AI為何不是用CPU運算呢?
 

百思不得其解
AI為何不是用CPU運算而是用"顯示卡"呢?
程式把問題丟給CPU運算，顯示卡只要顯示結果(文字)，不是這樣嗎?怎麼會用到顯示卡呢?

網路上都有答案....

:cool:

我幫你問GPT了
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這是一個很好的問題！傳統上，電腦的中央處理器（CPU）負責執行各種計算，顯示卡（GPU）只是用來處理圖形渲染，例如顯示遊戲畫面或影片。但是，人工智慧（AI）運算，特別是深度學習（Deep Learning），主要使用圖形處理器（GPU），原因有以下幾點：

1. GPU的架構更適合AI運算
CPU 由少量（通常 4∼64 個）高性能核心組成，每個核心能夠快速處理單一複雜任務，例如邏輯判斷、操作系統管理等。
GPU 則有數千個小型核心（CUDA 核心或 Tensor 核心），可以同時執行大量簡單的計算，因此非常適合處理矩陣運算與向量計算，這些運算正是機器學習和深度學習的核心。
2. AI 運算涉及大量的矩陣運算
深度學習的本質是神經網絡（Neural Network），其中的運算主要是：

矩陣乘法（Matrix Multiplication）
向量運算（Vector Operations）
卷積運算（Convolution）
這些計算可以高度並行化，而 GPU 專門針對這類運算進行優化，因此速度比 CPU 快上數十到數百倍。

3. GPU 的並行處理能力
CPU 主要用於序列（Sequential）計算，一次處理一個指令，適合需要大量邏輯判斷的工作，例如執行作業系統或一般應用程式。
GPU 則是並行（Parallel）計算，一次可以執行成千上萬個運算單元，因此對 AI 訓練來說效率更高。
4. 專門為 AI 設計的 GPU
近年來，NVIDIA 等公司針對 AI 設計了專門的Tensor Cores（張量核心），能夠大幅加速深度學習模型的訓練和推理。此外，NVIDIA 開發的 CUDA 平台，使得 AI 開發者可以更方便地利用 GPU 進行計算。

5. 實際應用上的差異
運算類型 CPU 適合 GPU 適合
操作系統管理 ✅ ❌
文書處理 ✅ ❌
遊戲、3D 渲染 ⭕ ✅
深度學習訓練 ❌ ✅
數據分析 ⭕ ✅
大規模科學運算 ❌ ✅
總結
雖然 CPU 是電腦的「大腦」，負責邏輯判斷與指令處理，但 AI 運算需要大量矩陣和向量計算，這些計算可以高度並行化，因此 GPU 的數千個小核心能夠大幅提升效率，成為 AI 運算的首選。

你可以把 CPU 想像成「高級廚師」，一次專注於做一道精緻的料理，而 GPU 則像「流水線」，可以同時處理大量食材，因此在 AI 訓練時更快更高效。🚀

DeepSeek 深度思考、不連網 :mad:
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人工智能（AI）尤其是深度學習任務通常不依賴CPU（中央處理器）作為主要計算單元，
而是更多地使用GPU（圖形處理器）或其他專用加速器（如TPU、FPGA等）。
這種選擇主要基於以下幾個關鍵原因：

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### **1. 並行計算能力的差異**
- **CPU**：設計目標是**通用計算**，擅長處理**順序邏輯覆雜**的任務（如操作系統指令、數據庫查詢等）。
雖然現代CPU有多核（如4-32核），但核心數量有限，且每個核心需要處理高覆雜度的指令。

- **GPU**：設計目標是**大規模並行計算**，最初用於圖形渲染（涉及大量像素/頂點的並行處理）。
GPU擁有**數千個小型計算核心**（如NVIDIA A100有6912個CUDA核心），能同時處理大量簡單的數學運算（如矩陣乘法），
而這正是深度學習模型（如神經網絡）的核心需求。

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### **2. 深度學習與矩陣運算的匹配**
- 神經網絡的核心操作是**矩陣乘法**（如權重與輸入數據的乘積）和**張量運算**，這些操作天然適合並行化。

- GPU的架構能同時執行數萬個線程，將一個大矩陣拆分成小塊並行計算，效率遠超CPU。例如，
訓練一個ResNet模型在GPU上可能比CPU快數十倍甚至百倍。

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### **3. 內存帶寬與數據吞吐量**
- GPU的顯存帶寬遠高於CPU的內存帶寬。例如：
- 高端CPU（如Intel Xeon）的內存帶寬約為100 GB/s，
- 而NVIDIA H100 GPU的顯存帶寬可達3 TB/s。
- 深度學習需要頻繁讀寫大量參數和數據（如數億參數的模型），高帶寬能顯著減少數據搬運的瓶頸。

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### **4. 專用硬件加速架構**
- **Tensor Core（NVIDIA GPU）**：專門優化矩陣運算，支持混合精度計算（FP16/FP32），大幅提升訓練速度。
- **TPU（Google Tensor Processing Unit）**：專為深度學習設計的ASIC芯片，通過脈動陣列架構加速矩陣乘法，適合大規模推理和訓練。
- **AI加速器（如AMD CDNA、華為昇騰）**：針對AI負載優化的指令集和硬件單元。

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### **5. 能效比與成本**
- GPU/TPU在單位功耗下提供的算力（TOPS/W）遠高於CPU。
例如，訓練一個大型模型在CPU上可能需要數周，而GPU集群只需幾天，電力成本和硬件成本更低。

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### **例外情況：CPU並非完全無用**
雖然GPU主導AI訓練和推理，但CPU仍在以下場景發揮作用：
1. **輕量級推理**：小型模型（如移動端、IoT設備）可能直接在CPU上運行（例如使用ONNX Runtime或量化模型）。
2. **預處理/後處理**：數據加載、特征提取等任務通常由CPU處理。
3. **特殊場景**：某些算法（如決策樹、部分傳統機器學習模型）對並行需求低，CPU反而更高效。

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### **總結**
- **CPU vs GPU**：CPU是“多面手”，GPU是“專業工人”。深度學習的計算需求（大規模並行、高吞吐量）與GPU的特性完美契合。
- **未來趨勢**：隨著AI模型覆雜度提升，專用硬件（如TPU、NPU、存算一體芯片）將進一步取代通用處理器，甚至挑戰GPU的地位。

通過這種硬件分工，AI開發者能更高效地訓練和部署模型，推動技術快速發展。

Deepseek R1 完整版本有人用CPU來跑的,12通道DDR4

印象沒錯的話每秒鐘可以產生4個token
https://news.ycombinator.com/item?id=42897205

顯示卡強項在於
1. array 運算快
2. 記憶體頻寬更大