大模型训练：为何GPU胜过CPU？

为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU？
随着人工智能和深度学习领域的快速发展，对于那些希望利用这些技术的人来说，理解训练神经网络的计算需求是至关重要的。这涉及到一种叫做“人工神经网络”（ANN）的模型，它模仿人脑的工作方式。虽然这个主题在很多文章中都有介绍，但是这里我们将重点讨论为什么在训练神经网络时，使用GPU（图形处理器）比CPU（中央处理器）更为有效。

1. 平行处理：GPU和CPU的主要区别在于它们如何处理任务。CPU是串行处理器，意味着它一次只能处理一个任务。然而，GPU是并行处理器，可以同时处理多个任务。在处理大规模数据集和复杂的神经网络模型时，这种并行处理能力使GPU能够大大加快计算速度。
2. 内存带宽：GPU的内存带宽通常比CPU高得多。这意味着GPU可以更快地从内存中读取或写入数据。对于神经网络训练来说，这非常重要，因为在训练过程中，大量的数据需要在内存和计算单元之间传输。更大的内存带宽可以减少这种数据传输的时间，从而提高训练速度。
3. 特定的硬件加速：许多GPU针对某些特定的计算任务进行了优化，例如矩阵乘法和卷积运算。这些是神经网络训练中的核心计算任务，因此使用GPU可以更高效地完成这些任务。
4. 共享内存：许多现代GPU支持共享内存，这使得在不同的线程之间共享数据变得更加容易。在神经网络训练中，这可以帮助我们更有效地组织计算和数据，从而加速训练过程。
   为了充分利用GPU的这些优点，我们通常使用一些专门的库，如NVIDIA的CUDA和cuDNN，或者AMD的MIOpen。这些库能够充分利用GPU的并行处理能力、高内存带宽以及特定的硬件加速，为神经网络训练提供优化的环境。
   尽管GPU在许多方面都优于CPU，但它们并非没有缺点。首先，它们需要更多的电源和冷却，这可能会对环境产生更大的影响。其次，虽然GPU能够加速训练过程，但是它们并不能解决所有的问题。例如，一些复杂的模型可能需要更多的计算资源来训练，这可能需要更强大的硬件或者更优化的算法。最后，由于GPU的昂贵价格和复杂性，使得其使用范围受到了一定限制。
   总的来说，尽管CPU和GPU都有其优点和缺点，但是在训练神经网络时，使用GPU通常会比使用CPU更有效。主要是因为GPU的并行处理能力、高内存带宽以及针对特定计算任务的优化。然而，我们也需要考虑到GPU的缺点和限制，例如对电源和冷却的需求、模型的复杂性以及硬件成本等。这些因素都可能影响我们选择使用GPU还是CPU来训练神经网络。