本文來自微信公眾號“數(shù)據(jù)猿”，作者/一蓑煙雨。
想象一下，你在一個巨大的迷宮里尋找出口，這個迷宮復(fù)雜到足以讓最聰明的大腦也迷失方向。這個迷宮，就像是當(dāng)今世界中的數(shù)據(jù)海洋，而找到出口的鑰匙，就是AI。但是，要讓AI真正發(fā)揮作用，我們需要一種特殊的“超級望遠鏡”，可以快速地、準(zhǔn)確地穿透這個復(fù)雜的迷宮，找到隱藏在其中的寶藏。這個“望遠鏡”，就是我們今天要深入討論的——GPU、ASIC，以及基于此整個計算產(chǎn)業(yè)的變革。
從CPU到GPU，是一場計算哲學(xué)的演進
在人工智能成為家喻戶曉的技術(shù)之前，計算機科學(xué)界已經(jīng)有了一個長久以來的好朋友——馮·諾依曼架構(gòu)。這種架構(gòu)由匈牙利數(shù)學(xué)家約翰·馮·諾依曼在上個世紀(jì)40年代提出，至今仍是大多數(shù)計算機系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在這個架構(gòu)下，CPU扮演著絕對主角的角色，它負責(zé)讀取并執(zhí)行存儲在內(nèi)存中的指令。你可以將其想象為一位指揮家，指揮著計算機中的各種操作和處理任務(wù)。
然而，隨著時間的推移，人們開始意識到這位老朋友在處理某些特定任務(wù)時，尤其是在人工智能領(lǐng)域，表現(xiàn)得并不盡如人意。原因在于，AI任務(wù)，特別是深度學(xué)習(xí)，需要大量的并行計算能力和數(shù)據(jù)處理能力。而傳統(tǒng)的CPU設(shè)計更側(cè)重于順序執(zhí)行任務(wù)，每次只能處理少量任務(wù)。這就好比是讓一位廚師同時準(zhǔn)備百桌宴會的餐點，雖然他技藝高超，但面對海量的工作量，效率自然大打折扣。
正是在這個背景下，智能計算架構(gòu)應(yīng)運而生，以滿足日益增長的并行處理需求。在這個新的架構(gòu)中，GPU（圖形處理單元）和ASIC（應(yīng)用特定集成電路）等硬件成為了新的明星。GPU最初被設(shè)計用于加速圖形和視頻處理，但其內(nèi)部成百上千的核心能夠同時處理大量數(shù)據(jù)，使其成為執(zhí)行并行計算的理想選擇。
ASIC則是為了滿足特定應(yīng)用需求而生的硬件解決方案，它們在執(zhí)行某些特定類型的計算任務(wù)時，比通用硬件（如CPU或GPU）更加高效。在人工智能領(lǐng)域，比如谷歌的TPU（張量處理單元），就是一種專為深度學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計的ASIC，其設(shè)計哲學(xué)是最大限度地提高特定任務(wù)的計算效率和速度。
隨著GPU和ASIC等硬件的發(fā)展，我們不僅見證了計算架構(gòu)的革命，也看到了這些技術(shù)如何推動人工智能從理論走向?qū)嵺`的進程。這種設(shè)計哲學(xué)的轉(zhuǎn)變，從注重通用計算能力轉(zhuǎn)向滿足特定計算需求的高效能，不僅加速了AI應(yīng)用的研發(fā)和部署，也大大擴展了AI技術(shù)的應(yīng)用場景。我們現(xiàn)在能夠訓(xùn)練比以往任何時候都要復(fù)雜的模型，處理從自然語言處理到計算機視覺等多個領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)，這一切都得益于智能計算架構(gòu)的進步。
并行處理，是這場演進的關(guān)鍵
那么，為什么現(xiàn)在GPU變得這么重要呢，以至于英偉達市值突破兩萬億美元，是上一代霸主英特爾的10倍以上？這就要從人工智能和GPU的數(shù)據(jù)處理方式說起，來從更本質(zhì)上來分析為什么GPU跟人工智能如此般配。
在探討為什么GPU特別適合AI任務(wù)之前，讓我們先了解一下傳統(tǒng)計算與智能計算在數(shù)據(jù)處理方式上的根本差異，以及并行處理能力為何如此重要。
傳統(tǒng)的計算任務(wù)，比如文字處理或者網(wǎng)頁瀏覽，往往依賴于線性處理流程。你可以把它想象成在廚房做飯：一步接一步，切完菜才能開始炒。這種方式在處理復(fù)雜任務(wù)時很有效，因為它保證了任務(wù)的順序性和邏輯性。然而，當(dāng)我們轉(zhuǎn)向AI領(lǐng)域，比如圖像識別或自然語言處理，數(shù)據(jù)處理的需求就完全不同了。這時，我們面對的是大量的數(shù)據(jù)需要同時分析，就像是要一次性照顧好廚房里的上百個炒鍋，每個都要保證溫度和時間恰到好處。
并行處理技術(shù)正是為了解決這類問題而生，與線性處理一步步來不同，它允許多個處理任務(wù)同時進行。這不僅大幅提高了處理速度，也極大地提升了效率。在AI任務(wù)中，這種能力是至關(guān)重要的，因為它們通常涉及到的數(shù)據(jù)量巨大，且需要在短時間內(nèi)完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和處理。
GPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是它適應(yīng)并行處理的關(guān)鍵，不同于CPU通常只有幾個核心，GPU擁有成百上千個核心，可以同時執(zhí)行大量的運算任務(wù)。這就像是將一個巨大的辦公室從只有幾個工作人員變成了擁有成百上千個工作人員，每個人都在同時處理一個小任務(wù)，最終迅速完成整個項目。這種結(jié)構(gòu)使得GPU在處理圖像渲染、視頻編輯等大量數(shù)據(jù)并行處理的任務(wù)時表現(xiàn)出色，而這正是AI領(lǐng)域中經(jīng)常遇到的場景。
