Hello folks，我是 Luga，今天我們繼續(xù)來聊一下人工智能生態(tài)相關(guān)技術(shù) - 用于加速構(gòu)建 AI 核心算力的 GPU 硬件技術(shù)。

眾所周知，深度學習作為一種能夠從海量數(shù)據(jù)中自主學習、提煉知識的技術(shù)，正在為各行各業(yè)賦能，成為企業(yè)和機構(gòu)改變現(xiàn)實的強大工具。這一技術(shù)不僅賦予了計算機前所未有的智能能力，更為創(chuàng)新注入了強勁的動力，使得看似無法落地的業(yè)務(wù)場景充滿了無限可能。

憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理能力，深度學習使得計算機能夠?qū)崿F(xiàn)多種過去僅為人類所獨有的認知智能。通常而言，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練過程極其復雜，通常需要進行大量的并行計算。傳統(tǒng)的計算設(shè)備難以滿足這一需求，而 GPU 憑借其大規(guī)模并行計算架構(gòu)，完美地提供了所需的計算能力。通過 GPU 的加持，深度學習模型得以高效訓練，迅速收斂，從而使得這些復雜的智能任務(wù)得以實現(xiàn)。因此，GPU 不僅是深度學習技術(shù)的核心算力引擎，更是推動人工智能不斷向前發(fā)展的關(guān)鍵力量。

什么是 CPU ?

CPU(中央處理器)是計算機系統(tǒng)中最核心的組件之一，負責執(zhí)行幾乎所有程序運行所需的指令。作為一種通用處理器，旨在處理各種不同類型的任務(wù)，從操作系統(tǒng)的運行，到應(yīng)用程序的執(zhí)行，再到復雜的計算、文檔編輯、播放電影和音樂、網(wǎng)頁瀏覽等。

現(xiàn)代 CPU 通常擁有多個處理核心，每個核心都可以獨立處理指令，從而提高多任務(wù)處理的能力。這種多核設(shè)計使得 CPU 可以在一定程度上同時處理多個任務(wù)，雖然每個任務(wù)的執(zhí)行仍然是順序完成的。

需要注意的是，CPU 的處理方式以“順序處理”為主。也就是說，CPU 會逐步、一條接一條地執(zhí)行指令，這與并行處理不同。雖然多核技術(shù)和超線程技術(shù)可以在一定程度上緩解這種順序處理的局限，但它并不是為大規(guī)模并行計算設(shè)計的。相比于能夠一次處理大量數(shù)據(jù)的圖形處理器(GPU)，CPU 更適合處理復雜且需要精確計算的任務(wù)。

在 CPU 架構(gòu)中，有幾個關(guān)鍵的標準組件，它們共同協(xié)作，確保中央處理器能夠高效完成各種計算任務(wù)。這些組件包括內(nèi)核、緩存、內(nèi)存管理單元(MMU)以及 CPU 時鐘和控制單元等。

所有這些組件共同協(xié)作，創(chuàng)建了一個能夠高效執(zhí)行多任務(wù)并行的處理環(huán)境。當 CPU 時鐘驅(qū)動核心活動時，多個核心之間以極高的速度切換任務(wù)，從而使得 CPU 能夠在數(shù)百個不同的任務(wù)之間每秒進行快速切換。例如，CPU可 以在后臺處理文件操作的同時，運行應(yīng)用程序、管理網(wǎng)絡(luò)連接，并保持桌面顯示的流暢運行。

總的來說，CPU(中央處理器)是整個計算機系統(tǒng)的核心，協(xié)調(diào)和管理所有計算任務(wù)。從數(shù)據(jù)輸入到最終的輸出，每一個步驟都依賴于 CPU 的指令處理和計算能力。無論是打開應(yīng)用程序、運行復雜的模擬、編譯軟件，還是處理圖形、視頻和音頻，CPU 都是確保系統(tǒng)能夠高效運行的關(guān)鍵角色。

什么是 GPU ?

