图解 CPU 和 GPU 的差异_优势_多核

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为什么大模型离不开GPU，而GPU 和CPU又有什么差异呢？本篇就来办理这些问题

二、CPU 和 GPU 的历史2.1 CPU 产生的背景

CPU的发明背景紧张源于对打算效率和自动化的需求。
早期打算机利用机器或电子元件，比如真空管，进行打算，效率低且编程繁琐，且易破坏。
20世纪中期，随着集成电路技能的发展，科学家们希望通过将打算机的多个功能整合到一个芯片上，提高打算速率和可靠性，终极导致了中心处理器（CPU）的涌现。
这种设计使得打算机能够更快速地实行程序，推动了打算机技能的快速发展和遍及。

图解 CPU 和 GPU 的差异_优势_多核科学

2.2 GPU 产生的背景

GPU的发明背景源于对图形处理性能的需求。
随着打算机图形技能的发展，游戏和视觉运用对图形渲染的哀求不断提高，传统的中心处理器（CPU）无法高效处理繁芜的图形任务。
因此，在1990年代初，NVIDIA等公司开始研发专门的图形处理单元（GPU），以实现更快的图形渲染和更高的并行处理能力。
这一创新不仅提升了游戏和视觉效果，还推动了科学打算和深度学习等领域的发展。

三、 GPU vs CPU

在这里插入图片描述

CPU GPU 中心处理器图形处理器多核多核低延迟高吞吐量适宜串行处理适宜并行处理可以同时实行多项操作可以同时实行数千个操作

从架构上看，CPU 仅由几个内核和大量缓存组成，每次只能处理几个软件线程。
比较之下，GPU 则由数百个内核组成，可以同时处理数千个线程。

四、GPU 运用打算机图形学是浩瀚运用中的第一款，杀手级运用，它推动了 GPU 背后巨大的研发引擎向前发展。
人工智能与游戏：GPU 驱动的深度学习全面展开由于 NVIDIA GPU 中加入了专用的Tensor Core，深度学习能力得到了加速。
Tensor Core 可加速大型矩阵运算（AI 的核心），并在单个运算中实行稠浊精度矩阵乘法和累加打算。
这不仅可以加速各种传统 AI 任务，现在还可用于加速游戏。
在汽车行业，GPU 具有诸多上风。
正如您所期望的那样，它们供应无与伦比的图像识别功能。
但它们也是打造能够从大量不同的现实场景中学习并适应的自动驾驶汽车的关键。
在机器人领域，GPU 是让机器感知周围环境的关键，这一点并不令人意外。
然而，它们的 AI 能力已成为机器学习繁芜任务（如自主导航）的关键。
在医疗保健和生命科学领域，GPU 具有诸多上风。
当然，它们非常适宜成像任务。
但基于 GPU 的深度学习可加快这些图像的剖析速率。
它们可以处理医疗数据，并通过深度学习将这些数据转化为新功能。
大模型五、如何利用大模型的上风

葫芦 AI获取链接[1] 相称于"N合一"的海内镜像。
可以访问GPT4 / 文心一言 / Midjourney / DALL-E/Gemini pro /Suno/SD

它有试用点数，直接点击葫芦AI获取链接[2]，就可以免费试用。
蹭免费的点数，薅羊毛！

5.1 界面如下：

在这里插入图片描述

5.2 对话

多模型可供选择，有 GPT 、Gemini 、文心一言等

5.3 画图这里

可以充分的利用 DALL3 绘图，也可以选择 MJ 绘图

5.4 还有很多的助手可以利用

比如 python 专家，可以办理 python 问题等等，强大无比

5.5 傻瓜式写作

写博客，写周报，全靠它了