人工智能 gpu
- 作者: 蠮魅
- 来源: 51数据库
- 2020-10-04
本质上AI只是算法实现，那么不管什么硬件其实都是算法的载体。比如，一个下围棋的人工智能算法，可以用CPU实现，也可以用GPU实现。但更多的来说，GPU在处理计算机视觉相关算法比较有优势。
人工智能的三驾马车，算法、数据、云计算，而使用gpu和cpu完全取决于云计算计算能力的需要，哪个更合适，使用哪个，成本、计算能力、可扩展性都是考虑的因素。
cpu和gpu之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。cpu需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得cpu的内部结构异常复杂。而gpu面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
所以说，gpu在人工智能的计算能力中要比cpu更有优势。
人工智能的三驾马车，算法、数据、云计算，而使用gpu和cpu完全取决于云计算计算能力的需要，哪个更合适，使用哪个，成本、计算能力、可扩展性都是考虑的因素。
cpu和gpu之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。cpu需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得cpu的内部结构异常复杂。而gpu面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
所以说，gpu在人工智能的计算能力中要比cpu更有优势。
