哈喽大家好,这里是 AI 吧教学日记的朴老师,在 AI 领域的学习与实践中,我们常常会遇到各种令人好奇的问题,比如“ai为什么用显卡而不是cpu、为什么我是新电脑,几千块买的电脑也没法用...”,本期内容将针对“ai为什么用显卡而不是cpu”这个问题给大家分析解答,帮助大家更好的选择电脑。
原因:
1、显并行计算能力:CPU拥有数量较少的高性能核心,擅长处理单线程任务以及复杂逻辑的处理,即便是顶级的英特尔i9的cpu也才只用24个核心,GPU则是拥有庞大的核心数量,多达上万,构造虽然简单,但是能够同时工作,并行处理计算的能力上远超cpu算力。
2、浮点运算速度:ai软件训练运行时需要进行大量的浮点运算,矩阵乘法以及梯度计算等等,gpu在架构上专门进行了优化,善于处理计算密集型的任务,处理更加高效,在FP16精度计算的速度上能够比cpu快60倍以上,cpu可以说是完败了,工作流并不适用。
3、能效比:AI训练涉及大规模ai计算,需要多次重复的运算,在相同能耗的比较下,gpu可以完成更多的工作,也就是说我们选择使用gpu能够降低不少运营成本,同时也能节省时间。
综上所述,大家对于 “ai 为什么用显卡而不是 cpu” 想必已经有了清晰认知。从并行计算能力到浮点运算速度,再到能效比,GPU 在 AI 领域的优势尽显。关注我们 AI 吧,我们会为你带来更多如 AI 知识,帮助您提高生产力。