CPU vs GPU: 人工智能领域的差异是什么?

              GPU 架构图
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SM 内的简单核心被设计为同时对多个数据点执行单个操作,这种概念被称为单指令多数据 (SIMD)。这使得 GPU 能够高效地并行处理大量数据,使其非常适合于渲染图形等任务,在这些任务中需要对数百万个像素执行相同的操作。

### 内存层次结构:针对高带宽进行优化

为了为成千上万个核心提供数据,GPU 需要大量的内存带宽。这是通过包括以下内容的内存层次结构来实现的:

- 高带宽。高带宽内存 (HBM)：一种堆叠式内存,为 GPU 提供了宽接口,用于数据的传输。
- L2 缓存：一种更大的共享缓存,可被所有 SM 访问。
- L1 缓存：每个 SM 都有自己的 L1 缓存,用于快速访问频繁使用的数据。
- 共享内存：一种快速的片上内存,允许同一 SM 内的线程进行通信和数据共享。

这种内存层次结构旨在为 GPU 提供所需的高带宽,以保持其核心的繁忙状态并优化吞吐量。

### 与 CPU 架构的比较

虽然 GPU 被设计用于并行处理,但 CPU 则被优化用于串行处理和通用计算。一些主要差异包括:

- 核心数量和复杂度：CPU 拥有较少的、更复杂的核心,而 GPU 拥有成千上万个简单的核心。
- 缓存大小：CPU 拥有更大的缓存以降低延迟,而 GPU 拥有较小的缓存并更多地依赖于高带宽内存。
- 控制逻辑：CPU 拥有复杂的分支预测和乱序执行能力,而 GPU 拥有更简单的控制逻辑。

这些架构差异反映了 CPU 和 GPU 的不同优先级。CPU 优先考虑低延迟和单线程性能,而 GPU 优先考虑高吞吐量和并行处理。

## GPU 并行性: SIMT 和 Warp

GPU 通过一种称为单指令多线程 (SIMT) 的独特执行模型来实现其巨大的并行性。在这种模型中,线程被分组为"Warp"或"Wavefront",通常包含 32 或 64 个线程。同一 Warp 中的所有线程同时执行相同的指令,但作用于不同的数据。

这种执行模型非常适合于数据并行问题,即需要对许多数据点执行相同的操作。一些常见的例子包括:

- 图形渲染：屏幕上的每个像素都可以独立处理,这使其成为并行处理的理想候选。
- 深度学习：训练神经网络涉及对相同的操作执行.在大型数据集上执行操作可以在GPU的核心上并行化。

通过利用SIMT执行模型和基于warp的处理,GPU可以实现大规模并行性和高吞吐量的数据并行工作负载。

## GPU计算和GPGPU

虽然GPU最初是为图形处理而设计的,但其并行处理能力使其也适用于通用计算。这导致了通用图形处理器(GPGPU)的兴起。

GPGPU的出现是由于开发了编程模型和API,使开发人员能够利用GPU进行非图形任务。一些流行的GPGPU平台包括:

- NVIDIA CUDA:由NVIDIA开发的用于编程其GPU的专有平台。
- OpenCL:一种用于在异构平台(包括GPU、CPU和FPGA)上进行并行编程的开放标准。

这些平台提供了抽象和库,使开发人员能够编写可在GPU上执行的并行代码,而无需了解GPU体系结构的底层细节。

GPGPU在广泛的领域中找到了应用,包括:

- 科学计算:GPU用于物理、化学和生物等领域的模拟、数据分析和其他计算密集型任务。
- 加密货币挖掘:GPU的并行处理能力使其非常适合用于比特币和以太坊等加密货币所需的加密计算。
- 机器学习和人工智能:GPU已成为训练和运行深度学习模型的首选平台,这需要大量的并行计算。

GPGPU的兴起推动了更强大和灵活的GPU体系结构的发展,以及现代计算系统中GPU和CPU之间的更紧密集成。

## GPU在机器学习和人工智能中的应用

GPU在近年来产生的最重大影响可能是在机器学习和人工智能领域。机器学习和人工智能的中文翻译。 GPU 的并行处理能力使它们非常适合深度学习的计算需求,深度学习涉及在大型数据集上训练神经网络。

