control GPU是什么
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02:41查看AI文稿AI文稿在电脑上啊，一打开温度的监控软件，显卡的热点温度直接飙到一百多度，心里是不是咯噔一下？先别慌哈，百分之九十的人呢，他都误解这个数字了。首先呢，彻底搞懂这两个温度， 核心温度可以理解成为 gpu 芯片整个面的平均体温，这个是最关键的，也是你最该看的数字。 还有就是热点温度，这个才是重点啊，它指的是 gpu 芯片上面成千上万个晶体管里面最热的那一个点的温度，你可以把它想象成夏天操场跑道上面最烫的那个点，它肯定是要比整个操场的平均温度还要高。 所以呢，热点温度啊，天然它就一定比核心温度要高。它其实呢，更像是给工厂的质检员看的，用来检测散热器安装的均不均匀，芯片本身有没有瑕疵，你盯着它焦虑，厂家呢，用它做品控， 以前是不是光看热点温度就吓坏了，今天呢，搞明白了，可以在评论区打一下，懂了，让我看一下有多少兄弟啊，曾经他被这个数字吓到过，那么到底多少度算正常？ 你可以记住这个黄金法则，对于像四零七零 turbo 这样的中高端显卡啊，游戏的时候，核心温度一般在七十到八十五度之间，这个是呢，完全正常的， 这个时候，热点温度他比核心温度高个十五到三十度，也就是达到九十到一百零五度。在目前的芯片设计呢，和散热的方案下面是普遍的现象，真正危险的信号是温差过大，你比如说核心温度 七十度，热点温度直接干到一百一十五度，温差四十五度以上，这通常说明三十七的铜底呢，他没贴紧或者是硅脂呢？没涂好，必须检查。 现在马上打开一个游戏，跑个五分钟，然后切出来，看一下你的显卡的热点温度和核心温度的温差到底有多大。超过三十五度以上的，可以在评论区留个言，让大伙帮你出一下主意。搞清楚这个，你再看 mv 的 转变啊，那就更不是滋味了。 当年的口号呢，是为了游戏玩家而生，现在全身心的扑向了 ar 设计，最顶尖的芯片工艺和散热技术全部都给了更赚钱的计算卡。留给游戏卡的呢，往往是刚好够用的散热方案。 如果你买的还不是顶级的旗舰，只是盖板偏上的一些型号，那你的散热器的上限他就在那机箱的风道啊，风扇装满空调开没开就成了他会不会热点破百的关键。当一家公司的口号和愿景他都变了，作为一个玩家的我们啊，下张卡的选择你会选什么？ 更看重纯粹的游戏体验呢？还是愿意为他的 ar 未来继续买单？可以听下你的选择哈。
255合肥阿鑫装机
02:53查看AI文稿AI文稿算力刷屏这么久，但百分之九十九的人没看懂 cpu 是 什么， hbm 有 什么用？今天一分钟讲透算力产业链的专业术语，全用大白话保证能听懂。 第一个 gpu 图形处理器，它是算力的心脏，专门干并行计算的苦活累活。全球主要厂商，英伟达、 amd， 国内相关企业，含五 g 海关信息。 第二个， c p u 中央处理器，它是算力的大脑，负责调度指挥。全球主要厂商，英特尔、 amd， 国内相关企业，海光信息、龙芯中科。第三个， c p u 供风装光学 g p u 这个心脏再强，血管细也白搭。 c p u 相当于给 g p u 直接接了根光纤血管，解决芯片高速传输瓶颈。主要厂商，中继细创新、天府通信，业内称为光模块三剑客。 第四个， hbm， 高宽带内存，它是 gpu 的 专用，高速公路数据位得快，算力才跑得起来。全球主要供应商， sk 海力士、三星美光。 第五个互联芯片，它是算力系统的数据调度员，多块 gpu 怎么协同干活，全靠它来调度。 全球主要厂商，蓝鲸科技、 estela labos、 内砂电子。第六个， pcb 硬质电路板，所有芯片都得站在这块骨架上， ai 服务器对骨架强度要求极高。