【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