GPU(圖形處理單元)的誕生，初衷是為了專門應(yīng)對渲染復雜圖形和加速視頻處理的需求。隨著計算機圖形技術(shù)的發(fā)展，實時 3D 圖形的渲染需求逐漸增多，傳統(tǒng)的CPU(中央處理器)難以高效處理這些繁重的計算任務(wù)。GPU 的出現(xiàn)大大緩解了這一負擔，通過其獨特的架構(gòu)將大量的圖形處理操作從 CPU 中剝離出來，從而極大地提升了系統(tǒng)的圖形處理能力。

GPU 的架構(gòu)設(shè)計非常獨特，由成百上千個小型處理單元組成，每個處理單元能夠獨立并行執(zhí)行指令。這種高度并行的處理能力使 GPU 能夠同時處理海量數(shù)據(jù)，這也是其與多核 CPU 的相似之處。CPU 雖然也有多核設(shè)計，但每個核心的任務(wù)通常是串行執(zhí)行的。而 GPU 的每個小型處理單元(通常稱為“流處理器”或“CUDA 核心”)則可以相互并行執(zhí)行不同的指令集，使得 GPU 能夠在短時間內(nèi)處理大量計算任務(wù)。

在圖形渲染領(lǐng)域，GPU 的并行計算能力展現(xiàn)得尤為明顯。渲染一個復雜的 3D 場景需要進行大量的數(shù)學計算，這些計算通常涉及到諸如光線追蹤、陰影處理、紋理貼圖和顏色渲染等高復雜度的操作。每個屏幕上顯示的畫面都由數(shù)百甚至數(shù)千個幾何多邊形組成，而每個多邊形都有其獨立的顏色、光照反射、運動軌跡等物理特性。所有這些計算都需要在極短的時間內(nèi)完成，尤其是在圖形密集型應(yīng)用(如視頻游戲、3D動畫制作等)中，每秒鐘畫面的刷新和渲染速度要求非常高。

CPU(中央處理器)雖然在邏輯處理和一般計算任務(wù)上表現(xiàn)出色，但它并非為這種海量并行處理設(shè)計的。圖形渲染的復雜性超出了 CPU 的處理能力，因為它必須在極短的時間內(nèi)完成大量涉及數(shù)學、幾何和光線計算的操作。為了保證游戲、影視特效、虛擬現(xiàn)實等應(yīng)用能夠流暢運行，GPU 通過其強大的并行計算架構(gòu)接管了這些復雜的任務(wù)。

GPU vs CPU 類型解析

1. CPU 類型：

CPU(中央處理器) 是計算機的“大腦”，負責執(zhí)行各種指令。目前市場上主要有以下幾種類型的 CPU，具體可參考：

• 英特爾酷睿(Intel Core)處理器： 作為 PC 市場的老牌霸主，英特爾酷睿系列處理器以其出色的性能和廣泛的兼容性而聞名。無論是辦公、娛樂還是專業(yè)創(chuàng)作，酷睿處理器都能勝任。
• AMD Ryzen 處理器： AMD 的 Ryzen 系列處理器憑借出色的性價比和多核性能，近年來迅速崛起。在游戲、內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域，Ryzen 處理器與酷睿處理器不相上下，甚至在某些方面表現(xiàn)更佳。
• ARM 處理器： ARM 處理器以低功耗、高性能的特點而著稱，廣泛應(yīng)用于智能手機、平板電腦、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等移動設(shè)備中。ARM 架構(gòu)的能效比使其成為移動設(shè)備的首選。

此外，值得一提的是 APU(加速處理單元)。APU 將 CPU 和 GPU 集成到一個芯片上，可以提供更平衡的性能，特別適合對圖形性能要求不高但又需要一定計算能力的設(shè)備。

2. GPU 類型

GPU(圖形處理單元) 是專門設(shè)計用于處理圖形和圖像的硬件，在游戲、視頻編輯、3D 建模、科學計算等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。目前市場上主要有以下幾種類型的 GPU，具體可參考：

