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在計(jì)算機(jī)的世界中，CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）是兩個(gè)耳熟能詳?shù)脑~匯。隨著AI技術(shù)的認(rèn)讀，作為最重要硬件支持之一，GPU變成了AI、加密貨幣、科學(xué)研究等領(lǐng)域的“新寵”，甚至引發(fā)全球爭(zhēng)搶，身價(jià)暴漲。作為計(jì)算機(jī)性能的核心組件之一，GPU的性能優(yōu)劣也直接影響著計(jì)算機(jī)在圖形處理、游戲運(yùn)行、視頻渲染等多方面的表現(xiàn)。

那么，為什么算力支持現(xiàn)在在炒GPU，而不是CPU？為什么GPU近年來突然“爆紅”？今天，就帶大家了解一下關(guān)于GPU的基本知識(shí)~

GPU：圖形處理小能手

什么是GPU?

GPU英文全稱為Graphics Processing Unit，即圖形處理單元（圖形處理器），它是顯卡的核心部件，最初的使命是處理圖形渲染——比如游戲里光影、爆炸、建模等復(fù)雜畫面。在生活中，人們常常把GPU和顯卡的概念混為一談，實(shí)際上，顯卡除了GPU之外，還包括顯存、供電模塊、散熱器、風(fēng)扇和各種接口（如顯示接口、通訊接口、供電接口等等）。它們之間是不能畫等號(hào)的。GPU的主要特點(diǎn)有核心數(shù)量多、并行處理能力超強(qiáng)、適合處理海量相似的任務(wù)等。

GPU的歷史

20世紀(jì)90年代末，隨著游戲和多媒體業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展，人們對(duì)計(jì)算機(jī)的3D圖形處理和渲染能力提出了更高的要求。傳統(tǒng)CPU雖然功能強(qiáng)大，但在處理這些圖形密集型任務(wù)時(shí)顯得力不從心。1999年，英偉達(dá)（NVIDIA）公司推出了被廣泛認(rèn)為是第一款真正意義上的GPU的GeForce 256芯片，每秒至少能處理1000萬個(gè)多邊形。這款芯片讓計(jì)算機(jī)圖形處理工作完全不依賴CPU，而是在這款獨(dú)立的芯片上完成。其運(yùn)算速度比CPU快2-4倍，有效減輕了CPU的負(fù)擔(dān)，大幅提升了計(jì)算機(jī)的圖形處理能力。就這樣，GPU時(shí)代來臨了。

GPU與CPU傻傻分不清楚 誰是圖形處理的王者？

CPU和GPU都是計(jì)算機(jī)中的重要組成部分，但它們?cè)诠δ芎驮O(shè)計(jì)架構(gòu)上有著顯著的區(qū)別。

CPU全稱是Central Processing Unit（中央處理單元），自計(jì)算機(jī)誕生以來就是運(yùn)算核心。作為通用計(jì)算芯片，它負(fù)責(zé)指令解析、任務(wù)調(diào)度、邏輯判斷、系統(tǒng)控制，是整個(gè)設(shè)備的大腦。而作為并行計(jì)算芯片，GPU則具備強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，對(duì)靈活性要求較低，善于將復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算變?yōu)榇罅亢?jiǎn)單和重復(fù)的任務(wù),且GPU無法單獨(dú)工作，需要被CPU調(diào)度管理。

從設(shè)計(jì)架構(gòu)上來看，無論是CPU還是GPU，任何處理器內(nèi)部都由3部分組成，即算術(shù)邏輯單元（核心ALU/CORE）、控制單元(CONTROL)以及緩存(CACHE)。而CPU和GPU這三部分的架構(gòu)占比完全不同。

CPU的核心數(shù)較少（通常2～64個(gè)），但每個(gè)核心功能豐富，能力較強(qiáng)。CPU擁有大量的緩存和復(fù)雜的邏輯控制單元，適合處理各種復(fù)雜的任務(wù)。當(dāng)程序擁有多個(gè)分支的時(shí)候，控制單元通過分支預(yù)測(cè)的能力來降低執(zhí)行延遲。

而GPU包含成百上千個(gè)較小、更高效的核心，這使得GPU在處理視頻游戲、三維動(dòng)畫、圖形設(shè)計(jì)和視頻編輯等視覺密集型任務(wù)時(shí)表現(xiàn)卓越。GPU的控制單元也相對(duì)簡(jiǎn)單，圖形渲染的高度并行性，使GPU可以通過簡(jiǎn)單增加并行處理單元和存儲(chǔ)器控制單元的方式，提高處理能力和存儲(chǔ)器帶寬。

簡(jiǎn)單來說，CPU更擅長(zhǎng)復(fù)雜邏輯的運(yùn)算，而GPU構(gòu)架相對(duì)簡(jiǎn)單，但運(yùn)算核心多，適用于大量邏輯簡(jiǎn)單但高并發(fā)量的高密度計(jì)算。

簡(jiǎn)單類比一下，如果CPU是一個(gè)廠長(zhǎng)，GPU就是一整個(gè)車間的工人隊(duì)伍。每個(gè)工人可能能力不強(qiáng)，但一起動(dòng)手效率驚人！

雖然CPU和GPU在功能和設(shè)計(jì)上有所不同，但它們之間并不是非此即彼的關(guān)系。在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)中，CPU和GPU通常協(xié)同工作。CPU負(fù)責(zé)處理各種復(fù)雜的任務(wù)和邏輯判斷，而GPU則專注于圖形處理任務(wù)。這種協(xié)作模式使得計(jì)算機(jī)能夠在保持高性能的同時(shí)，還能有效地降低功耗。

