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文章目录
一、背景 二、CPU 和 GPU 的历史 2.1 CPU 产生的背景 2.2 GPU 产生的背景 三、 GPU vs CPU 四、GPU 应用 五、如何利用大模型的优势 5.1 界面如下： 5.2 对话 5.3 画图这里 5.4 还有很多的助手可以使用 5.5 傻瓜式写作 5.6 Suno 创作歌曲 六 、总结一、背景
伴随着大模型的爆火，也带火了一家公司 NVIDIA，主要是因为大模型的训练、计算等离不开大算力：GPU，而NVIDIA是一家领先的科技公司，以设计高性能图形处理单元（GPU）而闻名，广泛应用于游戏、人工智能和数据中心等领域。
为什么大模型离不开GPU，而GPU 和CPU又有什么区别呢？本篇就来解决这些问题
二、CPU 和 GPU 的历史
2.1 CPU 产生的背景
CPU的发明背景主要源于对计算效率和自动化的需求。
早期计算机使用机械或电子元件，比如真空管，进行计算，效率低且编程繁琐，且易损坏。20世纪中期，随着集成电路技术的发展，科学家们希望通过将计算机的多个功能整合到一个芯片上，提高计算速度和可靠性，最终导致了中央处理器（CPU）的出现。这种设计使得计算机能够更快速地执行程序，推动了计算机技术的快速发展和普及。
2.2 GPU 产生的背景
GPU的发明背景源于对图形处理性能的需求。
随着计算机图形技术的发展，游戏和视觉应用对图形渲染的要求不断提高，传统的中央处理器（CPU）无法高效处理复杂的图形任务。因此，在1990年代初，NVIDIA等公司开始研发专门的图形处理单元（GPU），以实现更快的图形渲染和更高的并行处理能力。这一创新不仅提升了游戏和视觉效果，还推动了科学计算和深度学习等领域的发展。
三、 GPU vs CPU
CPU GPU 中央处理器 图形处理器 多核 多核 低延迟 高吞吐量 适合串行处理 适合并行处理 可以同时执行多项操作 可以同时执行数千个操作从架构上看，CPU 仅由几个内核和大量缓存组成，每次只能处理几个软件线程。相比之下，GPU 则由数百个内核组成，可以同时处理数千个线程。
四、GPU 应用
计算机图形学是众多应用中的第一款，杀手级应用，它推动了 GPU 背后巨大的研发引擎向前发展。
人工智能与游戏：GPU 驱动的深度学习全面展开
由于 NVIDIA GPU 中加入了专用的Tensor Core，深度学习能力得到了加速。Tensor Core 可加速大型矩阵运算（AI 的核心），并在单个运算中执行混合精度矩阵乘法和累加计算。这不仅可以加速各种传统 AI 任务，现在还可用于加速游戏。
在汽车行业，GPU 具有诸多优势。正如您所期望的那样，它们提供无与伦比的图像识别功能。但它们也是打造能够从大量不同的现实场景中学习并适应的自动驾驶汽车的关键。
在机器人领域，GPU 是让机器感知周围环境的关键，这一点并不令人意外。然而，它们的 AI 能力已成为机器学习复杂任务（如自主导航）的关键。
在医疗保健和生命科学领域，GPU 具有诸多优势。当然，它们非常适合成像任务。但基于 GPU 的深度学习可加快这些图像的分析速度。它们可以处理医疗数据，并通过深度学习将这些数据转化为新功能。
大模型
五、如何利用大模型的优势
葫芦 AI获取链接 相当于"N合一"的国内镜像。可以访问GPT4 / 文心一言 / Midjourney / DALL-E/Gemini pro /Suno/SD
它有试用点数，直接点击 葫芦AI获取链接，就可以免费试用。蹭免费的点数，薅羊毛！
5.1 界面如下：
5.2 对话
多模型可供选择，有 GPT 、Gemini 、文心一言等
5.3 画图这里
可以充分的利用 DALL3 绘图，也可以选择 MJ 绘图
5.4 还有很多的助手可以使用
比如 python 专家，可以解决 python 问题等等，强大无比
5.5 傻瓜式写作
写博客，写周报，全靠它了
5.6 Suno 创作歌曲
没事的话，还能写首歌，自娱自乐
六 、总结
本文从CPU和GPU的历史背景入手，详细介绍了它们的区别和应用，对于想要了解这方面知识的读者有一定的参考价值。此外，文章还推荐了一个多模型可供选择的工具葫芦AI，方便读者快速利用大模型的优势。
总结
文章总结：本文由shengjk1撰写，旨在通过通俗易懂且富有趣味性的方式，分享大厂经验与编程语言教程的相关知识。文章围绕CPU与GPU的对比与应用展开，详细探讨了两者的历史背景、架构区别及在多个领域的应用广泛性。
首先，介绍了伴随大模型兴起而备受关注的NVIDIA公司，强调了GPU在大模型训练与计算中不可或缺的角色。接着，分别追溯了CPU与GPU的产生背景，阐述了两者从计算需求与图形处理需求中诞生的历程。
随后，文章深入对比了CPU与GPU的区别，指出CPU适合处理少量高效、低延迟的任务，而GPU以其多核并行处理的优势，在高吞吐量应用中表现卓越，尤其适合处理如深度学习等需大量并行计算的场景。
在GPU应用领域部分，文章列举了包括计算机图形学、人工智能、游戏、自动驾驶汽车、机器人技术及医疗保健等在内的多个领域，展示了GPU如何推动这些领域的快速发展与变革。
最后，文章推荐了葫芦AI这一多功能平台，它不仅集成了多个热门大模型如GPT、Gemini等，还提供了画图、傻瓜式写作、创作歌曲等实用功能，助力读者快速上手并享受大模型带来的便利与乐趣。
总之，本文不仅为读者提供了关于CPU与GPU的详尽知识，还通过推荐实用的平台，鼓励读者积极探索与利用大模型的先进功能。