Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能生态相关技术 - 用于加速构建 AI 核心算力的 GPU 硬件技术。
众所周知，深度学习作为一种能够从海量数据中自主学习、提炼知识的技术，正在为各行各业赋能，成为企业和机构改变现实的强大工具。这一技术不仅赋予了计算机前所未有的智能能力，更为创新注入了强劲的动力，使得看似无法落地的业务场景充满了无限可能。
凭借其卓越的数据处理能力，深度学习使得计算机能够实现多种过去仅为人类所独有的认知智能。通常而言，深度神经网络的训练过程极其复杂，通常需要进行大量的并行计算。传统的计算设备难以满足这一需求，而 GPU 凭借其大规模并行计算架构，完美地提供了所需的计算能力。通过 GPU 的加持，深度学习模型得以高效训练，迅速收敛，从而使得这些复杂的智能任务得以实现。因此，GPU 不仅是深度学习技术的核心算力引擎，更是推动人工智能不断向前发展的关键力量。
什么是 CPU ?
CPU(中央处理器)是计算机系统中最核心的组件之一，负责执行几乎所有程序运行所需的指令。作为一种通用处理器，旨在处理各种不同类型的任务，从操作系统的运行，到应用程序的执行，再到复杂的计算、文档编辑、播放电影和音乐、网页浏览等。
现代 CPU 通常拥有多个处理核心，每个核心都可以独立处理指令，从而提高多任务处理的能力。这种多核设计使得 CPU 可以在一定程度上同时处理多个任务，虽然每个任务的执行仍然是顺序完成的。
需要注意的是，CPU 的处理方式以“顺序处理”为主。也就是说，CPU 会逐步、一条接一条地执行指令，这与并行处理不同。虽然多核技术和超线程技术可以在一定程度上缓解这种顺序处理的局限，但它并不是为大规模并行计算设计的。相比于能够一次处理大量数据的图形处理器(GPU)，CPU 更适合处理复杂且需要精确计算的任务。
在 CPU 架构中，有几个关键的标准组件，它们共同协作，确保中央处理器能够高效完成各种计算任务。这些组件包括内核、缓存、内存管理单元(MMU)以及 CPU 时钟和控制单元等。
所有这些组件共同协作，创建了一个能够高效执行多任务并行的处理环境。当 CPU 时钟驱动核心活动时，多个核心之间以极高的速度切换任务，从而使得 CPU 能够在数百个不同的任务之间每秒进行快速切换。例如，CPU可 以在后台处理文件操作的同时，运行应用程序、管理网络连接，并保持桌面显示的流畅运行。
总的来说，CPU(中央处理器)是整个计算机系统的核心，协调和管理所有计算任务。从数据输入到最终的输出，每一个步骤都依赖于 CPU 的指令处理和计算能力。无论是打开应用程序、运行复杂的模拟、编译软件，还是处理图形、视频和音频，CPU 都是确保系统能够高效运行的关键角色。
什么是 GPU ?
GPU(图形处理单元)的诞生，初衷是为了专门应对渲染复杂图形和加速视频处理的需求。随着计算机图形技术的发展，实时 3D 图形的渲染需求逐渐增多，传统的CPU(中央处理器)难以高效处理这些繁重的计算任务。GPU 的出现大大缓解了这一负担，通过其独特的架构将大量的图形处理操作从 CPU 中剥离出来，从而极大地提升了系统的图形处理能力。
GPU 的架构设计非常独特，由成百上千个小型处理单元组成，每个处理单元能够独立并行执行指令。这种高度并行的处理能力使 GPU 能够同时处理海量数据，这也是其与多核 CPU 的相似之处。CPU 虽然也有多核设计，但每个核心的任务通常是串行执行的。而 GPU 的每个小型处理单元(通常称为“流处理器”或“CUDA 核心”)则可以相互并行执行不同的指令集，使得 GPU 能够在短时间内处理大量计算任务。
在图形渲染领域，GPU 的并行计算能力展现得尤为明显。渲染一个复杂的 3D 场景需要进行大量的数学计算，这些计算通常涉及到诸如光线追踪、阴影处理、纹理贴图和颜色渲染等高复杂度的操作。每个屏幕上显示的画面都由数百甚至数千个几何多边形组成，而每个多边形都有其独立的颜色、光照反射、运动轨迹等物理特性。所有这些计算都需要在极短的时间内完成，尤其是在图形密集型应用(如视频游戏、3D动画制作等)中，每秒钟画面的刷新和渲染速度要求非常高。