• NVIDIA GeForce Cards： NVIDIA 的 GeForce 系列顯卡以其強大的游戲性能和豐富的驅(qū)動支持而深受游戲玩家喜愛。在高端游戲市場，GeForce 顯卡一直處于領(lǐng)先地位。其采用 CUDA 核心，支持實時光線追蹤、DLSS 等先進技術(shù)，為玩家?guī)肀普娴囊曈X體驗。
• AMD Radeon Cards： AMD 的 Radeo n顯卡在游戲性能和專業(yè)圖形應(yīng)用方面表現(xiàn)出色，同時價格相對親民。Radeon 顯卡在專業(yè)領(lǐng)域也有一定的市場份額。其采用 RDNA 架構(gòu)，在游戲和內(nèi)容創(chuàng)作方面具有競爭力。
• 集成 GPU： 集成 GPU 通常內(nèi)置于 CPU 中，體積小、功耗低，適合筆記本電腦、平板電腦等移動設(shè)備。雖然性能不及獨立顯卡，但對于日常辦公、上網(wǎng)等任務(wù)已經(jīng)足夠。
• 人工智能專用 GPU： 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，專門針對 AI 計算任務(wù)設(shè)計的 GPU 應(yīng)運而生。例如，NVIDIA 的 Tesla 系列和 AMD 的 Radeon Instinct 系列 GPU 在深度學習、機器學習等領(lǐng)域具有強大的加速能力。這些 GPU 擁有大量的 CUDA 核心或計算單元，以及高帶寬的內(nèi)存，能夠高效處理大規(guī)模并行計算任務(wù)。

此外，GPU 的分類還可以從架構(gòu)上進行劃分，具體：

• 流處理器架構(gòu)： NVIDIA 的 CUDA 架構(gòu)和 AMD 的 RDNA 架構(gòu)都是典型的流處理器架構(gòu)。流處理器是 GPU 的基本計算單元，它們并行處理大量的線程。
• Tensor 核心架構(gòu)： 專為深度學習設(shè)計的 Tensor 核心能夠高效處理矩陣運算，加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練和推理。

GPU vs CPU 差異性對比分析

從本質(zhì)上來講，GPU 在功能上與 CPU 有相似之處：兩者都由內(nèi)核、內(nèi)存以及其他關(guān)鍵組件組成。然而，盡管二者共享一些基本結(jié)構(gòu)特征，但工作原理卻大相徑庭。 GPU 的設(shè)計初衷是為了實現(xiàn)高效的大規(guī)模并行計算，與 CPU 不同的是，它并不注重通過頻繁的上下文切換來管理多個任務(wù)。相反，GPU 依賴于其數(shù)百甚至上千個相對較小的處理內(nèi)核來同時處理大量數(shù)據(jù)。這種并行處理的架構(gòu)使 GPU 在處理圖形渲染和科學計算等需要同時處理大量數(shù)據(jù)的任務(wù)時具備無與倫比的優(yōu)勢。

通常而言，GPU 的每個內(nèi)核通常沒有 CPU 內(nèi)核那么強大，在單線程任務(wù)上的性能遠不及 CPU。CPU 核心專注于快速、順序地處理復雜指令集，并且在執(zhí)行頻繁切換和多任務(wù)操作時表現(xiàn)出色。而 GPU 的內(nèi)核則更為簡化，每個內(nèi)核的任務(wù)相對獨立和單一，從而使得它們能夠大量并行地執(zhí)行同一類型的簡單操作。正基于此種架構(gòu)，使得 GPU 可以同時處理海量數(shù)據(jù)并迅速完成計算任務(wù)，尤其是在圖形渲染、科學計算以及人工智能訓練中表現(xiàn)出色。

GPU 在其架構(gòu)上存在的另一限制是與其他硬件的互操作性相對較差。與 CPU 相比，GPU 在與不同硬件 API 或非本地內(nèi)存的交互上往往效率不高。這意味著在某些需要頻繁的跨設(shè)備數(shù)據(jù)交換或非本地內(nèi)存管理的應(yīng)用場景中，GPU 的表現(xiàn)不如 CPU 來得靈活高效。

