隨著大模型的興起，“GPU 算力”這個(gè)詞正頻繁出現(xiàn)在人工智能、游戲、圖形設(shè)計(jì)等工作場(chǎng)景中，什么是GPU，它與CPU的區(qū)別是什么？以及到底什么是GPU算力？

本篇文章主要從以下5個(gè)角度，讓您全方位了解GPU與GPU算力

1. GPU是什么？

2. GPU與CPU的區(qū)別？

3. GPU算力是什么？

4. 哪些因素影響了GPU的算力？

5. 為什么GPU算力非常重要？

GPU 是什么？

GPU，即圖形處理器（Graphics Processing Unit），是一種專門設(shè)計(jì)用來(lái)處理圖形和并行計(jì)算任務(wù)的硬件。它包含大量的計(jì)算單元，能夠并行處理大量簡(jiǎn)單的計(jì)算任務(wù)，從而極大地提高了計(jì)算效率。

當(dāng)您的電腦擁有強(qiáng)大的 GPU 時(shí)，您在玩大型 3D 游戲時(shí)能夠看到栩栩如生的畫面，每一個(gè)細(xì)節(jié)都清晰逼真，場(chǎng)景切換流暢自然，毫無(wú)卡頓之感。觀看高清電影時(shí)，色彩鮮艷、畫面細(xì)膩，為您帶來(lái)身臨其境的視覺(jué)享受。進(jìn)行圖形設(shè)計(jì)工作時(shí)，復(fù)雜的圖形能夠瞬間生成，各種特效和濾鏡的處理也是瞬間完成。

倘若電腦沒(méi)有 GPU 或者 GPU 性能較弱，玩游戲時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)畫面模糊、卡頓，甚至無(wú)法正常運(yùn)行的情況。觀看電影可能會(huì)出現(xiàn)畫面掉幀、色彩失真。進(jìn)行圖形設(shè)計(jì)工作時(shí)，操作響應(yīng)遲緩，等待時(shí)間漫長(zhǎng)，極大地影響工作效率。

總之，GPU 讓計(jì)算機(jī)在處理圖形和視覺(jué)相關(guān)任務(wù)時(shí)變得高效、出色。

GPU 與 CPU 的區(qū)別？

為了更清晰地理解 GPU 的獨(dú)特之處，我們將其與中央處理器（CPU）進(jìn)行對(duì)比。

CPU 就好比是一位啥都懂的“萬(wàn)能管家”，各種復(fù)雜的邏輯運(yùn)算和按順序做的任務(wù)它都能應(yīng)對(duì)，能把計(jì)算機(jī)的整體運(yùn)行安排得井井有條。像操作系統(tǒng)怎么運(yùn)行、程序怎么調(diào)度，都得靠 CPU 的強(qiáng)大本事。

而 GPU 呢，更像是一個(gè)“專攻圖形和并行計(jì)算的專家小組”。它有好多好多的計(jì)算核心，能同時(shí)處理大量簡(jiǎn)單又重復(fù)的計(jì)算任務(wù)。在處理圖形效果、大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算這些方面，GPU 表現(xiàn)出的效率比 CPU 高太多了。

咱們想象一下，如果要算一算一個(gè)特別大的圖書館里每本書的字?jǐn)?shù)。要是讓 CPU 來(lái)干，就像是讓這位“萬(wàn)能管家”去做。這位管家不光得管著整個(gè)圖書館的各種事務(wù)，比如保證書的安全、給書分類、方便大家找書等等。等輪到具體去數(shù)每本書的字?jǐn)?shù)時(shí)，管家得先把其他重要的管理工作處理好，然后才有空一本一本地去數(shù)。雖說(shuō)管家很能干，但因?yàn)橐龅氖掠侄嘤蛛s，所以數(shù)字?jǐn)?shù)這個(gè)單一任務(wù)完成起來(lái)就會(huì)比較慢。

反過(guò)來(lái)，如果用 GPU 來(lái)做這事，那就像組織了一隊(duì)專門干統(tǒng)計(jì)的“專家”。這些專家每個(gè)人就負(fù)責(zé)一小部分書的字?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)，不用操心圖書館的其他管理事兒，就專心做自己的統(tǒng)計(jì)工作。這樣的方式大大加快了統(tǒng)計(jì)速度，因?yàn)槊總€(gè)專家都在同時(shí)干活，而且他們的專長(zhǎng)就是又快又準(zhǔn)地?cái)?shù)數(shù)。

