GPU (图形处理器）

人工智能和机器学习的重要性

GPU 的并行处理能力是近年来人工智能进步的主要推动力。训练深度神经网络涉及大量数据和计算密集型操作，如矩阵乘法。与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU 擅长这些任务，大大缩短了训练复杂模型所需的时间。这种加速度使研究人员和开发人员能够更快地进行迭代，使用更大的数据集进行实验，并以更高的精度和速度解决物体检测和图像分割等问题。例如，Ultralytics YOLO 模型在很大程度上依赖于 GPU 来实现实时视觉任务的高性能。通常通过云计算平台或专用硬件访问强大的 GPU，这对现代人工智能开发至关重要。

与 CPU 和 TPU 的主要区别

虽然 GPU、CPU 和Tensor 处理单元（TPU）经常在一个系统中协同工作，但它们有着不同的架构和最佳使用案例：

• 中央处理器（CPU ）：CPU 专为通用计算而设计，擅长处理顺序任务和管理系统操作。它们拥有几个功能强大的内核，经过优化，可在各种工作负载上实现低延迟。查看CPU 与GPU 的比较。
• 图形处理器（GPU ）：GPU 针对并行处理进行了优化，拥有数千个更简单的内核，可同时处理多项任务。这使它们成为深度学习、图形渲染和高性能计算（HPC）中常见的数据并行计算的理想选择。主要提供商包括 NVIDIA和AMD。
• TPU （Tensor 处理单元）：TPUGoogle开发，是专门设计用于加速 ML 工作负载的特定应用集成电路 (ASIC)，尤其是那些使用 TensorFlow框架的工作负载。它们为特定的tensor 运算提供高性能，但通用性可能不如 GPU。更多详细信息，请访问Google 的TPU 页面。

GPU 兼顾了并行任务的高性能和广泛的适用性，并有成熟的软件生态系统（如NVIDIA®）公司的 CUDA和 PyTorch.使用 Docker 等工具可以简化GPU 环境的设置；详情请查看Docker 快速入门指南。

人工智能在现实世界中的应用

GPU 是许多尖端人工智能应用不可或缺的一部分：

• 自动驾驶汽车：GPU 实时处理来自摄像头、激光雷达和雷达的大量数据流，为自动驾驶汽车中的人工智能提供感知、路径规划和决策功能。特斯拉等公司的自动驾驶系统在很大程度上依赖于 GPU。
• 医学图像分析：在医疗保健领域，GPU 可加速对核磁共振成像、CT 扫描和 X 射线等复杂医疗图像的分析，帮助放射科医生检测异常、分割组织并提高诊断准确性。这是医疗图像分析的一个关键领域，NVIDIA ™ Clara等平台可提供专业工具。

GPU 对于在边缘设备（如使用NVIDIA ®）Jetson 平台的设备）上部署的模型的训练也至关重要。这些模型的训练通常在功能强大的 GPU 上进行，可能会使用Ultralytics HUB等平台来简化工作流程。