然而，GPU 真正的優(yōu)勢在于并行處理大量數(shù)據(jù)的能力。當面臨需要快速渲染復雜圖像或執(zhí)行大規(guī)模矩陣計算的任務(wù)時，GPU 的表現(xiàn)是無可比擬的。它能夠接收大批量的任務(wù)指令，并通過數(shù)百上千個內(nèi)核并行處理這些數(shù)據(jù)。這使得 GPU 可以在短時間內(nèi)處理和推送大量已經(jīng)處理好的數(shù)據(jù)，極大地提升了任務(wù)的執(zhí)行速度。在圖形渲染過程中，GPU 不需要像 CPU 那樣逐步處理每個多邊形或像素，而是通過批處理方式接受圖形渲染的指令，并以極快的速度將處理結(jié)果推送到顯示設(shè)備上。

關(guān)于 GPU 應(yīng)用于深度學習的一點思考

作為一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的技術(shù)，深度學習能夠從龐大的數(shù)據(jù)集中提取出高度精確的預測。這種能力使得深度學習在各個行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，無論是自動駕駛、醫(yī)療診斷，還是金融預測，都離不開深度學習模型的支持。

為了從海量信息中提取出有價值的預測，模型訓練需要在盡可能短的時間內(nèi)處理大量的數(shù)據(jù)。這一過程中，需要極為強大的計算能力來支持，否則將難以在合理的時間范圍內(nèi)完成訓練任務(wù)。簡單來說，深度學習模型的訓練不僅需要高效的算法，還需要充足的計算資源，以應(yīng)對不斷增長的數(shù)據(jù)量和復雜的計算需求。

當他們嘗試從大規(guī)模訓練模型中提取最佳性能時，往往會遇到計算能力的瓶頸，開始體驗到處理延遲的增加。隨著數(shù)據(jù)集的規(guī)模擴大，過去幾分鐘內(nèi)就能完成的任務(wù)，現(xiàn)在可能需要數(shù)小時、甚至數(shù)周的時間才能完成。這種延遲不僅影響工作效率，還可能阻礙模型的優(yōu)化與迭代。

在過去，單個強大的 CPU 內(nèi)核曾是高計算任務(wù)的首選，但隨著任務(wù)復雜度的增加，這一模式已逐漸被擁有并行處理能力的多處理單元所取代。這些單元能夠同時執(zhí)行大量計算任務(wù)，并在處理海量數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。而這種并行計算單元的最佳代表，正是 GPU(圖形處理單元)。

起初，GPU 主要用于加速圖形渲染，生成圖形幀的速度遠超傳統(tǒng)的 CPU，這使得 GPU 成為流暢圖形體驗的核心組件。然而，隨著深度學習的興起，人們發(fā)現(xiàn) GPU 不僅在圖形處理上表現(xiàn)優(yōu)異，其架構(gòu)也非常適合執(zhí)行需要大規(guī)模并行計算的任務(wù)，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練。

例如，在深度學習中，矩陣運算是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的核心操作，而矩陣運算本質(zhì)上屬于并行計算。GPU 的架構(gòu)正好能夠高效地執(zhí)行這些并行計算任務(wù)，因此在處理大規(guī)模矩陣運算時，GPU 表現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢。這種能力使得 GPU 成為了現(xiàn)代深度學習中不可或缺的計算工具。

綜上所述，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，對計算能力的需求將持續(xù)增長。GPU 作為加速計算的重要工具，其應(yīng)用范圍將不斷拓展。未來，我們不僅會在深度學習、機器學習領(lǐng)域看到 GPU 的身影，在自動駕駛、生物醫(yī)藥、金融科技等領(lǐng)域，GPU 也將發(fā)揮關(guān)鍵作用。

Reference ：

• [1] https://acecloud.ai/resources/blog/why-gpus-for-deep-learning/
• [2] https://www.weka.io/learn/glossary/ai-ml/cpu-vs-gpu/