舉個例子，深度學(xué)習(xí)中的一個關(guān)鍵步驟是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這涉及到大量的矩陣運算。在這個過程中，GPU的并行處理能力可以同時計算成千上萬個神經(jīng)元的輸出，極大地加快了學(xué)習(xí)過程。這與CPU相比，后者在處理這類任務(wù)時可能需要更長的時間，因為它們更擅長于處理需要連續(xù)邏輯和高級決策的任務(wù)，而不是大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理。
GPU之所以在AI任務(wù)，尤其是深度學(xué)習(xí)中表現(xiàn)出色，還在于它們對于矩陣和向量計算的高效率。深度學(xué)習(xí)算法大量依賴這類計算，GPU設(shè)計之初就考慮到了這一點，優(yōu)化了相關(guān)的硬件和軟件，以支持這些操作的高效執(zhí)行。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，對計算資源的需求也在不斷增長，GPU能夠提供這種需求所必需的可擴展性和靈活性。
此外，GPU的發(fā)展促進了新的編程模型和算法的出現(xiàn)，這些都是專門為并行計算和高效率計算設(shè)計的?？蚣苋缬ミ_的CUDA，允許開發(fā)者直接利用GPU的強大計算能力，而不必深入了解底層的復(fù)雜機制。這種易于訪問和使用的特性，使得GPU成為AI研究和開發(fā)的首選硬件平臺。
總的來說，GPU在AI任務(wù)中的關(guān)鍵作用不僅僅是因為它們強大的并行處理能力，還因為它們對于AI領(lǐng)域至關(guān)重要的操作——如矩陣和向量運算——提供了優(yōu)化和高效的執(zhí)行。這使得GPU成為驅(qū)動當(dāng)今AI革命的核心技術(shù)之一，無論是在科研界還是工業(yè)界，GPU都被廣泛應(yīng)用于加速AI的發(fā)展。
整個計算產(chǎn)業(yè)從此不同了
需要指出的是，我們目前正處在整個計算產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵節(jié)點上，GPU技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用不僅僅改變了硬件制造的面貌，也深刻影響了軟件開發(fā)和云計算服務(wù)的格局，從而對整個計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)造成了顯著的影響。
隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)、和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，對GPU的需求呈現(xiàn)出前所未有的增長趨勢。這種需求的增長不僅推動了硬件制造商不斷創(chuàng)新，以設(shè)計出更高效、更強大的GPU，同時也促使了新玩家的加入和投資的增加。這一切不僅促進了硬件技術(shù)的革新，也帶動了整個半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，加速了計算能力的普及和應(yīng)用的擴展。
傳統(tǒng)的編程模型和工具往往無法充分利用GPU的并行計算能力，這就促使了新的編程模型和工具的出現(xiàn)。例如，英偉達的CUDA編程平臺就是專門為GPU設(shè)計的，此外，深度學(xué)習(xí)框架如TensorFlow和PyTorch也提供了對GPU加速的支持，使得開發(fā)者能夠更容易地構(gòu)建和訓(xùn)練復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型。
這種針對GPU優(yōu)化的編程工具和框架的發(fā)展，不僅降低了開發(fā)門檻，使得更多的研究者和開發(fā)者能夠利用GPU進行科學(xué)研究和應(yīng)用開發(fā)，還推動了編程范式的變革?，F(xiàn)在，開發(fā)者在設(shè)計軟件時，更加注重軟件能夠充分利用硬件資源，尤其是GPU的并行處理能力，從而實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理和計算。
隨著GPU加速計算能力的增強，云服務(wù)提供商紛紛將GPU集成到其服務(wù)中，提供GPU加速的云計算服務(wù)。這使得即使是沒有高性能計算硬件的小型企業(yè)和個人開發(fā)者，也能通過云服務(wù)獲得必要的計算資源，進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)任務(wù)。GPU加速的云服務(wù)不僅降低了AI項目的門檻，還提高了計算的靈活性和可擴展性，使得計算資源可以根據(jù)需求快速調(diào)整。
此外，GPU加速云服務(wù)的興起還促進了新型業(yè)務(wù)模式的發(fā)展，如AI分析平臺、在線深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺等，這些服務(wù)讓用戶能夠更加靈活和經(jīng)濟高效地利用GPU資源，推動了AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。
綜上所述，GPU技術(shù)對計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)的影響深遠且全面。它不僅推動了硬件制造的創(chuàng)新，也催生了新的軟件開發(fā)模式和編程工具，更重要的是，它通過云計算服務(wù)，使得高性能計算資源變得更加普及和可獲取，為AI技術(shù)的發(fā)展提供了強大的動力和廣闊的應(yīng)用空間。
文：一蓑煙雨/數(shù)據(jù)猿
責(zé)編：凝視深空/數(shù)據(jù)猿
