OpenAI都想入局的GPU，究竟是個(gè)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(yán)重。例如，ChatGPT開發(fā)商OpenAI高度依賴微軟提供的超級計(jì)算機(jī)，使用了大量的英偉達(dá)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(yè)務(wù)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(gè)啥？

GPU是什么

“一千款手機(jī)，就有一千種游戲體驗(yàn)”，當(dāng)我們用不同的手機(jī)玩游戲時(shí)，體驗(yàn)感是不同的，除了響應(yīng)速度，游戲畫面的精美度和立體度也是一個(gè)主要差異，造成這種差異的因素之一是手機(jī)GPU的性能不同。

GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器），作為一個(gè)隱藏在手機(jī)和電腦中的超能英雄，不僅是一個(gè)專業(yè)的畫家，能快速繪制出色彩繽紛的畫面，還是一個(gè)數(shù)學(xué)家，能快速完成大量的計(jì)算任務(wù)。 專業(yè)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(jì)算，而且可以同時(shí)處理多個(gè)圖形任務(wù)，從而大大提高計(jì)算機(jī)的計(jì)算和處理速度。

GPU最初是為圖形處理而設(shè)計(jì)的，但由于其并行處理和高速計(jì)算能力，GPU開始擔(dān)任更多、更重要的角色?，F(xiàn)在GPU被廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。

計(jì)算機(jī)中的GPU可以分為兩種，集成GPU和獨(dú)立GPU。

集成GPU，體積較小，一般內(nèi)置在計(jì)算機(jī)主板中，甚至可以集成到CPU中。集成GPU可以使計(jì)算機(jī)更輕巧，常見于筆記本電腦中。

獨(dú)立GPU，體積較大，是一個(gè)獨(dú)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(qiáng)大，而且可以單獨(dú)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(yùn)行時(shí)消耗更多能源并產(chǎn)生更多熱量。

有的筆記本電腦同時(shí)具有這兩種GPU，一般情況下使用集成GPU節(jié)省能源減少發(fā)熱，當(dāng)需要更強(qiáng)大的圖形處理性能時(shí)，切換到獨(dú)立GPU執(zhí)行相關(guān)的任務(wù)。

GPU和CPU有哪些區(qū)別

看到這里，你是不是想到計(jì)算機(jī)中另一個(gè)重要角色CPU（Central Processing Unit，中央處理器），那么，GPU和CPU有什么區(qū)別呢？

雖然二者都能執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，但能力各有千秋。如果說CPU是一個(gè)知識淵博的數(shù)學(xué)教授，什么題目都會解，那么GPU就是一萬個(gè)小學(xué)生，人多力量大，在計(jì)算簡單數(shù)學(xué)題時(shí)，速度極快。

事實(shí)上，在GPU出現(xiàn)之前，基本上所有的任務(wù)都是由CPU完成的。有了GPU之后，二者才進(jìn)行了分工，下表列出了二者的區(qū)別。

通過以上對比，我們發(fā)現(xiàn)，GPU和CPU各有所長。在手機(jī)和電腦中，二者相互配合，分工合作，共同為我們服務(wù)。

GPU更適合AI

通過前面的介紹，我們了解到GPU非常適合大規(guī)模并行計(jì)算。AI（Artificial Intelligence，人工智能）的訓(xùn)練剛好涉及大量的數(shù)據(jù)處理，特別是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)模型通常有數(shù)百萬甚至數(shù)十億的參數(shù)，需要通過大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得準(zhǔn)確的預(yù)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(nèi)存，擅長并行計(jì)算。在AI領(lǐng)域，計(jì)算量非常龐大，而GPU剛好適合這種場景。好比需要計(jì)算大量的簡單數(shù)學(xué)題時(shí)，一萬名小學(xué)生肯定比一名教授更適合。

內(nèi)存帶寬更大

一些常見的GPU內(nèi)存帶寬約為400 GB/s，而最好的CPU內(nèi)存帶寬大約為50 GB/s，所以GPU可以更快地獲取和訪問內(nèi)存中的數(shù)據(jù)。在AI領(lǐng)域，數(shù)據(jù)一般占用大塊連續(xù)的內(nèi)存空間，顯然GPU更合適。

靈活性強(qiáng)

GPU支持使用CUDA、OpenCL等編程框架和語言，使得開發(fā)人員能夠輕松利用GPU的計(jì)算能力，高度自定義GPU的計(jì)算任務(wù)，為不同類型的AI算法提供支持。

CUDA

Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)，一種由NVIDIA推出的通用并行計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計(jì)算問題。

OpenCL

Open Computing Language，開放設(shè)計(jì)語言，是一種開放的標(biāo)準(zhǔn)，用于超級計(jì)算機(jī)、云服務(wù)器、個(gè)人計(jì)算機(jī)、移動設(shè)備和嵌入式平臺中各種加速器的跨平臺并行編程。

擴(kuò)展性強(qiáng)

隨著AI模型的復(fù)雜度增加和數(shù)據(jù)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(xué)生來進(jìn)行計(jì)算，使得系統(tǒng)能夠更好地應(yīng)對不斷增長的計(jì)算需求。

結(jié)束語

近日，中興通訊專為大規(guī)模模型訓(xùn)練而設(shè)計(jì)的旗艦GPU服務(wù)器R6900 G5亮相中國移動全球合作伙伴大會，以卓越的計(jì)算性能、高速網(wǎng)絡(luò)通信能力以及創(chuàng)新的能效表現(xiàn)為人工智能和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域帶來全新的突破。 后續(xù)文檔君也會出更多相關(guān)圖文，大家敬請期待哦~~