一、引言
随着人工智能（AI）技术的快速发展，深度学习等算法在图像识别、自然语言处理、数据挖掘等方面表现出了强大的能力。而这些算法的底层计算，往往对硬件有着极高的要求。为了满足这些需求，越来越多的研究和工程实践开始尝试使用图形处理器(Graphics Processing Units，缩写：GPU)进行高速并行计算。那么，本文将通过对比CPU和GPU的特性，分析GPU的优势，并结合具体的实践案例，讨论为什么当前的AI领域对GPU有如此大的需求。
CPU 和 GPU 的本质区别
图形处理器(Graphics Processing Units，缩写：GPU)是一种专门为图形计算任务设计的处理器，其最初是为了解决3D图形渲染中计算量大、并行性好的问题而发展起来的。与中央处理器(Central Processing Units，缩写：CPU)相比，GPU具有更多的并行处理单元和更大的内存带宽，因此在执行大规模并行计算任务时具有明显的优势。简单来说，GPU的主要优势在于并行处理。
而CPU的主要优势在于串行处理。