CPU和GPU的区别是什么？为什么训练人工智能用GPU而不是CPU?

CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机的大脑，负责执行计算机程序中的指令。它从内存中读取指令和数据，并执行各种计算和逻辑运算。CPU的性能决定了计算机的运算速度。

CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等部件组成。控制单元负责从内存中读取指令并解释执行，算术逻辑单元负责进行各种算术和逻辑运算，寄存器则用于临时存储数据和指令。

当运行一个程序时，操作系统会将程序加载到内存中，并将控制权交给CPU。CPU会按照程序中的指令顺序执行计算，完成各种任务。在电脑运行的过程中，CPU一直在工作，执行各种指令。当打开一个应用程序、浏览网页、编辑文档或进行其他操作时，都会调用CPU来完成相关计算。

2、什么是GPU?

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图形计算的处理器。它具有大量的并行处理单元，可以快速执行大量计算，特别擅长处理图形渲染、视频编码和解码、机器学习等任务。

GPU通常用于协助CPU完成计算任务。当程序中需要进行大量的图形计算或并行计算时，CPU会将相关数据发送到GPU，让GPU来完成这些计算。这样可以大大提高计算速度。

.3、为什么训练人工智能主要用GPU?

CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）的主要区别在于它们的设计目标不同。CPU是一块超大规模的集成电路，其中包含ALU算术逻辑运算单元、Cache高速缓冲存储器以及Bus总线。它需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂1。

而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。因此，GPU擅长大规模并发计算，例如图形处理、密码破解等

虽然CPU也可以用于训练人工智能模型，但是它们通常不如GPU快。这是因为GPU具有大量的并行处理单元，可以同时执行大量计算，而CPU通常只有几个核心。此外，GPU的架构专门设计用来执行大量浮点运算，这对于人工智能训练中的矩阵运算非常重要。

因此，使用GPU进行人工智能训练通常比使用CPU快得多。

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