就在这个时候，科学家们发现了图形处理器GPU。功耗低、运算能力强是衡量芯片水平的主要指标，从这个方向去看，我们可以用直观的数字进行对比，体会一下CPU与GPU之间的差距：如果每秒钟处理4．5万张照片，需要160个CPU芯片同时参与计算，而GPU芯片却只要8个。能耗差距也比较大，GPU的电力消耗只有CPU的二十分之一。正是因为更有性价比的GPU芯片的应用与推广，彻底降低了人工智能领域的参与门槛。......
2023-07-02
赛跑人工智能：英伟达GPU芯片深受青睐
【摘要】：直到后来以GPU为核心的人工智能芯片问世，才解决了这个问题。相比注重逻辑判断的CPU，GPU芯片显然更加适用于人工智能计算。提及人工智能芯片，就不得不提占据市场份额70%的美国英伟达公司。与此同时，英伟达还与谷歌的人工智能团队一起，建造了当时最大的人工神经网络。如今，全球一半以上的人工智能创业公司，都是在英伟达的平台上构建的。
欧美芯片产业发展已经迈向新的高度，呈现出“精细化跨越”的发展趋势。
什么是“精”？就是越来越智能。
多年前，谷歌大脑为了学会识别猫脸，使用了1．6万个CPU核单元，跑了一个星期，机器才学会识别。可见，传统CPU芯片在进行人工智能处理时，速度实在太慢了。直到后来以GPU为核心的人工智能芯片问世，才解决了这个问题。
一般来说，人工智能芯片被称为人工智能加速器或计算卡，也就是人工智能应用中的大量计算任务的模块，目前主要有GPU、FPGA和ASIC三种技术路线。其中GPU在人工智能训练方面已经发展到较为成熟的阶段，谷歌、微软和百度等公司都在使用GPU分析图片、视频和音频文件，以实现深度学习等功能。
也许很多人会纳闷，作为显示芯片的GPU，怎么应用于人工智能呢？
其实这个道理很简单，擅长处理图形数据的GPU，拥有大体量的逻辑运算单元，对于密集型数据可以进行并行处理。人工智能的神经网络架构有个特征，刚算出来的数据往往会再投入计算，这种计算不需要太多数据缓存单元，也不需要复杂的逻辑控制，只要计算单元够多就行。相比注重逻辑判断的CPU，GPU芯片显然更加适用于人工智能计算。
提及人工智能芯片，就不得不提占据市场份额70%的美国英伟达公司。英伟达之所以如此成功，是因为在人工智能兴起之初，该公司就与斯坦福大学教授吴恩达合作，开发了一种使用大规模GPU计算系统训练网络的方法。与此同时，英伟达还与谷歌的人工智能团队一起，建造了当时最大的人工神经网络。之后，各个深度学习团队开始广泛大批量使用英伟达的GPU芯片。如今，全球一半以上的人工智能创业公司，都是在英伟达的平台上构建的。
在这一新兴赛道上，中国企业同样不甘示弱。
2016年，中国公司寒武纪通过将硬件神经元虚拟化、打造智能的指令集，以及对高能耗算法的稀疏化处理，推出了世界首款商用深度学习处理器。现在，全球每年有数千万的手机和摄像头，以及联想、曙光和阿里巴巴的服务器，都在使用寒武纪的深度学习芯片。
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