CPU(中央处理器)虽然在逻辑处理和一般计算任务上表现出色，但它并非为这种海量并行处理设计的。图形渲染的复杂性超出了 CPU 的处理能力，因为它必须在极短的时间内完成大量涉及数学、几何和光线计算的操作。为了保证游戏、影视特效、虚拟现实等应用能够流畅运行，GPU 通过其强大的并行计算架构接管了这些复杂的任务。
GPU vs CPU 类型解析
1. CPU 类型：
CPU(中央处理器) 是计算机的“大脑”，负责执行各种指令。目前市场上主要有以下几种类型的 CPU，具体可参考：
- 英特尔酷睿(Intel Core)处理器： 作为 PC 市场的老牌霸主，英特尔酷睿系列处理器以其出色的性能和广泛的兼容性而闻名。无论是办公、娱乐还是专业创作，酷睿处理器都能胜任。
- AMD Ryzen 处理器： AMD 的 Ryzen 系列处理器凭借出色的性价比和多核性能，近年来迅速崛起。在游戏、内容创作等领域，Ryzen 处理器与酷睿处理器不相上下，甚至在某些方面表现更佳。
- ARM 处理器： ARM 处理器以低功耗、高性能的特点而著称，广泛应用于智能手机、平板电脑、物联网设备等移动设备中。ARM 架构的能效比使其成为移动设备的首选。
此外，值得一提的是 APU(加速处理单元)。APU 将 CPU 和 GPU 集成到一个芯片上，可以提供更平衡的性能，特别适合对图形性能要求不高但又需要一定计算能力的设备。
2. GPU 类型
GPU(图形处理单元) 是专门设计用于处理图形和图像的硬件，在游戏、视频编辑、3D 建模、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前市场上主要有以下几种类型的 GPU，具体可参考：
- NVIDIA GeForce Cards： NVIDIA 的 GeForce 系列显卡以其强大的游戏性能和丰富的驱动支持而深受游戏玩家喜爱。在高端游戏市场，GeForce 显卡一直处于领先地位。其采用 CUDA 核心，支持实时光线追踪、DLSS 等先进技术，为玩家带来逼真的视觉体验。
- AMD Radeon Cards： AMD 的 Radeo n显卡在游戏性能和专业图形应用方面表现出色，同时价格相对亲民。Radeon 显卡在专业领域也有一定的市场份额。其采用 RDNA 架构，在游戏和内容创作方面具有竞争力。
- 集成 GPU： 集成 GPU 通常内置于 CPU 中，体积小、功耗低，适合笔记本电脑、平板电脑等移动设备。虽然性能不及独立显卡，但对于日常办公、上网等任务已经足够。
- 人工智能专用 GPU： 随着人工智能技术的快速发展，专门针对 AI 计算任务设计的 GPU 应运而生。例如，NVIDIA 的 Tesla 系列和 AMD 的 Radeon Instinct 系列 GPU 在深度学习、机器学习等领域具有强大的加速能力。这些 GPU 拥有大量的 CUDA 核心或计算单元，以及高带宽的内存，能够高效处理大规模并行计算任务。
此外，GPU 的分类还可以从架构上进行划分，具体：
- 流处理器架构： NVIDIA 的 CUDA 架构和 AMD 的 RDNA 架构都是典型的流处理器架构。流处理器是 GPU 的基本计算单元，它们并行处理大量的线程。
- Tensor 核心架构： 专为深度学习设计的 Tensor 核心能够高效处理矩阵运算，加速神经网络的训练和推理。
GPU vs CPU 差异性对比分析
从本质上来讲，GPU 在功能上与 CPU 有相似之处：两者都由内核、内存以及其他关键组件组成。然而，尽管二者共享一些基本结构特征，但工作原理却大相径庭。 GPU 的设计初衷是为了实现高效的大规模并行计算，与 CPU 不同的是，它并不注重通过频繁的上下文切换来管理多个任务。相反，GPU 依赖于其数百甚至上千个相对较小的处理内核来同时处理大量数据。这种并行处理的架构使 GPU 在处理图形渲染和科学计算等需要同时处理大量数据的任务时具备无与伦比的优势。
