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标题: 浅析AI大模型GPU卡 [打印本页]

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作者: ZqUIC    时间: 昨天 22:43
标题: 浅析AI大模型GPU卡
当前国内AI大模型搞得如火如荼，明天给大家引见一下国内AI大模型主流卡，以及对应的AI基础设备；
什么是GPU？

GPU，全称为图形处理器（Graphics Processing Unit），最后设计目的是加速计算机图形渲染，特别是在视频游戏和专业可视化运用中。但是，随着技术的发展，GPU因其独特的并行处理架构而成为高效数据处理的理想选择，不只限于图形处理，还在高功能计算、大数据分析、以及人工智能等范畴发挥了重要作用。
GPU和CPU的区别

设计架构：CPU设计为通用途理器，擅长执行各种复杂的逻辑操作和串行义务，拥有较少的核心数但每个核心的计算才能较强。而GPU专为大规模并行计算设计，拥有成百上千个小核心，合适处理大量相似且可以并行执行的简单义务。
数据处理方式：CPU遵照指令序列执行，每次执行一条指令，合适需求灵敏逻辑判别的义务。GPU则采用SIMD（单指令多数据）架构，能在同一工夫内对大量数据执行相反的操作，非常合适矩阵运算和向量运算，这些是AI计算中的常见义务。
内存和带宽：GPU通常装备更大带宽的内存（如GDDR显存），可以更快地读取和处理大量数据，这对于AI模型训练中频繁的内存访问至关重要。

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为什么AI要用GPU而不是CPU

并行处理才能：AI模型，特别是深度学习模型，触及到大量的矩阵乘法和向量运算，这些操作高度并行化。GPU的并行架构能同时处理大量此类运算，大大加速了模型训练和推断过程。
浮点运算功能：古代AI模型往往触及大量浮点运算，GPU在浮点

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