在人工智能領(lǐng)域，特別是深度學習中，GPU（圖形處理器）通常被認為比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)模并行計算的能力。不過，CPU和GPU 在AI中各有其獨特的作用，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)千個較小的核心，專為并行處理設(shè)計。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)，這在深度學習算法中尤為重要。現(xiàn)代GPU可以同時處理數(shù)百個線程，特別適用于AI模型的訓練，尤其是處理大量數(shù)據(jù)和復雜計算的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）。

比如在訓練一個深度學習模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）時，每一層都涉及大量的矩陣運算，這些運算可以被分解為更小的任務(wù)。GPU 能同時處理這些任務(wù)，顯著減少訓練時間。

2. CPU：相比之下，CPU通常核心數(shù)量較少（例如4到16個），但每個核心在單線程任務(wù)上更強大。CPU擅長處理順序任務(wù)和復雜邏輯任務(wù)，但在處理 AI 模型訓練中所需的大規(guī)模矩陣計算時顯得力不從心。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)預處理或AI管道中的輸入輸出操作。

二、 數(shù)據(jù)吞吐量和計算需求

1. GPU：GPU專為高數(shù)據(jù)吞吐量設(shè)計，這使得它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的AI工作負載中表現(xiàn)出色，特別是深度學習中。GPU尤其擅長處理AI模型訓練中大量的線性代數(shù)計算。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數(shù)據(jù)流。

比如在訓練大型語言模型（如GPT-3）或生成模型（如生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN）時，GPU能夠同時處理數(shù)百萬參數(shù)，顯著加快訓練速度，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。

2. CPU：盡管CPU的數(shù)據(jù)處理速度相對較低，但它在處理復雜的決策、分支和串行計算時表現(xiàn)優(yōu)越。CPU更適合非并行化任務(wù)，如基于規(guī)則的算法、某些機器學習任務(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)與工作負載的適用性

1. GPU用于訓練：訓練大型AI模型，尤其是深度學習模型，需要大量的并行化矩陣運算，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，顯著減少了訓練時間。

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

比如像BERT、GPT以及在ImageNet上訓練的圖像分類器這樣的大型模型，通常需要GPU 來處理計算密集型任務(wù)。使用分布式GPU集群還可以通過將工作負載分配到多個GPU上進一步加快這些任務(wù)的速度。

2. CPU用于推理：對于較小規(guī)模的AI應用或推理任務(wù)（即使用已經(jīng)訓練好的模型進行預測），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，CPU在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)非常好。

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

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

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，因為它們能夠更快地完成計算密集型任務(wù)，從而減少每單位工作所需的總能耗。一個GPU可以替代大量的CPU來訓練AI模型，從而提高時間和能效。

   ?  CPU：CPU在處理控制邏輯時更加節(jié)能，而在處理不太并行化的任務(wù)時，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）價格昂貴，但可以顯著縮短 AI 模型訓練時間，從長遠來看，在能耗和項目時間上節(jié)省成本。

    ?CPU：CPU相對便宜，在標準計算環(huán)境中也更為普遍，因此在輕量級 AI 任務(wù)或預算緊張時更具成本效益。對于開發(fā)者而言，通常采取平衡策略——輕量級工作負載使用CPU，而對于更復雜的任務(wù)則轉(zhuǎn)向GPU。

當然除了傳統(tǒng)的CPU和GPU，現(xiàn)在還有一些專為AI工作負載設(shè)計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工作負載設(shè)計，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)進行定制，提供硬件優(yōu)化的靈活性。它們有時用于邊緣AI應用，要求低延遲和高吞吐量。

作為用戶應該如何選擇呢？ 

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

對于AI推理、數(shù)據(jù)預處理或較小的模型，當不需要大量并行計算時，CPU是更具成本效益的選擇。CPU在AI管道中還負責任務(wù)的整體協(xié)調(diào)、數(shù)據(jù)處理和決策邏輯。

當然在多數(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，當然不同的案例需要根據(jù)需求去合理搭配相應的計算架構(gòu)，如此放為優(yōu)化性能和成本效率的關(guān)鍵。