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大家好，今天 Able 邀请到了爱数 AnyShare 研发线&人工智能研究院负责人许鹏，和大家一起探讨下为什么大模型计算需要GPU。

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）是一种专门设计用于处理图形和图像计算的电子设备。它最初被设计来加速计算机图形的渲染，使得视频游戏和专业图形应用能够以更高的帧率和更复杂的视觉效果运行。GPU的核心功能是执行大量的并行计算，这使得它在处理图形渲染中的像素和顶点计算时非常高效。
 

GPU和CPU有什么区别：
1. CPU任务在于进行逻辑控制，GPU任务在于高效率完成计算。
2. CPU优化重点是延迟，GPU优化重点是吞吐。

GPU为什么适合深度学习：
1. 并行处理能力：GPU设计之初是为了处理图形和视频渲染，这要求它能够同时处理大量的并行任务。这种并行处理能力使得GPU在执行大规模数据集和复杂计算时表现出色，这对于训练大型神经网络模型尤为重要。
2. 高计算密度：GPU拥有成千上万的核心，这些核心可以同时执行大量的计算任务。这种高计算密度允许在训练过程中同时处理更多的数据，从而加速模型的学习过程。
3. 优化的内存带宽：GPU通常具有较高的内存带宽，这意味着它们可以快速地读写大量数据。在训练大型模型时，数据的快速传输对于保持计算效率至关重要。