GPU在高性能计算方面的天生优势
今年是世界人工智能大会（WAIC）连续第五年在上海市举办，人工智能也从“AI自身进化”演绎到“AI支撑元宇宙”，在各种人工智能的高新技术和产品中，GPU芯片、高性能服务器作为人工智能产业的底层关键硬件，是这场大会的主角。谈及GPU在高性能计算方面的优势，就会自然联想到GPU诞生的经典问题：“为什么需要专门出现GPU来处理图形工作，CPU为啥不可以？”
为满足各位迫切的求知心，在此结论先行：图形渲染任务具有高度的并行性，GPU可以仅仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元，便可取得比CPU更效的处理能力和存储器带宽，提高一个数量级的运算速度。
追溯到GPU还没有发明的年代，中央处理器CPU作为整个计算机系统的运算和控制的核心，是整个数据处理的最根本的部件。
CPU的运行遵循冯·诺依曼构架，是一步步来处理数据的。在处理大规模与高速数据时，CPU很难满足需要。
于是，人们开始在设计上做文章，首先想到的是让多个处理器并行工作，这样效率自然提高了很多，多核CPU和GPU由此诞生。
对于处理图形数据来说，图形上的每个像素都要被处理，数据量巨大，同时对运算的速度要求很高，但所需的功能比较单一，于是就诞生了基于优化图形处理的GPU构架。
CPU的功能模块多，适合复杂的运算环境，大部分晶体管用在控制电路和Cache上，少部分晶体管用来完成运算工作。
GPU的控制相对简单，且不需要很大的Cache，大部分晶体管可被用于各类专用电路和流水线，计算速度因此大增，拥有强大的浮点运算能力。
多核CPU一般由4或6个核组成，以此模拟出8个或12个处理进程来运算。而普通的GPU就包含了几百个核，高端的有上万个核，这对于用来做大规模并行数据处理有着天生的优势。
随着人工智能、虚拟现实等技术的发展，更加真实的图形显现效果会对GPU的并行计算能力提出更高的要求。
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