1. 什么是GPU?什么是CPU?

GPU是Graphics Processing Unit（图形处理器）的缩写，它是一种专门设计用于处理图形和图像的硬件设备。GPU最初是为了加速计算机图形渲染而开发的，但后来发现它在其他领域也有很高的计算能力。GPU具有大量的并行处理单元和高速内存，能够同时处理多个任务，特别适用于执行大规模数据并行计算。

CPU是Central Processing Unit（中央处理器）的缩写，它是计算机系统中的核心处理单元。CPU负责执行计算机指令和控制计算机的各种操作。它是一种通用的处理器，能够执行各种任务，包括算术运算、逻辑运算、数据处理和控制流程等。CPU具有较少的处理单元，但每个单元都较为强大，适用于执行串行任务和需要高速缓存的应用程序，如操作系统、编译器、数据库和常规办公软件等。

GPU主要用于高性能图形处理和并行计算，而CPU则是计算机的大脑，用于执行各种通用任务和控制计算机的运行。

2. GPU的起源?

1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年 4月 ATi发布了 Mach32 图形卡集成了图形加速功能，1998年 4月 ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者.那时候还称呼其为VPU.

英伟达在1999年发布的GEForce256图形处理芯片,提出了GPU的概念.英伟达的显卡从此发布多个型号的GPU,性能越来越好,并且降低了对CPU的依赖.

3. GPU的工作原理?数据准备：在GPU执行计算之前，需要将计算任务的数据加载到GPU的内存中。这些数据通常以图像、向量、矩阵或张量的形式表示。并行计算：GPU的核心特点是大规模的并行计算能力。它包含多个计算单元（通常称为流处理器或CUDA核心），每个计算单元可以同时执行指令和操作数据。这些计算单元组织成一定数量的计算单元组（称为流多处理器或SM）。GPU根据指令流将数据分发给不同的计算单元组，以实现并行计算。

数据并行性：GPU在执行计算时通常采用数据并行的方式。这意味着GPU将相同的指令应用于多个数据元素，以同时处理它们。例如，对于一组像素进行滤镜处理时，GPU可以同时对每个像素应用相同的滤镜操作。内存访问：GPU具有自己的高速内存，称为显存（或全局内存）。在执行计算时，GPU将数据从显存中加载到计算单元的寄存器和共享内存中进行处理。这种内存访问模式对于高速并行计算至关重要，因为它可以避免频繁的数据传输和延迟。结果输出：一旦计算完成，GPU将计算结果从计算单元中存储到显存中，然后可以将结果传输回主机内存，以供进一步处理或显示输出。

4. 为啥人工智能计算需要GPU?

我们都知道人工智能中很大的一个分支是深度学习和强化学习,深度学习计算的时候是需要张量计算,那么什么是张量计算,0阶张量（标量）：0阶张量表示一个单独的数值，例如一个整数或一个实数.1阶张量（向量）：1阶张量是具有一维结构的张量，表示一组数值按顺序排列。2阶张量（矩阵）：2阶张量是具有二维结构的张量，表示一组数值按行和列排列形成矩阵。张量计算需要并行计算.恰恰GPU拥有大量的计算单元和并行处理能力，可以同时执行多个计算任务，加速整体计算过程。

矩阵运算优势：GPU通过专门优化的硬件和算法来高效执行这些矩阵运算，可以显著提升计算性能。

高速内存访问：人工智能计算对于大规模的数据读取和存储速度要求很高。GPU具有自己的高速显存，可以提供快速的数据传输和访问速度，避免了与主机内存之间的频繁数据传输，从而加快了计算速度。

总结一下,GPU是支持并行计算的特性逐渐在深度学习领域应用.加速了人工智能算法的计算过程,让AI不断地发展.未来随着显卡技术的不断发展,GPU的性能将进一步提高.