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CPU和GPU的区别是什么?为什么训练人工智能用GPU而不是CPU?

2024-06-21 44

CPU(Central Processing Unit,中央处理器)是计算机的大脑,负责执行计算机程序中的指令。它从内存中读取指令和数据,并执行各种计算和逻辑运算。CPU的性能决定了计算机的运算速度。

CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等部件组成。控制单元负责从内存中读取指令并解释执行,算术逻辑单元负责进行各种算术和逻辑运算,寄存器则用于临时存储数据和指令。

当运行一个程序时,操作系统会将程序加载到内存中,并将控制权交给CPU。CPU会按照程序中的指令顺序执行计算,完成各种任务。在电脑运行的过程中,CPU一直在工作,执行各种指令。当打开一个应用程序、浏览网页、编辑文档或进行其他操作时,都会调用CPU来完成相关计算。

2、什么是GPU?

GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)是一种专门用于处理图形计算的处理器。它具有大量的并行处理单元,可以快速执行大量计算,特别擅长处理图形渲染、视频编码和解码、机器学习等任务。

GPU通常用于协助CPU完成计算任务。当程序中需要进行大量的图形计算或并行计算时,CPU会将相关数据发送到GPU,让GPU来完成这些计算。这样可以大大提高计算速度。

.3、为什么训练人工智能主要用GPU?

CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器)的主要区别在于它们的设计目标不同。CPU是一块超大规模的集成电路,其中包含ALU算术逻辑运算单元、Cache高速缓冲存储器以及Bus总线。它需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。

虽然CPU也可以用于训练人工智能模型,但是它们通常不如GPU快。这是因为GPU具有大量的并行处理单元,可以同时执行大量计算,而CPU通常只有几个核心。此外,GPU的架构专门设计用来执行大量浮点运算,这对于人工智能训练中的矩阵运算非常重要。

因此,使用GPU进行人工智能训练通常比使用CPU快得多。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45878279/article/details/130171253?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851498816800186586291%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851498816800186586291&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-26-130171253-null-null.nonecase&utm_term=AI%E9%9D%A2%E8%AF%95

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