CPU 和 GPU ，為什么GPU更適合人工智能？

在人工智能領(lǐng)域，特別是深度學(xué)習(xí)中，GPU（圖形處理器）通常被認(rèn)為比CPU（中央處理器）更適合，原因在于它們的架構(gòu)差異和處理大規(guī)模并行計(jì)算的能力。不過，CPU和GPU 在AI中各有其獨(dú)特的作用，具體取決于任務(wù)類型。

一、 架構(gòu)與并行處理能力

1. GPU：GPU擁有數(shù)千個(gè)較小的核心，專為并行處理設(shè)計(jì)。這使得它特別適合處理諸如矩陣乘法等大規(guī)模并行任務(wù)，這在深度學(xué)習(xí)算法中尤為重要?，F(xiàn)代GPU可以同時(shí)處理數(shù)百個(gè)線程，特別適用于AI模型的訓(xùn)練，尤其是處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）。

比如在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）時(shí)，每一層都涉及大量的矩陣運(yùn)算，這些運(yùn)算可以被分解為更小的任務(wù)。GPU 能同時(shí)處理這些任務(wù)，顯著減少訓(xùn)練時(shí)間。

2. CPU：相比之下，CPU通常核心數(shù)量較少（例如4到16個(gè)），但每個(gè)核心在單線程任務(wù)上更強(qiáng)大。CPU擅長處理順序任務(wù)和復(fù)雜邏輯任務(wù)，但在處理 AI 模型訓(xùn)練中所需的大規(guī)模矩陣計(jì)算時(shí)顯得力不從心。CPU更適合管理任務(wù)的整體協(xié)調(diào)、程序控制流和處理不太并行化的任務(wù)，例如數(shù)據(jù)預(yù)處理或AI管道中的輸入輸出操作。

二、 數(shù)據(jù)吞吐量和計(jì)算需求

1. GPU：GPU專為高數(shù)據(jù)吞吐量設(shè)計(jì)，這使得它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的AI工作負(fù)載中表現(xiàn)出色，特別是深度學(xué)習(xí)中。GPU尤其擅長處理AI模型訓(xùn)練中大量的線性代數(shù)計(jì)算。GPU的專用內(nèi)存架構(gòu)（如NVIDIA GPU中的CUDA核心）使其能夠高效地并行管理多個(gè)數(shù)據(jù)流。

比如在訓(xùn)練大型語言模型（如GPT-3）或生成模型（如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN）時(shí)，GPU能夠同時(shí)處理數(shù)百萬參數(shù)，顯著加快訓(xùn)練速度，而同樣的任務(wù)如果使用CPU可能需要數(shù)周，GPU則僅需幾天甚至幾小時(shí)。

2. CPU：盡管CPU的數(shù)據(jù)處理速度相對(duì)較低，但它在處理復(fù)雜的決策、分支和串行計(jì)算時(shí)表現(xiàn)優(yōu)越。CPU更適合非并行化任務(wù)，如基于規(guī)則的算法、某些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)（如決策樹）以及AI系統(tǒng)中的整體控制任務(wù)。

三、 AI 任務(wù)與工作負(fù)載的適用性

1. GPU用于訓(xùn)練：訓(xùn)練大型AI模型，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，需要大量的并行化矩陣運(yùn)算，而GPU可以高效地處理這些任務(wù)。GPU通過處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)并行化，顯著減少了訓(xùn)練時(shí)間。

  ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：無論是像Transformer這樣的深度學(xué)習(xí)模型，還是CNN，GPU都能加速關(guān)鍵的反向傳播和梯度計(jì)算，這些都是模型優(yōu)化的重要步驟。

比如像BERT、GPT以及在ImageNet上訓(xùn)練的圖像分類器這樣的大型模型，通常需要GPU 來處理計(jì)算密集型任務(wù)。使用分布式GPU集群還可以通過將工作負(fù)載分配到多個(gè)GPU上進(jìn)一步加快這些任務(wù)的速度。