### 深度学习和神经网络

深度学习是机器学习的一个子集,涉及训练具有多个层的人工神经网络。这些网络可以学习数据的分层表示,从而能够执行图像分类、自然语言处理和语音识别等复杂任务。

训练深度神经网络是一项计算密集型任务,涉及对大型数据集执行矩阵乘法和其他操作。这就是 GPU 的优势所在,因为它们可以并行执行这些操作,从而使训练时间大大缩短,与 CPU 相比。

GPU 在深度学习中的一些主要优势包括:

- 更快的训练时间:GPU 可以在 CPU 所需时间的一小部分内训练深度神经网络,使研究人员能够尝试更大的模型和数据集。
- 更大的模型:现代 GPU 的内存容量和带宽允许训练更大和更复杂的神经网络,这可以提高在具有挑战性的任务上的性能。
- 可扩展性:可以使用多个 GPU 一起并行训练,从而允许更大的模型和数据集。

GPU 对深度学习的影响是不可低估的。从 AlexNet 到 GPT-3 的许多最新人工智能突破,都得益于 GPU 的大规模并行性和计算能力。

### 面向人工智能的 GPU 架构

随着人工智能领域对 GPU 计算的需求不断增长,GPU 制造商开始设计专门针对机器学习工作负载进行优化的架构。NVIDIA 尤其在这一趋势中处于领先地位,推出了 Volta 和 Ampere 架构。

这些面向人工智能的 GPU 架构的一些关键特点包括:

- Tensor Cores: 专门的计算单元,用于执行高效的矩阵乘法和累加操作,这是深度学习中的关键计算。
这个 GPU 架构专为矩阵乘法和卷积运算而设计,这些是深度学习工作负载的基础。

- 混合精度: 支持更低精度的数据类型,如 FP16 和 BFLOAT16,可以在不牺牲准确性的情况下加快训练和推理。
- 更大的内存容量: NVIDIA A100 最高可达 80 GB 的 HBM2e 内存,允许训练更大的模型。
- 更快的互联: 高带宽互联,如 NVLink 和 NVSwitch,可以加快多 GPU 系统中 GPU 之间的通信。

这些架构创新进一步巩固了 GPU 作为 AI 和深度学习工作负载首选平台的地位。

## GPU 架构的未来

随着对 GPU 计算需求的不断增长,推动 AI、图形和高性能计算的进步,GPU 架构将继续演化以应对这些挑战。一些关键趋势包括:

### 并行性和专业化的增加

GPU 制造商将继续推动并行性的边界,设计中包含更多核心和针对 AI 和图形工作负载的专用单元。例如,NVIDIA 的 Hopper 架构引入了新功能,如 Hopper Transformer Engine 和新的线程块集群,以提高并行性和效率。

### 与 CPU 的更紧密集成

随着 GPU 在计算工作负载中变得更加核心,CPU 和 GPU 之间将有更紧密的集成。这可能采取像 AMD 的 APU 这样的异构架构的形式,将 CPU 和 GPU 核心集成在同一芯片上,或者采用英特尔的 CXL 这样的高带宽互联,以实现 CPU 和加速器之间更快的通信。

### 来自其他架构的竞争

虽然 GPU 一直是 AI 和并行计算的主导平台,但它们将面临来自现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用集成电路 (ASIC) 等其他架构的日益激烈的竞争。这些.### 可持续性和能源效率

随着 GPU 计算的能源需求不断增加,可持续性和能源效率将成为越来越重要的焦点。这可能涉及芯片设计、冷却系统和电源传输方面的创新,以及向更高效的算法和软件的转变。

## 结论

GPU 已经从专门的图形处理器发展到今天的关键计算组件,为从游戏和可视化到科学计算和人工智能的各种应用提供支持。

GPU 的并行架构,拥有成千上万个简单的核心和高内存带宽,使其非常适合满足这些工作负载的巨大计算需求。随着 AI 和其他领域的进步推动 GPU 计算需求不断增长,GPU 架构将继续发展和创新。

从 GPGPU 的兴起和 GPU 对深度学习的影响,到专用 AI 架构的发展以及与 CPU 更紧密集成的趋势,GPU 计算的未来前景光明。展望未来,GPU 将继续在塑造计算未来和推动 AI 及其他领域的突破性进展中发挥关键作用。