国内主要厂商，深蓝电路、铺电股份、正弘科技。 第七个， m l c c 多层陶瓷电容器，每个芯片周围都有成百上千个，相当于粮仓，负责稳定供电，煤炭芯片立马饿死。全球主要厂商，日本春田、三星电机。国内相关企业，风华高科、三环集团。第八个，先进封装芯片制成快走到头了， 线宽没法再细，那就把芯片像搭积木一样堆起来，连起来，性能照样翻倍！国内主要厂商，长电科技、通富微电、圣和精微、华天科技。第九个交换机，上万块 gpu 联网干活谁指挥？交通交换机就是算力极强的红绿灯！ 国内主要厂商，锐捷网络、紫光股份、中心通信。第十个服务器，把芯片板卡、电容钱装进铁盒子，才算一台能用的算力设备，它就是算力的最终主体。 主要厂商，工业复联、浪潮信息、中科曙光。第十一个夜冷芯片功耗飙到几百瓦，风扇吹不动了怎么办？直接让芯片泡澡降温？国内主要厂商，曙光速创、英维克、高栏股份。 算力不是单一硬件，而是完整体系， gpu 硬算、 cpu 调度、 cpu 传输、 hbm 存储互联、芯片调度、 pcb 承载、 mlcc 稳压、先进封装、集成、交换机主网、服务器整合、液冷散热 十一个环节，缺一不可。以上信息均来自公开可查资料，想要完整产业链图谱，点个关注，下期继续分享！
497熊二不二
01:48查看AI文稿AI文稿很多玩家一听到 windows 里有 gpu 加速计划，也就是 hex， 立马就去打开，觉得显卡要起飞了，结果开了之后好像也没多大感觉。今天我就把这玩意彻底讲清楚，它到底是个什么东西， 该不该开。核心原理其实 hex 根本不是什么性能开关，它改变的是 gpu 任务的调度方式。以前 gpu 要干活，之前所有任务的排队、管理、提交，主要都是 cpu 在 负责。 cpu 不 仅要跑游戏逻辑，还得像个老妈子一样操心一大堆 触控驱动调用系统调度，累的要死。现在微软把一部分调度权直接交给 gpu 自己去处理，相当于把 cpu 从事事亲力亲为，变成了只管大事，大大减轻了 cpu 的 调度压力。所以 hack 最容易见效的 就是低 u 高显的情况。比如老 cpu 配新高端显卡，或者 cpu 已经快满了，但显卡还没跑满。特别明显的是这几类游戏， c s 二、瓦罗兰特吃鸡 这种高帧率电竞游戏， c p u 又要算逻辑又要管驱动，容易陷崩。开了 hex 之后， c p u 占用能降一点百分之一， low 更稳， 顿挫感明显减少。另外，边玩边直播边录，多开浏览器的时候， g p u 任务队列非常乱， hex 也能帮上忙， 减少切屏卡顿，编码抢占、瞬间掉帧。加上 d x 十二和 lock 游戏都更吃这一套。但是不是所有电脑都适合一直开着，如果你是四 k 全高光追拉满， g p u 常年百分之九十九跑满，那 h x 基本没用屏镜在显卡身上，还有一些老的 d x 九，老 d x 十一游戏 反而可能更卡，甚至出现黑屏兼容问题，因为老引擎适应不了这种新调度方式，所以一句话总结， h x 不是 性能开关， 而是一种更先进的 gpu 调度机制，它最适合 cpu 容易成为瓶颈的场景，尤其是高帧电竞，低优高显推流帧生成这些情况，建议自己开关测试一下，看看自己的配置和游戏到底吃不吃这一套。
188Tommy
