深度学习-11-为什么AI需要GPU

几十年前，CPU 作为通用处理器几乎处理所有计算任务，那个时代的显卡有助于加快应用程序中图形的绘制速度。但在今天ChatGPT引爆的人工智能iPhone时刻，GPU成为了整个行业最具主导地位的芯片之一。大家都在抢购GPU，龙头企业英伟达也因此赚的盆满钵满。

服务器中有处理器、内存、硬盘等零部件，其中最核心的负责计算的当属处理器，也就是芯片。梳理AI算力芯片，看看为什么在当今AI时代GPU占据了主导地位以及我国目前的发展情况与相关企业。

1 背景

今天，人工智能（AI）已经在各个领域遍地开花，无论身处哪个行业，使用AI来帮助获取业务洞察，并建立竞争优势，已经非常常见。

不过一个有趣的现象是，在用户采购AI基础设施时，几乎所有厂商都会强调其支持GPU的能力，并且支持的GPU数量越多，就代表其AI性能越强大。

例如，在介绍今年新推出的戴尔易安信PowerEdge XE8545服务器时，会特别强调这款4U服务器支持4个NVIDIA A100GP，专门面向人工智能、分析和高级计算等工作负载。

那么问题来了，为什么是GPU而不是CPU？

GPU不就是我们日常使用的电脑里的，用于提高游戏性能或设计图形所需的图形处理单元吗，为什么在AI方面，我们计算机里的“大脑”（