GPU (图形处理器）

人工智能和机器学习的重要性

GPU 的崛起大大加快了神经网络的训练速度，为人工智能和 ML 带来了革命性的变化。物体检测和图像分割等任务涉及大量图像数据的处理，GPU 的并行处理能力使其受益匪浅。例如，Ultralytics YOLO 模型利用 GPU 在处理视频和图像数据时实现了物体检测任务的实时准确性。这种速度使研究人员和开发人员能够更快地迭代模型，使用更大的数据集进行实验，并部署以前由于计算限制而无法实现的复杂人工智能应用。

与 CPU 和 TPU 的主要区别

中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）在设计和应用上有着本质区别。中央处理器针对通用计算进行了优化，擅长于连续处理各种任务。相比之下，GPU 专为大规模并行计算而设计，可同时对多个数据点执行相同的操作。这种并行架构使 GPU 能够有效地进行矩阵乘法和其他线性代数运算，而这正是深度学习的核心。

GPU 在并行处理方面表现出色，而Google 专门为机器学习工作负载开发的另一类专用硬件Tensor Processing Units (TPU)。TPU 专为TensorFlow 而设计和优化，可为某些 ML 任务（尤其是推理）提供更高的性能。然而，GPU 的应用范围更广，软件生态系统也更宽泛，并得到了以下框架的支持，如 PyTorch和NVIDIA 的CUDA 平台的支持，因此 GPU 仍是大多数人工智能开发的首选。

人工智能在现实世界中的应用

GPU 对于实现影响众多行业的各种人工智能应用至关重要：

• 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车主要依靠 GPU 来实时处理来自摄像头、激光雷达和雷达传感器的数据，从而为导航和安全做出快速决策。GPU 提供的高速处理能力对于自动驾驶汽车所需的人工智能响应速度至关重要。
• 医学影像：在医疗保健领域，GPU 加快了对核磁共振成像和 CT 扫描等医学图像的分析，有助于更快、更准确地进行诊断。由 GPU 支持的医学图像分析提高了医疗专业人员的工作效率，加强了对病人的护理。
• 游戏和虚拟现实：除人工智能外，图形处理器仍然是游戏行业的支柱，它可以渲染复杂的图形并实现身临其境的虚拟现实体验。高性能图形处理器对于在这些应用中提供逼真流畅的视觉效果至关重要。
• 科学研究：各学科的研究人员使用 GPU 加速气候建模、药物发现和粒子物理等领域的模拟和数据分析。GPU 的计算能力可以进行更复杂、更详细的模拟，从而更快地实现科学突破。

与Ultralytics 生态系统整合

Ultralytics 在其整个生态系统中利用 GPU 的强大功能来优化性能和效率。Ultralytics HUB 平台允许用户在云中训练 Ultralytics YOLO利用GPU 加速，大大缩短了训练时间。在模型部署方面，Ultralytics 支持以下格式 TensorRT等格式，为NVIDIA GPU 优化模型，提高推理速度。

对于边缘部署，像NVIDIA Jetson 系列这样配备了强大的 NVIDIA GPU 的设备是在实时应用中运行Ultralytics YOLO 模型的理想平台。要开始使用GPU 加速人工智能，Ultralytics 快速入门指南提供了设置CUDA 和必要环境的说明。对于希望扩大训练规模的高级用户，支持在多个 GPU 上进行分布式训练，从而进一步加速大型和更复杂模型的训练过程。