02:45查看AI文稿AI文稿国产 gpu 三巨头，谁才是真正的中国算力头号玩家？别急着站队，先把这三家公司到底在玩什么搞清楚。韩武器是 ai 原生的专精派，一句话先说清，他不是为了通用，而是为了大冒险。他做什么？ 韩武器走的不是因为他那条万能 gpu 的 路，他干脆一步到位，只为 ai 计算而成技术怎么做？不做传统 gpu， 主打 asic npu， 自驾资源架构，把图形渲染这些非必要功能全砍掉。一句话，把所有算力都用在深度学习上，主攻 ai 云端训练、大模型推理、政务计算中心，核心逻辑很硬。韩五 g 是 国内最早开始赚钱的算力公司之一， 订单直接绑定互联网大厂和政府计算中心。优点很明显，算力效率高，场景明确，内化快。缺点也很清楚，不通用，打不了游戏，也不适合图形渲染。他是算力界的特种兵， 专门死磕大模型。摩尔现成最像英伟达的全能派。这家公司只有一个目标，复刻英伟达。他做什么？摩尔现成做的是真正意义上的全功能 gpu 技术路线，自研 music 架构，同时覆盖四大功能， ai 计算、图形渲染、视频处理、物理仿真。 目前来看，他是国内最接近英伟达底层逻辑的玩家。主攻哪？原宇宙数字孪生云游戏 ai 计算集群核心逻辑在生态摩尔县城认为 gpu 不 能躺在机房里跑模型，它也必须能插在电脑上直接跑三 a 大 作，所以它赌的是软件生态开发者体系、应用场景的广度。 它是算力界里面的全能选手，目标是吃下整个生态木兮股份呢，是死磕性能的突围派。如果说前面两个是路线之争，那木兮拼的是硬实力， 他做的通用并行计算，不做显示，不玩花活，一门心思充性能。计算技术底子有多硬？创始人来自 amd， 算是正统的 gpu 技术血脉，主攻哪 hpc， 高性能计算， 大型数据中心，能源科研超算，它的王炸是什么？扩大兼容性，很多企业不愿意改英伟达的底层代码，慕希的希元系列可以几乎无成本迁移，它切的是要求最高、单价最贵、门槛最高的那一层市场。它是算力界的力量担当，主打高性能平替。 如果你看好国产大模型的落地速度，核心标的是含五 g， 因为它有现成的订单和利润。如果你看好国产软件游戏原宇宙的底层支撑，标的是摩尔，现成， 它是唯一能够提供完整视觉体验的。如果你看好大型科研机构和互联网大厂的无缝切换，标的是木兮股份，它是兼容两字上走的最深的技术流。这三家马车不是在竞争，而是共同瓜分曾经被英伟达统治的万亿算力版图。
350Daniel
06:15查看AI文稿AI文稿嗨，大家好，一提到考那种很强的盗模型啊，你是不是下意识就觉得，哎呀，这肯定得靠那些死贵死贵的语音服务，或者得有顶配的 gpu 才行。 嗯，以前可能是这样，但现在情况完全不一样了。像朗玛 cpp 这样的本地推理技术，可以说正在彻底改变游戏规则，让顶尖的 ai 真的 就能直接在你的本地主机上跑起来。咱们来直接对比一下，你就明白了。 用云 a p i 吧，这里面有好几个坑。首先成本按 token 计费，用量溢上来，那个账单简直是蹭蹭往上涨，很容易就失控了。然后是延迟，这玩意儿谁也说不准，但最要命的是什么呢？是你得把公司或者自己的敏感数据全传给第三方，这风险可太大了。 反过来看，本地推理呢，完全是另一回事，成本可控，数据牢牢掌握在自己手里，还能离线运行，你看，这不就是大家想要的吗？这也就是为什么我们说本地 ai 正在掀起一场变化。那么莱玛 c p p 到底是个什么东西呢？ 说白了，它就是一个用 c 加加写的性能超强的推理引擎。它的核心使命就一个，就是让那些过去必须靠服务器集群才能跑得动的大语言模型，现在就在你我的普通电脑上也能高效的跑起来。它要做的就是把 ai 的 超能力从遥远的云端直接拉回到你的桌面上。 好，所以我们能看到，这个向本地推理的转变速度是越来越快了。那我们接下来就深入聊聊，它到底解决了哪些过去咱们依赖云服务时头疼的不得了的核心问题。 你看啊，依赖云浮总有那么几个绕不开的痛点。第一就是成本， a p i 调用嘛，一开始可能觉得还行，但只要你的产品用户多起来，调用量一上来，那个账单数字绝对会让你肉疼。 第二，隐私和安全。你想想，把公司的核心代码、商业机密或者用户数据传到外部服务器上，这本身就是个巨大的风险场口，对吧？