今天，AI已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域遍地開花。但AI算力需要電腦硬件強(qiáng)有力的支持，那么，AI到底是靠GPU還是CPU呢？兩者有什么區(qū)別？下面我們一起來揭曉。
一、CPU
CPU相當(dāng)于“大腦”，適合處理線性任務(wù)和多任務(wù)并行，它的優(yōu)勢在于高靈活性和精確計(jì)算。
但在面對(duì)AI的海量數(shù)據(jù)時(shí)，CPU核心數(shù)量有限（通常為4至16個(gè)），無法高效并行計(jì)算，且高頻運(yùn)算帶來的熱量較大，且效率低下。
二、GPU
GPU最初為游戲和圖形渲染設(shè)計(jì)，但其架構(gòu)非常適合AI計(jì)算。GPU擁有數(shù)千個(gè)小計(jì)算核心，可以并行處理大量簡單任務(wù)，滿足AI對(duì)并行計(jì)算的需求。
GPU的三大優(yōu)勢：
并行計(jì)算：GPU可同時(shí)處理圖像識(shí)別中每個(gè)像素，速度遠(yuǎn)超CPU。
矩陣運(yùn)算優(yōu)化：AI的核心是矩陣乘法，GPU針對(duì)這一任務(wù)進(jìn)行了專門優(yōu)化，配備Tensor Core加速AI計(jì)算。
高能效：GPU的功耗較低，適合長時(shí)間高強(qiáng)度計(jì)算。
三、CPU+GPU：協(xié)同工作是最佳選擇
盡管GPU在AI訓(xùn)練中占主導(dǎo)地位，CPU仍然在協(xié)同工作中扮演著重要角色。
CPU負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度，確保GPU專注計(jì)算。在物聯(lián)網(wǎng)中，CPU預(yù)處理數(shù)據(jù)，再由GPU或?qū)Ｓ眯酒治?，可以減少對(duì)云端的依賴。
四、算力釋放的關(guān)鍵：驅(qū)動(dòng)與維護(hù)
無論是GPU還是CPU，性能的發(fā)揮依賴于驅(qū)動(dòng)的適配性。過時(shí)的驅(qū)動(dòng)可能導(dǎo)致加速功能失效，影響模型訓(xùn)練效率。
建議使用“驅(qū)動(dòng)人生”軟件自動(dòng)檢測硬件和驅(qū)動(dòng)版本，確保電腦始終保持最佳性能，避免AI大模型出現(xiàn)使用不流暢，系統(tǒng)服務(wù)繁忙的情況。
只需打開驅(qū)動(dòng)人生，點(diǎn)擊“立即掃描”功能，即可檢測出電腦需要更新和修復(fù)的驅(qū)動(dòng)程序。等待掃描完成，找到自己需要更新的驅(qū)動(dòng)升級(jí)即可。
同時(shí)，「驅(qū)動(dòng)人生」的“硬件監(jiān)控”功能，還能實(shí)時(shí)查看顯卡負(fù)荷/溫度，AI訓(xùn)練時(shí)如果電腦溫度過高，可以及時(shí)優(yōu)化設(shè)置以降頻保護(hù)設(shè)備。
五、GPU和CPU如何選擇
開發(fā)者/企業(yè)：訓(xùn)練AI模型時(shí)，GPU是首選（尤其是NVIDIA），而推理部署則可考慮GPU或?qū)Ｓ眯酒?/p>
普通用戶：日常辦公娛樂無需糾結(jié)，但若要本地使用AI作圖或視頻剪輯，中端GPU（如RTX 4060）更具性價(jià)比。
總結(jié)來說，GPU在AI計(jì)算中占主導(dǎo)地位，而CPU則在協(xié)同工作和管理中發(fā)揮重要作用。根據(jù)需求選擇硬件，才能最大化AI算力。