通常而言，GPU 的每个内核通常没有 CPU 内核那么强大，在单线程任务上的性能远不及 CPU。CPU 核心专注于快速、顺序地处理复杂指令集，并且在执行频繁切换和多任务操作时表现出色。而 GPU 的内核则更为简化，每个内核的任务相对独立和单一，从而使得它们能够大量并行地执行同一类型的简单操作。正基于此种架构，使得 GPU 可以同时处理海量数据并迅速完成计算任务，尤其是在图形渲染、科学计算以及人工智能训练中表现出色。
GPU 在其架构上存在的另一限制是与其他硬件的互操作性相对较差。与 CPU 相比，GPU 在与不同硬件 API 或非本地内存的交互上往往效率不高。这意味着在某些需要频繁的跨设备数据交换或非本地内存管理的应用场景中，GPU 的表现不如 CPU 来得灵活高效。
然而，GPU 真正的优势在于并行处理大量数据的能力。当面临需要快速渲染复杂图像或执行大规模矩阵计算的任务时，GPU 的表现是无可比拟的。它能够接收大批量的任务指令，并通过数百上千个内核并行处理这些数据。这使得 GPU 可以在短时间内处理和推送大量已经处理好的数据，极大地提升了任务的执行速度。在图形渲染过程中，GPU 不需要像 CPU 那样逐步处理每个多边形或像素，而是通过批处理方式接受图形渲染的指令，并以极快的速度将处理结果推送到显示设备上。
关于 GPU 应用于深度学习的一点思考
作为一种基于人工神经网络(ANN)的技术，深度学习能够从庞大的数据集中提取出高度精确的预测。这种能力使得深度学习在各个行业中得到了广泛应用，无论是自动驾驶、医疗诊断，还是金融预测，都离不开深度学习模型的支持。
为了从海量信息中提取出有价值的预测，模型训练需要在尽可能短的时间内处理大量的数据。这一过程中，需要极为强大的计算能力来支持，否则将难以在合理的时间范围内完成训练任务。简单来说，深度学习模型的训练不仅需要高效的算法，还需要充足的计算资源，以应对不断增长的数据量和复杂的计算需求。
当他们尝试从大规模训练模型中提取最佳性能时，往往会遇到计算能力的瓶颈，开始体验到处理延迟的增加。随着数据集的规模扩大，过去几分钟内就能完成的任务，现在可能需要数小时、甚至数周的时间才能完成。这种延迟不仅影响工作效率，还可能阻碍模型的优化与迭代。
在过去，单个强大的 CPU 内核曾是高计算任务的首选，但随着任务复杂度的增加，这一模式已逐渐被拥有并行处理能力的多处理单元所取代。这些单元能够同时执行大量计算任务，并在处理海量数据时表现出色。而这种并行计算单元的最佳代表，正是 GPU(图形处理单元)。
起初，GPU 主要用于加速图形渲染，生成图形帧的速度远超传统的 CPU，这使得 GPU 成为流畅图形体验的核心组件。然而，随着深度学习的兴起，人们发现 GPU 不仅在图形处理上表现优异，其架构也非常适合执行需要大规模并行计算的任务，尤其是神经网络的训练。
例如，在深度学习中，矩阵运算是神经网络训练的核心操作，而矩阵运算本质上属于并行计算。GPU 的架构正好能够高效地执行这些并行计算任务，因此在处理大规模矩阵运算时，GPU 表现出了极大的优势。这种能力使得 GPU 成为了现代深度学习中不可或缺的计算工具。
综上所述，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，对计算能力的需求将持续增长。GPU 作为加速计算的重要工具，其应用范围将不断拓展。未来，我们不仅会在深度学习、机器学习领域看到 GPU 的身影，在自动驾驶、生物医药、金融科技等领域，GPU 也将发挥关键作用。
Reference ：
- [1] https://acecloud.ai/resources/blog/why-gpus-for-deep-learning/
- [2] https://www.weka.io/learn/glossary/ai-ml/cpu-vs-gpu/
