搞 AI 为什么要用 GPU 而不是 CPU？有没有懂的大神给详细说一说？

因为AI需要的是算力（数据处理能力）；这是GPU的优势，CPU更多是计算优势（逻辑运算、数据处理、文件传输等系列）。所以GPU是AI专长生，而且还是比CPU更加便宜规模更大的计算神器，何况AI现如今可不止是文本，还有图像视频，图像生成，视频渲染，甚至还要实时渲染。这也是GPU擅长的！所以很多企业打造AI，选择了GPU，而不是CPU！

说白了更加专业，成本更低和规模效应让GPU在AI领域具有统治地位！何况英伟达已经构建了AI算力生态壁垒！不好突破呀！

如果说CPU是为复杂逻辑任务设计的"私人管家"，GPU就是为并行计算而生的"数据工厂"——当AI需要同时处理数百万参数的矩阵运算时，GPU的数千个核心能像工厂流水线般高效协作，而CPU的少量核心则如同单打独斗的工匠，在海量任务面前力不从心。这种差异在大模型时代被无限放大：训练GPT-3级别的模型，用CPU可能需要数周甚至数月，而GPU集群只需几天就能完成。

GPU的核心优势藏在其"人海战术"设计中。以RTX 4090为例，它搭载16384个CUDA核心，这种规模是CPU的数百倍。当处理深度学习中的矩阵乘法时，每个核心可独立计算结果矩阵的一个元素，就像数千人同时解开拼图的不同区块。更关键的是，GPU还集成专用Tensor Core，如RTX 4090的第四代Tensor Core支持FP8/FP16等混合精度计算，在SwinIR超分模型中实现18ms单图推理延迟，比前代快68%.

相比之下，CPU虽擅长复杂逻辑判断，但面对AI任务中"简单重复千万次"的计算模式，其分支预测单元反而成为资源浪费。

尽管GPU功耗更高，但单位计算量的能耗反而更低：一个GPU可替代数十个CPU完成相同训练任务，从时间和电力成本看反而更经济。

GPU在图像、视频等视觉任务中优势尤为突出。通过NVIDIA NIM微服务，开发者可直接调用FLUX图像生成、NV-CLIP视觉分析等优化模型，在ComfyUI等工具中实现"文本→3D模型"的实时转换。这种能力源自GPU对并行数据处理的深度优化：当处理视频超分时，RTX Video技术能通过AI将普通视频升级为4K HDR，而这需要同时对每一帧的数百万像素进行并行计算。正如测试所示，在Stable Diffusion图像生成中，经TensorRT加速的GPU比CPU快1.5~2倍。

当然最关键的是生态壁垒，NVIDIA通过CUDA平台构建了难以撼动的护城河：90%的AI框架原生支持CUDA，开发者无需重写代码即可调用GPU算力。这种生态优势让GPU在面对TPU、FPGA等专用芯片时仍具竞争力。不过，当模型参数量突破万亿级，单GPU已力不从心——现在需要GPU集群通过数据并行（分割数据集）和模型并行（拆分模型层）协同工作，就像多座工厂联合生产。

从实验室到产业界，GPU已成为AI革命的"基础设施"。它不仅加速了模型训练，更通过NIM微服务、Broadcast直播工具等降低了AI应用门槛。

但技术永无止境：当专用AI芯片不断崛起，GPU或许会让出部分领域，但在通用计算与灵活性的平衡上，它仍是目前最优解。毕竟，能同时胜任游戏渲染、3D设计和大模型训练的"多面手"，目前还无可替代。对此大家是怎么看的，欢迎关注我“创业者李孟”和我一起交流！