最后就是依赖性，你等于把产品的核心能力交给了第三方，他们的 a p i 一 出问题，或者给你来个速率限制，那你的服务不也跟着瘫痪了吗？ 就是因为这些实实在在的问题，才让想啦么 c p p 这样的本地方案变得越来越重要。好，那啦么 c p p 之所以能这么厉害，这么高效，其实背后是靠两颗核心技术在支撑，咱们现在就来把它们拆开，一个一个看明白。 第一个法宝呢，叫做 g g u f， 你 可以把它想象成一个给 ai 模型量身定做的智能文件包，它不光是把模型的权重塞进去，还把所有需要的原数据、配置信息通通打包在一起，这对咱们开发者来说意味着什么？ 意味着加载和切换模型一下子变得超级简单，你再也不用去折腾那些复杂的配置和依赖项了，直接一个文件搞定，省心省力。 但是这里就有一个很现实的问题了，一个大模行动不动就几十个 g， 甚至上百个 g， 这玩意怎么可能塞进我们内存有限的普通电脑里呢？对吧？ 这听起来就像要把一头大象装进冰箱，嗯，答案就两个字，量化。所谓的量化，本质上就是一种给模型减肥的黑科技。 你看，模型里的权重本来都是用很高精度的数字，比如说十六位浮点数来表示的。量化干的事就是用一种很聪明的方法，把它们转换成精度更低的数字，比如四位整数。 这就像什么呢？就像你把一张超高清的 raw 格式照片压缩成高质量的 jpe， 文件大小可能只有原来的几分之一，但用肉眼看，画质的损失微乎其微。 那么这种权衡它的效果到底有多惊人呢？咱们直接看数字，一个模型从十六位精度量化到四位，它的文件大小可以直接减少大概七十五帕。你想想，一个六十 g 的 模型，一下子就变成了十五 g 左右， 内存占用也跟着大幅下降。而最关键的是模型的性能，也就是它的智商损失非常小，这就是能让大模型在你笔记本上跑起来的真种秘诀。 好了，理论我们都懂了，那接下来最实际的问题是，作为开发者，我们怎么才能把这么牛的技术方便的用到自己的项目里去呢？别担心啦嘛， c p p 在 设计的时候，可以说是把咱们开发者的需求都考虑进去了。 首先，它的硬件支持真的非常广，可以说它几乎不挑食。不管你用的是普通的 x 八十六，或者 arm 的 cpu， 还是苹果的 m 系列芯片，或者是英伟达的酷路 a m d 的 rocom， 它统统都支持。 更酷的是，它还能玩混合推理。什么意思呢？就是让你的 cpu 和 gpu 一 起干活，把机器的性能压榨到极致。 但要我说，它最最贴心的一个功能是内置了一个跟 openai api 一 模一样的本地服务器，这意味着什么？你懂的。 你现在项目里那些调用 gpt 四的代码，几乎可以一字不改，只要把 api 的 地址换成你本地的地址，然后砰，你的应用就从云端无缝切换到本地户运行了。这种零成本迁移的能力，对于咱们开发者来说简直太宝贵了。 有了这种 api， 兼容性，能玩的花样就太多了。你可以非常轻松地把它跟 long chain 这些流行的 ai 框架整合起来，在公司内网这种完全私密的环境里去搭建一个内部的 copilot， 或者搞一些自动化的工作流代理。 再比如建一个处理公司内部敏感文档的 r a g 问答系统，也变得安全又简单。到这里，我们谈的都还是技术层面的好处，但其实选择本地 ai， 这背后更是一个非常明智的商业决策。 我们现在就站高一点，从战略层面来看看它到底价值在哪。简单来说，转向本地推理能给一个公司带来三大战略优势， 第一就是省钱，这是最直接的，可以砍掉一大笔持续的云 api 运营成本。第二是安全，数据不出公司，这是最高级别的数据安全保障。第三就是控制权模型、数据部署环境，所有的一切都由你说了算，你可以根据自己的业务需求做深度定制。 有一句话，我觉得整理的特别好，你完全控制你的数据，没有数据限制，也没有 api 服务中断。你想，如果你的核心业务是建立在 ai 上的，那这种自主可控、可靠的感觉，真的是花多少钱都买不来的。 所以啊，说到 ai 的 未来，大家不要只盯着一个方向，觉得就一定是在云端，模型越做越大，参数越堆越多，成本越来越高。 咱们不妨换个角度想一想，有没有一种可能，未来最有价值的 ai， 其实并不是云上那个遥不可及、高高在上的超级大脑， 反而是那些经过高效量化，能够安全可靠地运行在你数据已经存在的地方的小而美的本地智能。这或许才是 ai 技术真正走向普及，赋能千行百业的未来。