GPU 算力是什么？

通俗地說(shuō)，GPU 算力就是 GPU 干活兒的“能力”大小。

想象一下有一個(gè)巨大的工廠，里面堆滿了各種待處理的數(shù)據(jù)，就像一堆等待加工的原材料。GPU 算力強(qiáng)，就意味著這個(gè)工廠里有很多高效的“工人”（計(jì)算核心），而且他們都配備了先進(jìn)的工具和高效的工作流程。這些“工人”可以同時(shí)快速地處理大量的原材料，迅速將它們變成有用的產(chǎn)品（計(jì)算結(jié)果）。

比如說(shuō)，我們要對(duì)海量的照片進(jìn)行清晰度增強(qiáng)處理。如果 GPU 算力強(qiáng)大，它能在很短的時(shí)間內(nèi)同時(shí)處理好多張照片，快速完成這個(gè)任務(wù)。相反，GPU 算力弱的話，就好像工廠里的“工人”少，工具也不好，處理原材料的速度就會(huì)很慢，完成同樣的任務(wù)需要花費(fèi)更長(zhǎng)的時(shí)間。

總之，GPU 算力衡量的是 GPU 在單位時(shí)間內(nèi)能夠處理的數(shù)據(jù)量和完成計(jì)算任務(wù)的復(fù)雜程度。算力越強(qiáng)，就能越快、越高效地完成復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。

哪些因素影響了GPU的算力？

核心數(shù)量：GPU 中的計(jì)算核心數(shù)量是決定其算力的關(guān)鍵因素之一。更多的計(jì)算核心意味著可以同時(shí)處理更多的數(shù)據(jù)和任務(wù)，從而提高整體的計(jì)算效率。例如，GPU 里面的計(jì)算核心就好像是工廠里的工人。工人數(shù)量越多，同時(shí)干活兒的也就越多，處理數(shù)據(jù)的能力自然就會(huì)更強(qiáng)。一些高端的 GPU 擁有大量的計(jì)算核心，就像一個(gè)超級(jí)大的工廠里有成千上萬(wàn)的工人同時(shí)工作，那處理數(shù)據(jù)的速度和效率肯定就很高。

核心頻率：核心頻率決定了每個(gè)計(jì)算核心的工作速度。較高的頻率可以使每個(gè)核心處理數(shù)據(jù)更快，進(jìn)而提升整體算力。然而，如果頻率設(shè)置得過(guò)高，可能會(huì)導(dǎo)致發(fā)熱、不穩(wěn)定等問(wèn)題。這就好比每個(gè)工人干活的速度：如果每個(gè)工人的工作速度特別快，那么整個(gè)工廠的生產(chǎn)效率肯定會(huì)大幅提高。但是，工人的工作速度并不是越快越好，如果速度過(guò)快，可能會(huì)導(dǎo)致疲勞，甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤。顯存容量和帶寬：顯存容量決定了 GPU 能夠存儲(chǔ)多少數(shù)據(jù)，而顯存帶寬則影響著數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣取８蟮娘@存容量和更高的帶寬能夠支持更復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)，從而增強(qiáng)算力。顯存可以理解為工廠的倉(cāng)庫(kù)。倉(cāng)庫(kù)越大，能存放的原材料和半成品就越多。而顯存的帶寬呢，就像是倉(cāng)庫(kù)進(jìn)出貨物的通道，通道越寬，數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣染驮娇臁Ｋ裕绻@存容量大、帶寬高，GPU 在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)就會(huì)更得心應(yīng)手，算力也就更強(qiáng)。

