人工智能：GPU如何塑造計算與AI領域的變革
在人工智能的時代，一位默默無聞的英雄正在改變數據處理的格局，那就是圖形處理單元（GPU）。即使你不是科技從業者，作為遊戲愛好者，你也可能體會到GPU在提升遊戲體驗方面的強大作用。如今，NVIDIA憑借其強大的GPU技術在科技界占有一席之地。這些處理器可以同時進行成千上萬的操作，在訓練和執行大型語言模型（LLM）以及各種AI演算法中發揮著重要角色。值得關註的是，GPU究竟是什麽？它是如何運作的？又為何對人工智能如此重要？
盡管GPU在處理復雜計算上表現出眾，我們依然需要它們來訓練大型語言模型。為了更好地理解GPU的強大之處，我們來看看一個實際案例：訓練GPT-3這一先進語言模型，大約需要34天的時間。如果是使用傳統的CPU，時間會更漫長，你能想象大約要多久嗎？（答案是無比久！）
作為一名人工智能領域的研究者，我決定深入探討GPU對AI的影響，並與大家分享我的發現。請隨我一起解答這些問題，探索這些小矽片如何在重塑人工智能的未來。
GPU的歷史與AI的結合
在GPU普及之前，AI模型主要是透過CPU運算。使用CPU的方法不僅浪費電力，還存在時間上的巨大消耗。CPU核心數量有限，無法高效地處理大型復雜模型。為此，GPU作為新型芯片應運而生。隨著AI模型的日益復雜，對平行計算的需求顯著增加，研究者們意識到GPU憑借其獨特的並列架構和數千個處理核心，可以更勝於CPU。
進入2000年代後期，利用GPU來加速AI模型的訓練已成為一種趨勢，結果顯示這些芯片能極大地縮短訓練時間。但最基本的問題依然存在，GPU與CPU的區別到底在哪裏，為什麽GPU在AI領域表現更為優異？
兩者之間的差異，首先體現在設計上。CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）都是電腦系統的核心組成部份，但二者被設計的初衷截然不同。CPU適合處理復雜而多變的任務，通常核心數量在2到16之間，專註於順序處理。而GPU則擁有更多的小型核心，通常在數千個左右，善於並列處理任務。因此，GPU能夠高效地執行多項任務，尤其在圖形渲染和科學計算中表現出色。
為深入理解GPU和CPU的差異，以下數據或許能揭示一二。如果我們以訓練GPT-3為例，該模型的訓練需要10,000個NVIDIA V100 GPU，並且大約耗時34天。這一過程的成本約為460萬美元，而整個計算量大約為3.14E23次浮點運算。相對來看，一個NVIDIA V100 GPU每秒能執行約15.7萬億次浮點運算，而CPU的速度則低得多。在這情況下，若換用CPU進行訓練，所需時間幾乎會翻倍，達到884天，訓練成本更是可能膨脹至約1.2億美元。
GPU的演變與創新
圖形處理領域的發展起源於20世紀80年代。1986年，德州儀器推出了首批可編程圖形處理器，隨後的1999年，3Dlabs推出了專門用於3D渲染的GPU，成為行業裏程碑。進入21世紀後，NVIDIA不斷推出新產品，使GPU逐漸從圖形領域擴充套件至通用計算。2006年，NVIDIA釋出了CUDA平行計算平台，改變了科研和數據處理的遊戲規則。
伴隨著計算技術的進步，NVIDIA在2010年代推出了以Fermi架構為基礎的GeForce 400系列，進一步提升了AI計算的處理速度。之後的每一次升級，都是在不斷向更高效、大規模處理能力邁進。輝達的Blackwell架構就涵蓋了2080億個晶體管，既確保了出色的處理能力，又提升了AI模型的訓練效率。
結語
本文探討了GPU在現代計算、特別是在AI領域的重要性。隨著處理能力的提升，像OpenAI的o1模型等的效能也大幅增長。GPU的未來將透過神經形態芯片的發展進一步擴充套件智能機器的潛力，而深度學習計算的需求也將促使新的創新不斷湧現。隨著每一次技術的叠代，我們正在一步步接近智能機器像人類一樣學習和推理的未來。