2. CPU用于推理：對(duì)于較小規(guī)模的AI應(yīng)用或推理任務(wù)（即使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測），CPU可能足夠用。尤其是在模型較小或推理任務(wù)要求低延遲時(shí)，CPU在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)非常好。

很多面部識(shí)別軟件等嵌入式系統(tǒng)的運(yùn)行通常依賴于CPU，尤其是當(dāng)模型已經(jīng)為低功耗設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化且缺乏GPU的情況下。

 ?混合工作負(fù)載：在某些情況下，CPU和GPU聯(lián)合使用可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)。CPU處理順序、基于邏輯的任務(wù)（如數(shù)據(jù)預(yù)處理），而GPU處理模型訓(xùn)練中的并行化工作。

四、 能效與成本考慮

1.  能效：

   ? GPU：雖然GPU的功耗較高，但在AI任務(wù)中的能效通常更高，因?yàn)樗鼈兡軌蚋斓赝瓿捎?jì)算密集型任務(wù)，從而減少每單位工作所需的總能耗。一個(gè)GPU可以替代大量的CPU來訓(xùn)練AI模型，從而提高時(shí)間和能效。

   ?  CPU：CPU在處理控制邏輯時(shí)更加節(jié)能，而在處理不太并行化的任務(wù)時(shí)，它們在能耗上可能比GPU更具優(yōu)勢。然而，在大規(guī)模AI任務(wù)中，GPU通常具有更好的性能功耗比。

2.  成本：

    ?GPU：高性能GPU（如NVIDIA 的H800、H100、A800、A100等）價(jià)格昂貴，但可以顯著縮短 AI 模型訓(xùn)練時(shí)間，從長遠(yuǎn)來看，在能耗和項(xiàng)目時(shí)間上節(jié)省成本。

    ?CPU：CPU相對(duì)便宜，在標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算環(huán)境中也更為普遍，因此在輕量級(jí) AI 任務(wù)或預(yù)算緊張時(shí)更具成本效益。對(duì)于開發(fā)者而言，通常采取平衡策略——輕量級(jí)工作負(fù)載使用CPU，而對(duì)于更復(fù)雜的任務(wù)則轉(zhuǎn)向GPU。

當(dāng)然除了傳統(tǒng)的CPU和GPU，現(xiàn)在還有一些專為AI工作負(fù)載設(shè)計(jì)的專用硬件解決方案，它們提供了更高的效率：

  ?  TPU（張量處理單元）：由Google開發(fā)，TPU專門為AI工作負(fù)載設(shè)計(jì)，尤其是矩陣乘法的性能更高。TPU經(jīng)常用于云端AI服務(wù)。

  ?  FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）：FPGA可以根據(jù)特定的AI任務(wù)進(jìn)行定制，提供硬件優(yōu)化的靈活性。它們有時(shí)用于邊緣AI應(yīng)用，要求低延遲和高吞吐量。

作為用戶應(yīng)該如何選擇呢？ 

如果你的AI工作負(fù)載涉及訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或執(zhí)行需要大量并行計(jì)算的任務(wù)，GPU是最佳選擇。特別是當(dāng)處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理 NLP 或大規(guī)模 AI 研究時(shí)），GPU的性能遠(yuǎn)勝于CPU。

對(duì)于AI推理、數(shù)據(jù)預(yù)處理或較小的模型，當(dāng)不需要大量并行計(jì)算時(shí)，CPU是更具成本效益的選擇。CPU在AI管道中還負(fù)責(zé)任務(wù)的整體協(xié)調(diào)、數(shù)據(jù)處理和決策邏輯。

當(dāng)然在多數(shù)案例中，我們發(fā)現(xiàn)CPU和GPU結(jié)合使用是最有效的策略，這樣可以讓它們各自發(fā)揮優(yōu)勢。

目前互聯(lián)互通的AI算力還是以GPU為主，輔以CPU，當(dāng)然不同的案例需要根據(jù)需求去合理搭配相應(yīng)的計(jì)算架構(gòu)，如此放為優(yōu)化性能和成本效率的關(guān)鍵。