关于我们

CPU 和 GPU ,为什么GPU更适合人工智能?

发布时间:2024-09-27 13:16:57

人工智能领域,特别是深度学习中,GPU(图形处理器)通常被认为比CPU(中央处理器)更适合,原因在于它们的架构差异和处理大规模并行计算的能力。不过,CPU和GPU 在AI中各有其独特的作用,具体取决于任务类型。

一、 架构与并行处理能力

1. GPU:GPU拥有数千个较小的核心,专为并行处理设计。这使得它特别适合处理诸如矩阵乘法等大规模并行任务,这在深度学习算法中尤为重要。现代GPU可以同时处理数百个线程,特别适用于AI模型的训练,尤其是处理大量数据和复杂计算的深度神经网络(DNN)。

比如在训练一个深度学习模型(如卷积神经网络CNN)时,每一层都涉及大量的矩阵运算,这些运算可以被分解为更小的任务。GPU 能同时处理这些任务,显著减少训练时间。

2. CPU:相比之下,CPU通常核心数量较少(例如4到16个),但每个核心在单线程任务上更强大。CPU擅长处理顺序任务和复杂逻辑任务,但在处理 AI 模型训练中所需的大规模矩阵计算时显得力不从心。CPU更适合管理任务的整体协调、程序控制流和处理不太并行化的任务,例如数据预处理或AI管道中的输入输出操作。

二、 数据吞吐量和计算需求

1. GPU:GPU专为高数据吞吐量设计,这使得它在处理大规模数据的AI工作负载中表现出色,特别是深度学习中。GPU尤其擅长处理AI模型训练中大量的线性代数计算。GPU的专用内存架构(如NVIDIA GPU中的CUDA核心)使其能够高效地并行管理多个数据流。

比如在训练大型语言模型(如GPT-3)或生成模型(如生成对抗网络GAN)时,GPU能够同时处理数百万参数,显著加快训练速度,而同样的任务如果使用CPU可能需要数周,GPU则仅需几天甚至几小时。

2. CPU:尽管CPU的数据处理速度相对较低,但它在处理复杂的决策、分支和串行计算时表现优越。CPU更适合非并行化任务,如基于规则的算法、某些机器学习任务(如决策树)以及AI系统中的整体控制任务。

三、 AI 任务与工作负载的适用性

1. GPU用于训练:训练大型AI模型,尤其是深度学习模型,需要大量的并行化矩阵运算,而GPU可以高效地处理这些任务。GPU通过处理大规模的数据并行化,显著减少了训练时间。

  • 神经网络训练:无论是像Transformer这样的深度学习模型,还是CNN,GPU都能加速关键的反向传播和梯度计算,这些都是模型优化的重要步骤。

比如像BERT、GPT以及在ImageNet上训练的图像分类器这样的大型模型,通常需要GPU 来处理计算密集型任务。使用分布式GPU集群还可以通过将工作负载分配到多个GPU上进一步加快这些任务的速度。

2. CPU用于推理:对于较小规模的AI应用或推理任务(即使用已经训练好的模型进行预测),CPU可能足够用。尤其是在模型较小或推理任务要求低延迟时,CPU在生产环境中的表现非常好。

很多面部识别软件等嵌入式系统的运行通常依赖于CPU,尤其是当模型已经为低功耗设备进行了优化且缺乏GPU的情况下。

 •混合工作负载:在某些情况下,CPU和GPU联合使用可以实现优势互补。CPU处理顺序、基于逻辑的任务(如数据预处理),而GPU处理模型训练中的并行化工作。

四、 能效与成本考虑

1.  能效:

   • GPU:虽然GPU的功耗较高,但在AI任务中的能效通常更高,因为它们能够更快地完成计算密集型任务,从而减少每单位工作所需的总能耗。一个GPU可以替代大量的CPU来训练AI模型,从而提高时间和能效。

   •  CPU:CPU在处理控制逻辑时更加节能,而在处理不太并行化的任务时,它们在能耗上可能比GPU更具优势。然而,在大规模AI任务中,GPU通常具有更好的性能功耗比。

2.  成本:

    •GPU:高性能GPU(如NVIDIA 的H800、H100、A800、A100等)价格昂贵,但可以显著缩短 AI 模型训练时间,从长远来看,在能耗和项目时间上节省成本。

    •CPU:CPU相对便宜,在标准计算环境中也更为普遍,因此在轻量级 AI 任务或预算紧张时更具成本效益。对于开发者而言,通常采取平衡策略——轻量级工作负载使用CPU,而对于更复杂的任务则转向GPU。

当然除了传统的CPU和GPU,现在还有一些专为AI工作负载设计的专用硬件解决方案,它们提供了更高的效率:

  •  TPU(张量处理单元):由Google开发,TPU专门为AI工作负载设计,尤其是矩阵乘法的性能更高。TPU经常用于云端AI服务。

  •  FPGA(现场可编程门阵列):FPGA可以根据特定的AI任务进行定制,提供硬件优化的灵活性。它们有时用于边缘AI应用,要求低延迟和高吞吐量。

作为用户应该如何选择呢? 

如果你的AI工作负载涉及训练深度学习模型、处理大规模数据或执行需要大量并行计算的任务,GPU是最佳选择。特别是当处理大型神经网络(如计算机视觉、自然语言处理 NLP 或大规模 AI 研究时),GPU的性能远胜于CPU。

对于AI推理、数据预处理或较小的模型,当不需要大量并行计算时,CPU是更具成本效益的选择。CPU在AI管道中还负责任务的整体协调、数据处理和决策逻辑。

当然在多数案例中,我们发现CPU和GPU结合使用是最有效的策略,这样可以让它们各自发挥优势。

目前互联互通的AI算力还是以GPU为主,辅以CPU,当然不同的案例需要根据需求去合理搭配相应的计算架构,如此放为优化性能和成本效率的关键。


/template/Home/AllNew/PC/Static

中国互联网信息中心(CNNIC)IP地址分配联盟成员 北京市通信行业协会会员单位 中国互联网协会会员单位

跨地区增值业务经营许可证(B1-20150255) 电信与信息服务业务经营许可证(京ICP证060342号) 京ICP备05032038号-1 京公网安备11010802020193号

Copyright ©2005-2024 北京互联互通科技有限公司 版权所有