4/25/2023，光纖在線訊，最近，出現(xiàn)頻率比較高的名詞，比如，CPU,GPU,AI等新詞層出不窮，而我們也經(jīng)常會對這些新名詞感到疑惑，這之間有什么關聯(lián)，又有什么區(qū)別，是不是越來越重要了，帶著疑問，我翻看了一些研報，咨詢了身邊相關領域的專家，一一解惑。

那么什么是CPU？CPU名為中央處理器，是一塊超大規(guī)模的集成電路，是一臺計算機的運算核心和控制核心。其功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數(shù)據(jù)。計算機的性能在很大程度上由CPU的性能所決定，而CPU的性能主要體現(xiàn)在其運行程序的速度上。

一些機構的分析員認為，之所以出現(xiàn)”X”PU，是因為CPU的算力達到瓶頸，無法在繼續(xù)上升，滿足日益增長的算力需求，提升算力又主要依靠提高時鐘頻率和增加處理器內(nèi)核數(shù)，但是很遺憾，這些方法也遇到了瓶頸，于是現(xiàn)在我們逐漸開始把一些重復的工作安放到一個專用的加速器，來達到降低功耗，提升性能的目的，而放棄傳統(tǒng)的CPU大管家處理模式，這就促使”X”PU的加速器的興起。

據(jù)資料顯示，GPU（英語：graphics processing unit，圖形處理器），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。

GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，并進行部分原本CPU的工作，兩者的設計原理也截然不同。

GPU的設計原理：總結為大量的簡單運算
1、大量的運算單元：負責簡單粗暴的計算，不擅長奧數(shù)題，但小學題他會；
2、少量的控制單元和緩存單元：主要是負責合并和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，對這兩塊的需求較小，所以占據(jù)GPU較小的空間。

CPU的設計原理：因為CPU涉及到通用計算，復雜度較高，總結成少量的復雜計算。
1、需要少量的運算單元，強大的邏輯運算能力，可以理解為4個專家，既可以做奧數(shù)題，也可以做加減法；
2、需要足夠的控制單元實現(xiàn)復雜的數(shù)據(jù)控制和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)；
3、需要足夠的緩存單元去存放一些已經(jīng)計算完成的結果，或者是后面馬上要用到的數(shù)據(jù)。

在今年的GTC 2023中，英偉達推出了全新的GPU推理平臺，截至目前，英偉達的GPU芯片正在為全球絕大多數(shù)的人工智能系統(tǒng)提供最基礎的算力支持，而ChatGPT母公司OpenAI，便是憑借著10000片英偉達的GPU芯片，成功訓練出了GPT-3大語言模型，震驚了全世界。

根據(jù)中國儀器儀表行業(yè)發(fā)布的資料顯示，F(xiàn)PGA是數(shù)字芯片的一類分支，與CPU、GPU等功能固定芯片不同的是，F(xiàn)PGA制造完成后可根據(jù)用戶需要，賦予其特定功能，也可以理解為半定制化芯片。

它本質(zhì)是一種可編程的芯片，人們可以把硬件設計重復燒寫在它的可編程存儲器里，從而使FPGA芯片可以執(zhí)行不太的硬件設計和功能。具有可編程靈活性高，開發(fā)周期短和并行計算效率高的優(yōu)勢。

FPGA相比CPU的巨大優(yōu)勢在于確定性的低時延，這是架構差異造成的。CPU的利用率越高，處理時延便越大，而FPGA無論利用率大小，其處理時延是穩(wěn)定的。在汽車和工業(yè)這些需要確定低時延的場景，F(xiàn)PGA具有非常大的優(yōu)勢。

此外，F(xiàn)PGA相比CPU，具有更高的靈活性。

關于AI芯片，廣義上講，能運行AI算法的芯片都叫AI芯片，目前通用的CPU、GPU、FPGA等都能執(zhí)行AI算法，只是執(zhí)行效率差異不同，但俠義上來說，一般將AI芯片定義為，專門針對AI算法做了特殊加速設計的芯片。

目前AI芯片的主要用于語音識別、自然語言處理、圖像處理等大量使用AI算法的領域，通過芯片加速提高算法效率。

它可以理解為一個快速計算乘法和加法的計算器，而CPU要處理和運行非常復雜的指令集，難度比AI芯片大很多。GPU雖然為圖形處理而設計，但是CPU與GPU并不是專用AI芯片，其內(nèi)部有大量其他邏輯來實現(xiàn)其他功能，這些邏輯對于目前的AI算法來說完全無用。目前經(jīng)過專門針對AI算法做過開發(fā)的GPU應用較多，也有部分企業(yè)用FPGA做開發(fā)，但是行業(yè)內(nèi)對于AI算法必然出現(xiàn)專用AI芯片。

根據(jù)以上了解，我們可以總結為：
CPU是一個有多種功能的優(yōu)秀領導者。它的優(yōu)點在于調(diào)度、管理、協(xié)調(diào)能力強，計算能力則位于其次。而GPU相當于一個接受CPU調(diào)度的“擁有大量計算能力”的員工。

GPU 作為圖像處理器，設計初衷是為了應對圖像處理中需要大規(guī)模并行計算。因此，其在應用于深度學習算法時，也有一定的局限性。

FPGA，其設計初衷是為了實現(xiàn)半定制芯片的功能，即硬件結構可根據(jù)需要實時配置靈活改變。

盡管 FPGA 倍受看好，甚至百度大腦、地平線AI芯片也是基于FPGA 平臺研發(fā)，但其畢竟不是專門為了適用深度學習算法而研發(fā)，實際仍然存在不少局限。

人工智能定制芯片是大趨勢，從發(fā)展趨勢上看，人工智能定制芯片將是計算芯片發(fā)展的大方向。

AI芯片賦能算力基石，根據(jù)芯片的類別，眾多算力芯片中，以GPU用量最大，據(jù)IDC數(shù)據(jù)，預計到2025年GPU仍將占據(jù)AI芯片8成市場份額。

就英偉達GPU產(chǎn)品來看，其產(chǎn)品線豐富、產(chǎn)品性能頂尖、開發(fā)生態(tài)成熟，目前全球AI算力芯片市場由英偉達的GPU壟斷，根據(jù)中國信通院的數(shù)據(jù)，2021年Q4英偉達占據(jù)了全球95.7%的GPU算力芯片市場份額。2023財年，英偉達數(shù)據(jù)中心營收達到150億美元，同比增長41%，F(xiàn)Y2017-FY2023復合增速達63%，表明全球AI芯片市場規(guī)模保持高速增長。