Nvidia 在紅什麼？了解 GPU 在 AI 和機器學習中的重要角色

了解 GPU 與 AI 的關連

GPU，或稱為圖形處理單元 (Graphics Processing Units)，已經成為 AI 和機器學習重要的一部分。它們被用於訓練人工智慧和深度學習模型，因為他們可以同時處理多個運算。這是由於他們擁有大量的核心，能更好的進行多個平行處理的運算。GPU 被設計為能夠進行多個同時的運算。這種能力對於需要快速處理大量資料的機器學習和 AI 特別有幫助。

在 AI 中的 GPU 與 CPU

在 AI 和機器學習方面，關於 GPU 和 CPU 的能力差距很大。GPU 為機器學習，資料分析和其他人工智慧應用的專業任務上提供強大的加速功能。這是因為 GPU 更適合機器學習的運算需求，因為它有著比較強悍的平行運算能力。

CPU 核心較少，但能專注於迅速完成任務，適用於普通計算和資料庫操作。GPU 協助 CPU 執行並行計算。相對於 CPU，GPU 可以更有效率地處理運算密集型應用，如機器學習、人工智慧、高效能運算和自駕車晶片。簡單來說，CPU 是協調整個系統的指揮者，而 GPU 則是迅速解決數學問題的專家。

Nvidia 已經開發了如 CUDA 等 GPU 加速運算平台和程式碼模型，以幫助開發者有效地使用 GPU 進行 AI 和機器學習任務。許多 AI 開發框架現在都已經是 GPU 加速提升 AI 應用的性能。

除了 GPU 以外還有什麼其他加速器

AI 加速器是專為有效處理人工智慧(AI)和機器學習(ML) 設計的專用硬體。這些加速器可以顯著提高性能，減少延遲，並降低 AI 的應用成本。Nvidia 的 GPU 以高性能的平行計算能力而聞名，使它們適合深度學習、遊戲和圖形應用程式。它們提供高性能和成熟的生態系統，但是相較於其他 AI 加速器，它們更耗電。一些最常見的 AI 加速器類型包括：

Tensor 處理單元(TPUs)：由 Google 開發，TPUs是專為TensorFlow（一種 ML 框架）設計的應用專用積體電路(ASICs)。TPUs 對於深度學習中常見的矩陣乘法和其他運算進行了強化，並針對 Google 服務內容進行了優化。但是，它們比 GPU 和 CPU 更貴。
Intel 的 Habana Gaudi 加速器設計用於資料中心應用的 A I訓練和大規模資料處理。它們提供出色的擴充性，並在性價比上比 GPU 提供40%的優勢。
視覺處理單元 (VPUs)：這些專門的處理器是為電腦視覺任務設計的，如影像和影片處理。他們可以有效地處理像是物件偵測，面別識別，和手勢識別等任務。
神經形態處理器 (Neuromorphic Processors)：神經形態處理器使用類比電子電路來模擬神經元和突觸的工作方式。他們提供了在更小空間內進行更快，更準確，和更省電的運算的能力。

寫在後面

GPU 等 AI 加速器已經成為人工智慧的基礎。他們處理大量資料的能力快速且有效，使他們成為 AI 和機器學習工具包中不可或缺的工具。隨著AI的持續發展，這類加速器的重要性只會增加。由此可知，Nvidia 目前水漲船高的股價不是沒有依據的，目前的 AI 發展熱潮，加上 Nvidia 最近 DGX GH200 的發布，GPU 顯卡部分應該真的會大賣一波，真的羨慕已經上船的朋友阿～跟著皮衣老黃一起飛~

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