，人工默认曾经成为推进企业业务翻新和可继续开展的**引擎。咱们知道，算力、算法和数据是人工默认的三大**要素，缺一无法。当天，笔者就从通用计算芯片这个维度登程，跟大家详细聊聊关于算力的关系技术与市场竞争态势。
所谓AI计算芯片（也称逻辑芯片），就是指蕴含了各种逻辑门电路，即能够启动运算，又能够启动逻辑判别的数字芯片，包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等。这里，咱们将经过一些比喻重点跟大家引见一下CPU与GPU这两种通用计算芯片，宿愿大家看完本篇文章，能够真正了解CPU与GPU的关键差异，以及相互之间的优劣势。
计算机基本架构及原理
要了解CPU与GPU的实质区别，首先要便捷地意识一下计算机的基本架构。
从数据输入到结果输入，如今的计算机大都是基于 1940年代降生的冯·诺依曼架构 关键有输入设备、存储器、
将外部数据输入到数据处置引擎中；
担任计算环节中暂时数据的存储与读取，关键用来提高数据的读写效率；
担任接纳数据处置的控制命令，并且口头对整个处置引擎的控制和形态启动实时反应；
演进而来，但由于驳回了不同的架构，因此双方在计算性能上存在着较大的差异。接上去，咱们就经过以英特尔为代表的x86架构和以英伟达为代表的CUDA（NV-RSIC）架构，来引见一下两者的不同之处。
架构设计不同带来的差异
作为计算机中的**部件， 就像咱们人类的大脑一样，它不只仅要口头各种复杂的计算义务，还要担任控制其它部件之间的单干。因此，除了计算单元外，控制单元也在CPU中表演着关键的角色。（CPU架构表示如下图）
上图可以看到，在整个CPU架构中，担任计算的绿色区域占的面积相对并不算大，反而黄色区域 因此，除了计算之外，CPU也比拟长于逻辑控制。
，是以串行形式启动计算的。指令在 就像一个工厂消费车间中的一条流水线，即先 经过指令总线送到控制器中启动译码，并收回相应的操作控制信号；而后运算器依照操作指令对数据启动计算，并经过数据总线将获取的数据存入数据缓存器 ，成功一条指令的计算环节。（如下图）
取指令 ->指令译码 ->指令口头 只要在指令口头的时刻计算单元才施展作用，这样取指令和指令译码的两段期间，计算单元 ，这就会形成计算效率不高。
为了提高指令口头的效率，在不同的指令之间，经过预先读取前面的几条指令，使得指令流水处置，这样就缩小了指令期待的环节，提高了指令口头效率。(如下图)
当然，提高时钟频率、参与更多的**数量，也能够有效地提高CPU的计算效率，但随着技术瓶颈的发生，提高**数量和提高时钟频率的难度越来越大，且带来的性能优化比例越来越小。
不难发现，受架构影响，CPU有着很强的逻辑运算才干，但并不 1+1=2的少量数据的并行计算。因此，在AI训练环节中，须要大规模并行计算时，CPU的长处就十分不显著了。
在计算机中，GPU最后设计的初衷是减速图形图像处置，即公用减速器。因此，GPU外部驳回了并行计算的设计，控制单元仅占很小的一局部。（见下图）
上图可以看到，GPU外部领有少量的计算单元。由于驳回了并行架构设计，每一组计算单元都有独自的缓存和控制器。
由于具有少量的计算单元，仅用来启动图形图像处置，运行范畴过于狭窄，也无法真正施展GPU的价值。于是，NVIDIA提早感知到AI将成为未来的关键技术趋向，并将GPU外部的计算单元启动了通用化的从新设计，GPU变成了GPGPU，即通用并行计算平台，也就是当天咱们所指的GPU。
GPU不只能够处置图形数据，还可以处置非图形化数据，特意是在运算量远大于数据调度和传输的计算时，GPU的性能远远大于CPU，因此在启动少量数据的训练时，GPU有着更强的长处。
当然，由于控制单元并不占长处，因此在启动逻辑运算时，GPU并不占长处。也就是说，让GPU启动少量数据的便捷运算，速度更快，就像把少量的土豆所有切成片，GPU会更快。然而，假设让它执行将一小局部土豆切成丝，一大局部切成片这样的义务时，GPU就不占长处了。
CPU vs GPU：正当搭配降落AI总体老本
经过以上引见不难发现，由于底层架构存在着较大的差异，因此双方在AI运算中也表演着不同的角色。
举个例子，CPU具有更强的逻辑运算才干，就如同一位资深的老传授；GPU并行计算才干更优，就如同很多小在校生同时启动1+1的便捷计算。在同时启动少量便捷的计算义务时，人数越多越占长处，成功的期间就越短；然而，假设在启动微积分等愈加复杂的计算义务时，CPU就愈加占有长处。
详细到AI计算方面，由于CPU有着更强的逻辑运算才干，就愈加适宜推理；而GPU领有少量的计算单元，就更适宜训练。
当然，无论是英特尔还是英伟达，都在经过始终启动架构优化，来提高AI的计算才干。例如英特尔，在最新推出的第五代至强可裁减处置器中，经过在每个内核中都内置英特尔 AVX-512和AMX都可以在CPU上经常使用，以提高AI推理的性能。 依据官网给出的数据，基础平均性能较上一代优化 21%，而AI推理性能的优化则高达42% 得益于内置的英特尔初级矩阵裁减配置，第五代至强处置器无需搭配独立的AI减速器，就可以间接接待严苛的AI上班负载。
GTC2024上颁布的全新B200 GPU，驳回了两个GPU die集成在同一芯片上的设计，并装备了192GB的HBM3e超大内存。基于GB200 NVL72打造的MGX系统，能够成功30TB的一致内存，130TB/s的总带宽，甚至是单机柜exaFLOP级（FP4精度）的AI算力。英伟达表示，即使面对1.8万亿参数的GPT-MoE-1.8T超大模型，也可以成功比同数量H100 GPU高出4倍的训练性能。
只管目前GPU的热度远高于CPU，但在笔者看来CPU依然无法代替。要素在于，CPU岂但具有更强的推理才干，并且领有更高的性价比。这是由于，目前大局部数据中心中并不缺少CPU计算资源，且相对部署曾经愈加完善和成熟。因此，思考到老本要素，包括洽购老本、部署老本、经常使用老本（功耗）等，也成为泛滥厂商选用CPU启动推理的关键要素。