: ]- q" U5 M+ l
- 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。
2 m$ ]5 ] |/ t9 t+ ]4 i& T
1 z7 F! X' \' f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。 + F+ G" }: g0 D+ I: e
文章由巢影字幕组译制
& j, K- e- k& \ f& T9 f; ^1 s0 t& ^8 m1 x: A$ j- H
|