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【AI学习】概念了解

1,GPU

专门用于处理图形相关运算任务的微处理器,它起初主要聚焦于加速图形渲染,让计算机能够快速、流畅地显示高质量的图像、视频以及 3D 场景等内容,在电脑游戏、影视特效制作、动画设计等领域有着至关重要的作用。
与传统的中央处理器(CPU)相比,GPU 有着数量众多的核心,采用并行计算架构。例如,CPU 可能只有几个核心,处理任务时多是按顺序依次执行;而 GPU 有成百上千个小核心,能够同时处理多个数据片段,就像多条并行的生产线同时开工一样,所以特别适合处理那些可以分解成多个并行子任务的数据,比如图形渲染中对图像各个像素点的处理、光线追踪计算等,通过并行计算能极大地提高运算效率。

1)NVIDIA GPU

英伟达公司推出的一系列图形处理单元,是模型训练和推理的重要工具,能加速神经网络的计算,缩短训练时间,提高模型的准确性和泛化能力。
NVIDIA GPU在人工智能上的领先地位取决于以下几个方面:

  1. 强大的并行计算能力:
    人工智能算法,尤其是深度学习算法,涉及大量的矩阵运算和数据并行处理。例如,在训练深度神经网络时,需要对海量的数据进行反复的乘法和加法运算。NVIDIA GPU 拥有大量的计算核心,可同时处理多个数据样本,能并行执行这些运算,大大提高计算效率,缩短模型训练时间。像 GPT-3 等大型语言模型的训练,就依赖大量 NVIDIA GPU 来实现高效运算。
  2. 成熟的软件生态系统:
    NVIDIA 推出了 CUDA(统一计算设备架构)编程平台&#x

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