AI與GPU

GPU從圖形計(jì)算拓展至通用計(jì)算

將GPU應(yīng)用于圖形之外的計(jì)算，最早可追溯到2003年。彼時(shí)，隨著計(jì)算機(jī)圖形復(fù)雜度不斷提升以及半導(dǎo)體技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，GPU開始被用于通用計(jì)算（General Purpose computing on GPU，簡(jiǎn)稱GPGPU），應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋科學(xué)模擬、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。開發(fā)者借助專門的編程框架，如CUDA或OpenCL，通過編寫可在GPU上執(zhí)行的代碼，利用其并行架構(gòu)加速計(jì)算，使GPU本質(zhì)上成為能同時(shí)處理多個(gè)計(jì)算任務(wù)的硬件加速器。

2006年，英偉達(dá)推出CUDA（Compute Unified Device Architecture，計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)），讓GPU在通用計(jì)算領(lǐng)域嶄露頭角，開始在科學(xué)模擬、金融分析和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。深度學(xué)習(xí)尤其依賴GPU強(qiáng)大的并行處理能力，來進(jìn)行大規(guī)模的矩陣和向量計(jì)算。

2012年，谷歌大腦(Google Brain)團(tuán)隊(duì)成員Jeff Dean和吳恩達(dá)等通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，斥資100萬美元，成功讓16000臺(tái)電腦學(xué)習(xí)1000萬張圖片后，在YouTube視頻中“認(rèn)出”了貓。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）知道這件事后，認(rèn)為如果利用GPU進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，則不需要消耗這么多資源。

于是他和自己的兩個(gè)學(xué)生亞歷克斯·克里切夫斯基（Alex Krizhevsky）、伊利亞·蘇茨克沃（Ilya Sutskever），利用“深度學(xué)習(xí)+GPU”的方案，推出了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型“AlexNet”，其使用2個(gè)基于CUDA的GPU,進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，是第一個(gè)錯(cuò)誤率低于25個(gè)百分點(diǎn)的模型。該模型也一舉贏得Image Net大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）的冠軍。

這次比賽后不久，谷歌大腦又將CPU替換成GPU,重新進(jìn)行了讓計(jì)算機(jī)識(shí)別一只貓的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，僅用16臺(tái)電腦的64個(gè)GPU,就能達(dá)到之前相同的效果。

AlexNet的推出，進(jìn)一步推動(dòng)了GPU在AI深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。此后，GPU在AI領(lǐng)域的應(yīng)用還獲得了生態(tài)支持。英偉達(dá)等公司建立了基于自家GPU的CUDA生態(tài)系統(tǒng)，提供完善的開發(fā)環(huán)境和方案，助力開發(fā)人員更便捷地使用GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開發(fā)或高性能運(yùn)算。

AI青睞GPU的原因

如今，在AI計(jì)算領(lǐng)域，GPU的地位從“邊緣配角”走向了科技舞臺(tái)中央的原因在于在其深度學(xué)習(xí)的過程需“投喂”大量數(shù)據(jù)，這個(gè)過程需要進(jìn)行大量矩陣相乘、卷積等運(yùn)算，GPU憑借自身強(qiáng)大的并行計(jì)算能力和內(nèi)存帶寬恰好能夠很好地應(yīng)對(duì)這些任務(wù)。在合理優(yōu)化的情況下，一塊GPU卡所能提供的算力，相當(dāng)于數(shù)十臺(tái)至上百臺(tái)CPU服務(wù)器。

當(dāng)然，在AI計(jì)算中，并非只有GPU“獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷”。FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）和ASIC（專用集成電路）等計(jì)算芯片在AI領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。它們各有優(yōu)勢(shì)，F(xiàn)PGA靈活可編程，適合快速迭代和原型開發(fā)；ASIC則針對(duì)特定算法進(jìn)行優(yōu)化，性能更高、功耗更低。但無論如何，GPU在AI領(lǐng)域的地位都不可撼動(dòng)。

經(jīng)過上述內(nèi)容的介紹，想必你對(duì)GPU已經(jīng)有了初步的認(rèn)識(shí)。如果說過去50年是CPU的天下，那么未來50年，GPU也許才是真正的主角。但這并不意味著CPU退出舞臺(tái)，而是人類已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)“多計(jì)算架構(gòu)協(xié)同”的新時(shí)代。

今天，我們用CPU瀏覽網(wǎng)頁、編輯文檔，用GPU啟動(dòng)AI應(yīng)用、訓(xùn)練模型，用FPGA和NPU執(zhí)行特定算法。計(jì)算正在成為一種更靈活、更智能的服務(wù)，就像水、電一樣流淌在我們生活中。

展望未來，隨著科技的持續(xù)革新與飛速發(fā)展，GPU的性能必將迎來更為顯著的飛躍，能效比也將得到進(jìn)一步優(yōu)化提升。屆時(shí)，它將為各類復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景提供更為強(qiáng)勁、高效的支持，助力我們?cè)跀?shù)字世界中暢行無阻。

未來的“算力戰(zhàn)爭(zhēng)”，才剛剛開始。

參考資料：

1. 鳳凰網(wǎng)：《華裔科學(xué)家竟然用AI識(shí)別喵星人？》；

2. 阿里云：《什么是GPU？》；

3. 云計(jì)算科普研究所blibili：【什么是GPU？十分鐘帶你了解GPU的前世今生！（GPU與CPU的區(qū)別）》《硬核解析》從GPGPU到CUDA，看完秒懂GPU為何主宰AI ！】；

4. 鮮棗課堂：《AI計(jì)算，為什么要用GPU？》。