36GPT研究室
00:57查看AI文稿AI文稿gpu 的工作原理是什么？除了 cpu 中央处理器以外，另一个重要的组成部分是图像处理单元 graphical processing unit， 就是俗称的 gpu。 从硬件设计上来讲， cpu 由专为顺序串形处理而优化的几个核心组成，另一方面， gpu 则又数以千计的更小更高效的核心组成， 这些核心专为同时处理多任务而设计。电脑显卡的处理器称为土型处理单元 gpu， 它对于显卡的功能就相当于 cpu 对于整台电脑。但是 gpu 的设计初衷是为了处理图形渲染所需要的复杂的数学和几何运算。 gpu 内部是没有指令级的，所以 gpu 内部也就不存在指令的概念。对 gpu 的调度都是由运行在 cpu 中的 gpu 驱动程序来完成的， gpu 就完全是一片并行矢量计算器。
46轻盈的雪
00:41查看AI文稿AI文稿你有没有听过 gpu？ 没错，是 gpu， 不是 cpu。 gpu 全称图形处理器，是专门处理图像图形的专用芯片。它拥有超强并行计算能力，擅长大批量数据同时运算，对比 cpu， gpu 核心更多，内存宽带更高。 起初只为三 d 游戏图形渲染而生，如今用途早已全面拓展，深度学习、人工智能、科学计算、视频渲染全都离不开它。 尤其像 ai 模型训练这类高负债任务，依靠 gpu 加速能大幅提升运算效率。看到这里，你还记得 gpu 的 全称是什么吗？欢迎在评论区留言答题！
01:05查看AI文稿AI文稿国产 gpu 领域的含五 g， 木兮、吉神、摩尔先生，就像芯片界的三国杀，有人装金一路封神，有人全能通吃吃市场，还有人靠性价比 打入寻常百姓家。含五届，那是 ai 推理的偏科王者，刷短视频的精准推荐，小区监控识别人脸这些活他贼溜，省电还高效，但你让他搞个三 d 渲染设计汽车零件直接就罢工了。 木兮是什么？那是全能六边形的一个战士，既能长时间训练 ai 写文案，又能够实时的给用户回复，还能够帮设计师渲染建筑图纸。更绝的是，它能够直接跑英伟达的程序 企业换芯片，不用重新编程了，门槛就直接砍半了。那摩尔现成呢？是从游戏杀出来的多面手，早年专攻三 a 游戏的画质，现在加了 ai 的 功能。 王岩神啊，不卡顿，还能够帮小公司搞农作物病害虫的识别，虽然样样通，但样样不精。胜在一个芯片解决所有需求，性价比拉满。 客户呢，也不一样，韩五金呢，只供大结构。木兮紧盯算力中心，摩尔现成，直接把显卡卖到你家电脑里面。现在国产 gpu 没有绝对的王者，就看谁能够把优势打透。
17AI算力圈刘老师
01:23查看AI文稿AI文稿给大家讲一下这个 cpu 和 gpu 有 什么区别？那 cpu 呢？它是什么？它是 central processing unit， 就是 一个中央的一个处理器，那 gpu gpu 它是 graphics processing， 所以 它是一个图形处理器。为什么现在主要 ai 用的是 gpu？ 是 因为 gpu 最早它是做一个图形处理的，那我们一个电脑上面，它会有非常多的点，每个点它都会有像素，所以它需要同时并行的计算 这些像素的点，它的 rgb 应该是一个什么样的颜色，它的数值是多少？