nuke用GPU还是CPU

算力芯片、 gpu andpu？ 如果你今年在关注人工智能相关的消息，是否已经被这些芯片概念弄得晕头转向？到底在人工智能领域用的是什么芯片？这 pu 那 pu 的到底有什么不同？动动发财的小手 点个赞吧！下面将给你讲个明明白白。首先出场的是老大哥 cpu。 central process unit， 中文名叫中央处理器，它是智能设备的大脑，是发布命令、控制行动的总指挥。 cpu 遵循的是冯诺伊曼架构，需要存储程序并顺序执行。记住 是顺序执行，做完一件才能去做下一件。如果事情太多，那就等着慢慢排队吧。这是一张 cpu 的微架构图，黄色部分是控制单元，绿色部分是计算单元，而橙色部分是存储单元。我们可以清晰地发现， 负责计算的绿色部分占比很小，占比最多的是橙色的存储单元和黄色的控制单元。因此， cpu 虽然可以应对各种计算，但其最擅长的并不是计算，而是控制和管理。就好比一个大公司的领导，基层业务也是 西的，但是做统筹管理才更能发挥其价值。 cpu 的代表厂商就是在电脑领域制霸多年的英雄奔腾和酷瑞系列，想必有电脑的人都接触过，有了电脑手机了就想着玩游戏、看视频，对吧？画质的要求还越来越高，这就带来了一个问题， 巨大的计算量，你所看见的每一帧图像，每一个像素点都要经过计算，这时候呆板的 c、 p、 u 就有些硬接不暇了，也没空去处理其他的任务，你的手机、电脑就变得卡顿起来。不过图形计算有个特点，那就是每个 像素点处理的过程和方式都十分相似，因此 gpu 就应运而生了。 gpu 全称为 graphics processing unit， 中文名图形处理器，俗称显卡。 gpu 采用数量众多的计算单元和超长的流水线，特别擅长于处理大量类型统一的数据。这张图就是 gpu 的微架构图。 我们发现，黄色的控制单元和橙色的存储单元占比很少，绿色的计算单元占据了绝大部分面积， 而且是多条流水线一样的计算单元并行排列。图形计算不是要处理每一个像素点吗？没问题，把一张图片不同的像素点 分配到 gpu 不同的流水线，同时计算效率瞬间大幅提升，画面也就流畅了，手机也不卡了。这就好比原来公司缺人，经理亲自跑去搬砖，结果整个公司的运作一团乱麻。现在 招了几个身强体壮的 gpu 专门搬砖，经理回到了管理岗位上，公司的运作又正常了起来。那么在人工智能领域，为什么经常听到 gpu 的名字呢？这里首先明确，虽然图形计算催生了 gpu 的诞生，但是 gpu 并非只为图形计算而设计， 它在结构上并没有专门的图形部件，只是对 cpu 的结构进行了优化调整。所以 gpu 仍然是一种通用的芯片，它可以应用于图像处理，也可以用于科学计算、数据分析、密码破解等需要大量并行计算的场景。在人工智能领域， 需要海量的数据对大模型进行训练，而这些数据就满足类型统一、数量巨大的特点。因此近些年 gpu 在大模型的训练阶段大放异彩。不过 gpu 不能单独工作，还是需要和 cpu 进行配合。二零二三年全球市场上的抢手货、大名鼎鼎的英伟达 h 一百芯片虽然也称之为 g p u， 但实际上 h 一百在硬件上不仅包含 g p u 版组，也包含了 c p u 模板和两块 c p u 芯片。最后我们把 c p u 和 g p u 的架构图 同框再对比一次， cpu 擅长管理， gpu 擅长运算，是不是一目了然？关注我，下一集将介绍最新的神经网络芯片 npu。

