GPU在人工智能中相当于稀土金属，甚至黄金，它们在当今生成式人工智能时代中的作用不可或缺。那么，为什么GPU在人工智能发展中如此重要呢？

什么是gpu

图形处理器（GPU）是一种通常用于进行快速数学计算来渲染图形和图像的计算机芯片专业和个人计算。最初，GPU负责渲染2D和3D图像、动画和视频，但现在它们的应用范围更广，尤其在人工智能领域。

gpu 和 cpu的差别

如上是CPU和GPU的内部构成，可以看出是由不同的架构所组成

• CPU：叫做中央处理器（central processing unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

可以形象的理解为有25%的ALU(运算单元)、有25%的Control(控制单元)、50%的Cache(缓存单元)

因为CPU涉及到通用计算，复杂度较高，——总结成少量的复杂计算

1. 需要少量的运算单元，强大的逻辑运算能力（通用计算，逻辑复杂度高），可以理解为4个专家，既可以做奥数题，也可以做加减法
2. 需要足够的控制单元实现复杂的数据控制和数据转发；
3. 需要足够的缓存单元去存放一些已经计算完成的结果，或者是后面马上要用到的数据

GPU：叫做图形处理器。图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。