所以它变形的计算就是用它这个图形处理器来做计算的。我们如今的 ai， 它也是一个变形计算，它需要海量的计算来进行一个推理，那这样它就是需要啊 gpu 来进行一个计算呢？那 gpu 跟 cpu 有 什么区别？ gpu 它是可以处理啊，非常多大量的简单任务，但 cpu 它是处理少量的复杂任务， 所以我们可以看作 gpu 是 很多个小学生一起来算一个，比如说一加一等于二的这样一个数学题，那可能它要算一百个，那 cpu 它处理着复杂问题，比如说它算一个 if 函数， if a 啊，就是 b， 然后再接下来 if b， 然后呢？ c 得出 c， 再接下来算一个， if c 得出 d， 然后算下来算很多个。之后呢？就是比如说 if y， 然后得出 z， 它是要计算非常大的，但是你如果要 gpu 来算的话，它就一个一个的给你算，那这样它没有办法解决这个复杂任务。但是 cpu 它在计算的时候，它可以从这个第一步直接跳到它最后一个结果，它能直接把整个同时算完，所以这时候就是需要 cpu， 那 ai 呢？它 ai 其实处理的是很多运行的任务逻辑计算，它是通过 gpu 来算的，那这个时候如果用 cpu 来进行计算，它的性价比没有这么高。所以这就是为什么 gpu 是 现在 ai 的 算力的主力。
134小乐在理财
01:18查看AI文稿AI文稿三十多岁学 gpu 运维还来得及吗？很多人在纠结年纪不敢迈出第一步，我跟大家说实话，三十多岁想转行做 gpu 运维，真的是普通人最好也是最稳妥的唯一选择。为什么？ 我们这边真实学员案例啊，有的学员只是系统学完，接触过这个 gpu 服务器实操，然后直接就拿了月薪一万的入折粉。 而且啊， gpu 应用的出路特别广，它不只是说大家以为的只做什么大模型的这种底层支撑，有软件层面的， gpu 的 这种集训调度，环境部署，还有算力平台的运维 集训业务的这种调优啊。还有特别是硬件层面的，有服务器的拆装，整机的改配，服务器的检测，还有 gpu 绑卡的维修，那么这些呢，都是特别适合咱们以前有电脑啊，硬件维修，弱电基础人 三十多岁做技术维修稳重靠谱，企业呢，反而更看好完全没有年龄的这种劣势。那么大家一定要看清趋势，现在 d p、 cik、 豆包、千万元宝这些 ai 大 模型 底层全部都是靠海量的这种 gpu 服务器来支撑的，那未来 ai 越发展，那么对 gpu 服务器，对算域集训的需求量只会越来越大。那这也是为什么我们要做 gpu 入门课程的原因，因为这是一个风口，那么大家就要趁着 ai 算域的风口，踏实学一门 ai 的 技术，这个方向是完全可行的。
14网络工程师范林
00:55查看AI文稿AI文稿gpu 和 npu 对 比，二者的区别在哪里？一、定义与设计目标， gpu 为图形渲染设计，适合高并行计算任务，如游戏三 d 建模和深度学习训练。 npu 优化擅长神经网络推理，功耗低，适合移动设备和边缘计算。二、架构与特点 gpu 多核心并行架构，如 qd 的 核心通用性强，功耗较高。 npu 专用张量计算单元，低功耗设计优化再推理。三应用场景 gpu 游戏图形渲染科学计算深度学习训练 npu 图像识别语音处理智能摄像头 ai 推理。 四、性能与功耗 gpu 性能强大，适合训练任务，但功耗高。 npu 推理效率高，功耗低，适合实时和切入式任务。总结， gpu 适合性能计算和通用任务。 npu 专注于高效率推理，适合功耗敏感场景。