架構(gòu)和制程：GPU 的架構(gòu)設(shè)計(jì)及其制造工藝也對(duì)其算力有著重要影響。更先進(jìn)的架構(gòu)能夠優(yōu)化計(jì)算流程，提高效率；而更精細(xì)的制造工藝則能夠?qū)崿F(xiàn)更高的能效比。新的架構(gòu)就像是給工廠引入了更先進(jìn)、更高效的生產(chǎn)流程和管理方式。有了更好的架構(gòu)，GPU 處理數(shù)據(jù)的方式會(huì)更優(yōu)化，效率自然更高。而先進(jìn)的制程呢，就相當(dāng)于在同樣大小的工廠里，能夠安裝更精密、更強(qiáng)大的生產(chǎn)設(shè)備。這樣一來(lái)，就能在不增加工廠面積的情況下，提升生產(chǎn)能力，也就是增強(qiáng)了 GPU 的算力。

軟件和驅(qū)動(dòng)優(yōu)化：優(yōu)秀的軟件和驅(qū)動(dòng)程序可以最大化地發(fā)揮 GPU 的性能潛力，通過(guò)優(yōu)化算法和指令集，使得 GPU 在處理特定任務(wù)時(shí)更加高效。好的軟件和驅(qū)動(dòng)程序，就像是給工廠里的工人制定了一套非常合理、高效的工作流程和操作指南。有了這些，工人就能更清楚自己該怎么做，從而更高效地完成工作。如果軟件和驅(qū)動(dòng)優(yōu)化不好，就好像工人不知道該怎么干活兒，GPU 的強(qiáng)大性能就沒(méi)辦法充分發(fā)揮出來(lái)。

再舉個(gè)例子方便理解，例如，您在玩一款對(duì)顯卡要求極高的大型 3D 游戲時(shí)，如果 GPU 的核心數(shù)量少，就像是工廠里工人不夠；顯存容量不足，就像倉(cāng)庫(kù)太小放不下東西；驅(qū)動(dòng)程序沒(méi)有優(yōu)化好，就像工人沒(méi)有得到好的指導(dǎo)，那么游戲就很可能會(huì)出現(xiàn)卡頓、畫面不清晰等問(wèn)題。但要是 GPU 在這些方面都表現(xiàn)出色，那您就能享受到極致的游戲體驗(yàn)。

為什么 GPU 算力非常重要

技術(shù)層面

突破計(jì)算瓶頸：在科學(xué)研究領(lǐng)域，如高能物理研究中對(duì)粒子碰撞的模擬分析。傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)在處理這種需要海量計(jì)算的任務(wù)時(shí)，往往需要耗費(fèi)數(shù)年的時(shí)間。而利用 GPU 算力，能夠?qū)⒂?jì)算時(shí)間大幅縮短，從數(shù)年縮短至數(shù)月甚至數(shù)周。據(jù)歐洲核子研究中心（CERN）的研究報(bào)告，采用 GPU 加速計(jì)算后，粒子碰撞模擬的效率提高了數(shù)十倍。

推動(dòng)算法創(chuàng)新：以深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）為例，在 GPU 算力出現(xiàn)之前，由于計(jì)算資源的限制，GAN 的訓(xùn)練和應(yīng)用受到很大限制。但隨著 GPU 算力的提升，研究人員能夠嘗試更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，從而推動(dòng)了 GAN 算法的不斷創(chuàng)新和發(fā)展。如今，GAN 在圖像生成、圖像修復(fù)等領(lǐng)域取得了顯著成果。應(yīng)用層面自動(dòng)駕駛領(lǐng)域：在自動(dòng)駕駛中，車輛需要實(shí)時(shí)且精準(zhǔn)地識(shí)別道路上的各種物體、交通信號(hào)，并迅速做出準(zhǔn)確的決策。這要求快速處理和分析海量的圖像及傳感器數(shù)據(jù)。GPU 的強(qiáng)大算力使得深度學(xué)習(xí)模型能夠在短時(shí)間內(nèi)完成訓(xùn)練，進(jìn)而在車輛上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的推理與響應(yīng)。

醫(yī)療領(lǐng)域：在癌癥早期篩查方面，通過(guò)對(duì)大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的分析，GPU 算力能幫助醫(yī)生更迅速且更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)微小病變。

影視娛樂(lè)領(lǐng)域：在動(dòng)畫電影制作過(guò)程中，如《冰雪奇緣 2》，借助 GPU 算力來(lái)渲染復(fù)雜的場(chǎng)景和角色，使每一幀畫面都擁有細(xì)膩的質(zhì)感和豐富的細(xì)節(jié)。