OpenAI 都想入局的 GPU,究竟是个啥?
隨著 ChatGPT 等大型語言模型掀起新一輪 AI 變革浪潮,AI 芯片短缺問題日益嚴重。例如,ChatGPT 開發商 OpenAI 高度依賴微軟提供的超級計算機,使用了大量的英偉達 GPU。近日有消息稱,OpenAI 正在考慮自己制造或收購 AI 芯片,以解決其業務所需的高性能和低成本 GPU 的問題。
今天,咱們來聊聊,OpenAI 都想入局的 GPU,究竟是個啥?
GPU 是什么
“一千款手機,就有一千種游戲體驗”,當我們用不同的手機玩游戲時,體驗感是不同的,除了響應速度,游戲畫面的精美度和立體度也是一個主要差異,造成這種差異的因素之一是手機 GPU 的性能不同。
GPU(Graphics Processing Unit,圖形處理器),作為一個隱藏在手機和電腦中的超能英雄,不僅是一個專業的畫家,能快速繪制出色彩繽紛的畫面,還是一個數學家,能快速完成大量的計算任務。
專業地說,GPU 是一種專門用于處理圖形的處理器,它能夠以非常快的速度處理大量的圖形渲染計算,而且可以同時處理多個圖形任務,從而大大提高計算機的計算和處理速度。
GPU 最初是為圖形處理而設計的,但由于其并行處理和高速計算能力,GPU 開始擔任更多、更重要的角色。現在 GPU 被廣泛應用于科學計算、機器學習、大數據分析等領域。
計算機中的 GPU 可以分為兩種,集成 GPU 和獨立 GPU。
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集成 GPU,體積較小,一般內置在計算機主板中,甚至可以集成到 CPU 中。集成 GPU 可以使計算機更輕巧,常見于筆記本電腦中。
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獨立 GPU,體積較大,是一個獨立的部件,在電腦主板上有專門的插口。其功能比集成 GPU 更強大,而且可以單獨升級(更換顯卡)。但是由于體積較大,會占用電腦更大的空間,且運行時消耗更多能源并產生更多熱量。
有的筆記本電腦同時具有這兩種 GPU,一般情況下使用集成 GPU 節省能源減少發熱,當需要更強大的圖形處理性能時,切換到獨立 GPU 執行相關的任務。
GPU 和 CPU 有哪些區別
看到這里,你是不是想到計算機中另一個重要角色 CPU(Central Processing Unit,中央處理器),那么,GPU 和 CPU 有什么區別呢?
雖然二者都能執行計算任務,但能力各有千秋。如果說 CPU 是一個知識淵博的數學教授,什么題目都會解,那么 GPU 就是一萬個小學生,人多力量大,在計算簡單數學題時,速度極快。
事實上,在 GPU 出現之前,基本上所有的任務都是由 CPU 完成的。有了 GPU 之后,二者才進行了分工,下表列出了二者的區別。
通過以上對比,我們發現,GPU 和 CPU 各有所長。在手機和電腦中,二者相互配合,分工合作,共同為我們服務。
GPU 更適合 AI
通過前面的介紹,我們了解到 GPU 非常適合大規模并行計算。AI(Artificial Intelligence,人工智能)的訓練剛好涉及大量的數據處理,特別是在深度學習領域,網絡模型通常有數百萬甚至數十億的參數,需要通過大量的數據來進行訓練,以獲得準確的預測,因此 GPU 非常適合 AI 算法。
并行處理能力
GPU 具有大量的核心和高速內存,擅長并行計算。在 AI 領域,計算量非常龐大,而 GPU 剛好適合這種場景。好比需要計算大量的簡單數學題時,一萬名小學生肯定比一名教授更適合。
內存帶寬更大
一些常見的 GPU 內存帶寬約為 400 GB/s,而最好的 CPU 內存帶寬大約為 50 GB/s,所以 GPU 可以更快地獲取和訪問內存中的數據。在 AI 領域,數據一般占用大塊連續的內存空間,顯然 GPU 更合適。
靈活性強
GPU 支持使用 CUDA、OpenCL 等編程框架和語言,使得開發人員能夠輕松利用 GPU 的計算能力,高度自定義 GPU 的計算任務,為不同類型的 AI 算法提供支持。
CUDA
Compute Unified Device Architecture,統一計算設備架構,一種由 NVIDIA 推出的通用并行計算架構,該架構使 GPU 能夠解決復雜的計算問題。
OpenCL
Open Computing Language,開放設計語言,是一種開放的標準,用于超級計算機、云服務器、個人計算機、移動設備和嵌入式平臺中各種加速器的跨平臺并行編程。
擴展性強
隨著 AI 模型的復雜度增加和數據量的增長,我們可以通過增加更多的 GPU 來提高處理能力,就像是增加更多的小學生來進行計算,使得系統能夠更好地應對不斷增長的計算需求。
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總結
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