04:55查看AI文稿AI文稿什么是 gpu？ 为什么现在 ai 的 发展几乎离不开它？很多人听过 gpu， 也知道它和显卡有关，但如果让你真正解释它是什么，往往说不清楚。 今天这期，我们用五分钟把 gpu 彻底讲明白。先从最核心的问题开始。 gpu 到底是什么？ gpu 全称是 graphics processing unit， 中文叫图形处理器。但如果你只把它理解成显卡，那就太低估它了。 更准确的说， gpu 是 一种专门为并行计算设计的处理器。也就是说，它的核心能力不是处理复杂逻辑，而是同时处理大量重复计算。 为了更好理解，我们必须对比一下 c p u。 c p u， 也就是 central processing unit 更像一个全能型大脑，它擅长做复杂决策，比如判断逻辑、流程控制、任务调度。 但 c p u 的 核心数量是有限的，一般是几个到几十个，而 g p u 完全不同。 g p u 内部有成百上千个计算核心，每个核心不算特别强，但可以同时工作。 这里给你一个非常直观的比喻，如果 cpu 是 一个经验丰富的专家，一次专心解决一个复杂问题， 那 gpu 更像是一整座工厂，里面有上千个工人同时做同一类重复工作。再举个例子，你要计算一张图片的每一个像素，如果用 cpu， 它通常是一块一块的算，但 gpu 可以 把整张图拆分，让几千个核心同时计算。 这就是并行计算，也是 gpu 真正厉害的地方。那 gpu 最早是干嘛的？答案是图形处理，比如游戏里的画面渲染、光影效果、三 d 建模，本质上都是对大量像素进行重复计算。 gpu 天生就适合这种场景，但真正让 gpu 爆发的不是游戏，而是 ai。 为什么 gpu 会成为 ai 的 核心？因为 ai 训练本质上就是超大规模重复计算。 我们稍微具体一点说，一个 ai 模型在训练的时候，并不是一次就学会的，它会经历这样一个过程，先根据数据做预测，然后和真实结果对比， 再调整参数，再重新计算，一遍一遍重复这个过程。在这个过程中会产生大量计算，比如矩阵乘法、向量运算、梯度更新。这些操作有一个共同特点，计算量极大，而且计算器高度重复。 这正好就是 gpu 最擅长的事情，所以 gpu 几乎天然就是为 ai 准备的。也正因为这个原因， gpu 成为 ai 时代最核心的基础设施。像 nvidia 的 gpu， 几乎是所有大模型训练的标配。 你现在用的很多 ai 能力，其实背后都在用 gpu。 比如你和 chat gpt 对 话，比如 ai 生成图片，比如语音识别、视频分析，这些能力的背后，本质上都是海量计算。 我们再讲一个更有冲击力的事实，训练一个大型 ai 模型，往往需要上千张 gpu 同时运行，持续几天甚至几周，这已经不是一台机器能解决的问题，而是算力及群。 也正因为这样， gpu 现在已经不仅仅是硬件，而是一种战略资源，很多公司甚至国家都在争夺高性能 gpu。 那 gpu 除了 ai 还能做什么？其实应用非常广，游戏渲染让画面更真实，视频处理、加速剪辑和编码。科学计算，比如天气模拟、物理实验、 金融分析。大规模数据运算，本质上都是在利用 gpu 的 并行计算能力。那 gpu 为什么能做到这么强？核心在于它的设计思路完全不同， cpu 追求的是单个核心很强，适合复杂任务。 gpu 追求的是核心数量极多，适合重复计算，一个负责思考，一个负责执行。未来的趋势也很明显， gpu 正在从显卡变成算力基础设施。 在云计算平台上，你可以按小时租 gpu。 在 ai 公司里， gpu 就是 最核心的资源，甚至在整个科技行业，算力已经成为新的竞争核心。最后我们总结一句话， gpu 本质上是一个专门为并行计算设计的处理器， 它的核心价值就是把大量重复计算做到极致高效，而 ai 的 发展恰恰把这种能力的价值放大到了极致。如果你能理解这句话， ai 拼的是算力，而 gpu 就是 算力的核心引擎，那你就真正理解为什么 gpu 这么重要。
104AI编程大白