cbu 和 gbu 是两种不同的微处理器，他们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。 cbu 是中央处理器，他是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制之力。 gbu 是图形处理器，他是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。 cbu 和 gbu 的主要区别在于他们的内部架构和设计目的。 cpu 有少量的高性能的核心组成，每一个核心都有自己的缓存和控制单元， 可以快速的执行少量的复杂计算。 gpu 由大量的低性能的核心组成，每一个核心都有自己的运算单元，可以并行的执行大量的简单计算。 cpu 适合处理那些需要前后计算步骤严密关联的任务，例如操作系统、数据库、编程语言等。这些任务需要 cpu 有强大的逻辑能力和控制能力， 以及足够的缓存空间来存储中间结果算 tpu 适合处理那些需要前后计算步骤无依赖性、相互独立的任务， 例如图像渲染、视频编码、深度学习等。这些任务需要 gpu 强大的并存能力和贷款能力 以及足够的运算单元来分担计算负担。人工智能是一种模仿人类智能行为和思维过程的技术，他涉及到大量的数据处理和模型训练。人工智能中常用到一种叫做深度学习的方法，他是一种基于多层神经网络的机器学 技术。深度学习需要对大量的数据进行矩阵运算，例如矩阵乘法、卷机激活函数等，这些运算都是可以并行化和相量化的， 也就是说可以同时对多个数据进行相同或类似的运算。因此，人工智能更需要 jpu 来加速深度学习的过程， 因为 gpu 有更多的运算单元和更高的代宽来执行这些并行化和向量化的运算。相比之下， cpu 有更少的核心和更低的代宽来执行这些运算，效率会比较低。当然， cpu 也可以用来做深度学习，但是需要借助一些优化技术， 例如使用专用的呆硬件或者软件库来提高效率。总之， cdu 和 ddu 是两种不同类型的微处理器，他们 各有各的优势和适用场景。 cpu 擅长处理少量复杂计算，而 gpu 擅长处理大量简单计算。人工智能更需要 gpu 来加速深度学习，因为深度学习涉及到大量可以并行化和向量化。 深度学习涉及到大量可以并行化和向量化的运算。 gdu 有更多的运算单元和更高的代宽来执行这些运算，而 cpu 有更少的核心和更低的带宽来执行这些运算，效率会比较低。当然， cpu 也可以用来做深度学习， 但是需要借助一些优化技术，例如使用专用的单 a 硬件或者软件库来提高效率。 cbu 和 gbu 的区别不仅体现在硬件上，也体现在软件上。 cbu 和 gbu 使用不同 编程语言和工具来开发和运行程序， c b u 常用的编程语言有 c c、 加加、 job， python 等。二 g b u 常用的编程语言有 u 等， what pencil， tens of food 等。 cbu 和 gpu 也有不同的编程模型和内存管理方式。 cbu 使用颤行编程模型及程序，按照顺序执行指令， 而 gbu 使用定型编程模型及程序可以同时执行多个指令。 cbu 使用统一的内存空间及所有的核心都可以访问同一块内存， 而这批又是用分离的内存空间及每个核心都有自己的局部内存，而且需要通过特定的接口来访问全局内存。因此，要想利用这批 来做深度学习，需要掌握一些基本的知识和技能，例如如何选择合适的 gpu 硬件和软件平台、如何编写和优化 gpu 程序、如何调试和测试 gpu 程序等。这些知识和技能可以通过学习相关的教程、 书籍、课程等来获取。总之， c b u 和 j b u 是两种不同类型的微处理器， 他们各有各的优势和适用场景。 cpu 擅长处理少量复杂计算，而 gpu 擅长处理大量简单计算。人工智能更需要 gpu 来加速深度学习， 因为深度学习涉及到大量可以并行化和向量化的运算。要想利用 gpu 来做深度学习，需要掌握一些基本的知识和技能。

什么是 gpu 呢？ gpu 呢，就是图形处理器，右驾前卡，是主要用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运程工作的微处理器。比如说你去玩游戏，看三 d 电影， 他们的图像画质呢？清不清晰？体验感好不好呢？主要就是看这个 gpu。 目前统计，二零二零年全球 gpu 市场价值约二百五十亿美元，全球 gpu 市场表现为寡头垄断下的高增长， 联合增速超百分之三十。可以说啊，全球 gpu 市场一直以来几乎被老美的英伟达 and 以及 intel 给垄断。而国产图形区 q 芯片呢，由于性能相对落后，一直得不到市场认可。我们几乎是完全依赖进口享福，受制于人，还得靠自己。好在有一群主在科研最前线的科学 家一直为我们负重前行。那不同于 cpu， cpu 是重要处理器，作用偏向于机器整体的协调管理。而 gpu 是图像处理器，主要作用在机器的图像处理，游戏画面这么精美，主要就靠他了。 两个人的工作内容就是不一样的。从芯片设计思路来看， cpu 是以低延迟为导向的计算单元，通常由专为创新处理而优化的几个核心组成。而 gpu 则是以吞吐量为导向的计算单元，由数以千计的更小更高效的核心组成， 稍微并行多任务设计。 gpu 的内部结构呢，虽都有控制单元啊，运算单元和缓存库存，但他们的各单元在内部的占比是不一样的， cpu 的缓存降的很大一块 gpu 的是运算单元，占了一大部分。 cpu 的控制单元和换成单元呢，主要负责一些复杂的控制和数据转发。 cpu 运算单元的数量没有 gpu 的多，但是 cpu 运算单元拥有非常强大的逻辑预算能力，就像是有多个专家一样，既可做奥数题，也可做加减乘除等。 虽然呢， gpu 的单个流程处理器也可完成和 cpu 机会一样复杂的计算，只不过这时 gpu 的延迟会比 cpu 大很多罢了。 gpu 的最大优势呢，就在于多盒可以达到数百个，每个盒与我们的换成相对较小，那数字逻辑运算单元少 简单，适合大批量的简单预算。正如啊， cpu 像是个大学教授，一分钟做一道高考数学题啊， gpu 就好比一万个小学生，一分钟啊做了一万道数学家电版，特别是在深度学习广泛用的今天呢， gpu 的算力让超大规模的模型训练成为了可能啊，中国大提高了机器学习算法机能，也就是说， gpu 相对于 cpu 更适用于处理数据并行计算问题。 在反正生态方面的 gpu 无法单独工作，必须由 cpu 进行控制调用产生工作。而 cpu 在处理大量类型一致的数据时，则可调用 gpu 进行并行预算。所以啊， gpu 的生态和 cpu 的生态是高度相关的。由于 gpu 对 cpu 的依附性，以及 gpu 相较的 cpu 更高的开发能剁碎，所以 gpu 不可能完全取代 cpu。