CPU 和 GPU ,為什么GPU更適合人工智能?
在人工智能領(lǐng)域,特別是深度學(xué)習(xí)中,GPU(圖形處理器)通常被認為比CPU(中央處理器)更適合,原因在于它們的架構(gòu)差異和處理大規(guī)模并行計算的能力。不過,CPU和GPU 在AI中各有其獨特的作用,具體取決于任務(wù)類型。
一、 架構(gòu)與并行處理能力
1. GPU:GPU擁有數(shù)千個較小的核心,專為并行處理設(shè)計。這使得它特別適合處理諸如矩陣乘法等大規(guī)模并行任務(wù),這在深度學(xué)習(xí)算法中尤為重要?,F(xiàn)代GPU可以同時處理數(shù)百個線程,特別適用于AI模型的訓(xùn)練,尤其是處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計算的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)。
比如在訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN)時,每一層都涉及大量的矩陣運算,這些運算可以被分解為更小的任務(wù)。GPU 能同時處理這些任務(wù),顯著減少訓(xùn)練時間。
2. CPU:相比之下,CPU通常核心數(shù)量較少(例如4到16個),但每個核心在單線程任務(wù)上更強大。CPU擅長處理順序任務(wù)和復(fù)雜邏輯任務(wù),但在處理 AI 模型訓(xùn)練中所需的大規(guī)模矩陣計算時顯得力不從心。CPU更適合管理任務(wù)的整體協(xié)調(diào)、程序控制流和處理不太并行化的任務(wù),例如數(shù)據(jù)預(yù)處理或AI管道中的輸入輸出操作。
二、 數(shù)據(jù)吞吐量和計算需求
1. GPU:GPU專為高數(shù)據(jù)吞吐量設(shè)計,這使得它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的AI工作負載中表現(xiàn)出色,特別是深度學(xué)習(xí)中。GPU尤其擅長處理AI模型訓(xùn)練中大量的線性代數(shù)計算。GPU的專用內(nèi)存架構(gòu)(如NVIDIA GPU中的CUDA核心)使其能夠高效地并行管理多個數(shù)據(jù)流。
比如在訓(xùn)練大型語言模型(如GPT-3)或生成模型(如生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN)時,GPU能夠同時處理數(shù)百萬參數(shù),顯著加快訓(xùn)練速度,而同樣的任務(wù)如果使用CPU可能需要數(shù)周,GPU則僅需幾天甚至幾小時。
2. CPU:盡管CPU的數(shù)據(jù)處理速度相對較低,但它在處理復(fù)雜的決策、分支和串行計算時表現(xiàn)優(yōu)越。CPU更適合非并行化任務(wù),如基于規(guī)則的算法、某些機器學(xué)習(xí)任務(wù)(如決策樹)以及AI系統(tǒng)中的整體控制任務(wù)。
三、 AI 任務(wù)與工作負載的適用性
1. GPU用于訓(xùn)練:訓(xùn)練大型AI模型,尤其是深度學(xué)習(xí)模型,需要大量的并行化矩陣運算,而GPU可以高效地處理這些任務(wù)。GPU通過處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)并行化,顯著減少了訓(xùn)練時間。
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練:無論是像Transformer這樣的深度學(xué)習(xí)模型,還是CNN,GPU都能加速關(guān)鍵的反向傳播和梯度計算,這些都是模型優(yōu)化的重要步驟。
比如像BERT、GPT以及在ImageNet上訓(xùn)練的圖像分類器這樣的大型模型,通常需要GPU 來處理計算密集型任務(wù)。使用分布式GPU集群還可以通過將工作負載分配到多個GPU上進一步加快這些任務(wù)的速度。
2. CPU用于推理:對于較小規(guī)模的AI應(yīng)用或推理任務(wù)(即使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進行預(yù)測),CPU可能足夠用。尤其是在模型較小或推理任務(wù)要求低延遲時,CPU在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)非常好。
很多面部識別軟件等嵌入式系統(tǒng)的運行通常依賴于CPU,尤其是當(dāng)模型已經(jīng)為低功耗設(shè)備進行了優(yōu)化且缺乏GPU的情況下。
?混合工作負載:在某些情況下,CPU和GPU聯(lián)合使用可以實現(xiàn)優(yōu)勢互補。CPU處理順序、基于邏輯的任務(wù)(如數(shù)據(jù)預(yù)處理),而GPU處理模型訓(xùn)練中的并行化工作。
四、 能效與成本考慮
1. 能效:
? GPU:雖然GPU的功耗較高,但在AI任務(wù)中的能效通常更高,因為它們能夠更快地完成計算密集型任務(wù),從而減少每單位工作所需的總能耗。一個GPU可以替代大量的CPU來訓(xùn)練AI模型,從而提高時間和能效。
? CPU:CPU在處理控制邏輯時更加節(jié)能,而在處理不太并行化的任務(wù)時,它們在能耗上可能比GPU更具優(yōu)勢。然而,在大規(guī)模AI任務(wù)中,GPU通常具有更好的性能功耗比。
2. 成本:
?GPU:高性能GPU(如NVIDIA 的H800、H100、A800、A100等)價格昂貴,但可以顯著縮短 AI 模型訓(xùn)練時間,從長遠來看,在能耗和項目時間上節(jié)省成本。
?CPU:CPU相對便宜,在標(biāo)準計算環(huán)境中也更為普遍,因此在輕量級 AI 任務(wù)或預(yù)算緊張時更具成本效益。對于開發(fā)者而言,通常采取平衡策略——輕量級工作負載使用CPU,而對于更復(fù)雜的任務(wù)則轉(zhuǎn)向GPU。
當(dāng)然除了傳統(tǒng)的CPU和GPU,現(xiàn)在還有一些專為AI工作負載設(shè)計的專用硬件解決方案,它們提供了更高的效率:
? TPU(張量處理單元):由Google開發(fā),TPU專門為AI工作負載設(shè)計,尤其是矩陣乘法的性能更高。TPU經(jīng)常用于云端AI服務(wù)。
? FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列):FPGA可以根據(jù)特定的AI任務(wù)進行定制,提供硬件優(yōu)化的靈活性。它們有時用于邊緣AI應(yīng)用,要求低延遲和高吞吐量。
作為用戶應(yīng)該如何選擇呢?
如果你的AI工作負載涉及訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或執(zhí)行需要大量并行計算的任務(wù),GPU是最佳選擇。特別是當(dāng)處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如計算機視覺、自然語言處理 NLP 或大規(guī)模 AI 研究時),GPU的性能遠勝于CPU。
對于AI推理、數(shù)據(jù)預(yù)處理或較小的模型,當(dāng)不需要大量并行計算時,CPU是更具成本效益的選擇。CPU在AI管道中還負責(zé)任務(wù)的整體協(xié)調(diào)、數(shù)據(jù)處理和決策邏輯。
當(dāng)然在多數(shù)案例中,我們發(fā)現(xiàn)CPU和GPU結(jié)合使用是最有效的策略,這樣可以讓它們各自發(fā)揮優(yōu)勢。
目前互聯(lián)互通的AI算力還是以GPU為主,輔以CPU,當(dāng)然不同的案例需要根據(jù)需求去合理搭配相應(yīng)的計算架構(gòu),如此放為優(yōu)化性能和成本效率的關(guān)鍵。