【玩转 GPU】GPU加速AI开发：硬件技术与实践探索

人工智能技术的发展促进了计算机硬件技术的不断革新。GPU作为一种强大的硬件加速器，由于其对计算密集型任务的高效加速和优质图形处理能力的突出表现，正成为越来越多的AI应用领域的首选设备。本文将介绍基于GPU的AI技术开发实践和场景应用，并深入了解GPU硬件相关的技术知识。

一、GPU加速的AI开发实践

1.1 AI绘画

AI绘画可以通过混合现有的图像并生成新的艺术品，其应用场景广泛，包括游戏、数字艺术以及虚拟现实等领域。在AI绘画领域，可以使用基于GPU的算法获得更高的性能和具有更多艺术性的结果。

Nvidia提供的GauGAN模型就是基于深度学习的图像分割算法实现的AI绘画技术。该技术使用基于GPU的Tensor Cores进行了深度学习网络训练、推理加速，使图像生成速度更快、画面更加精细。

此外，Sketch-RNN和Pix2Pix这种基于卷积神经网络的算法也使用GPU进行训练和加速，并且在人工智能创意拓展领域中有很好的实践效果。

人工智能的成功离不开GPU，因为GPU是现代人工智能算法最重要的计算硬件。在传统的计算机中央处理器（CPU）的处理速度达到瓶颈后，图形处理器（GPU）的并行计算能力被应用于各个领域，以解决大规模计算所带来的问题。GPU架构的并行性使得它们能够利用成百上千个处理核心执行单个任务，这极大地提高了人工智能算法的速度和效率。人工智能任务所需的并行计算能力是CPU难以胜任的，而GPU则能够在相对较短的时间内处理大量数据，如图像和语音信号，从而实现人工智能的成功。

1.2 AI语音合成

AI语音合成是指将文本转换成语音的技术。这种基于语音处理技术的AI技术也可以使用GPU进行加速。

比如，当一段长时间语音需要生成后，可以使用GPU进行批量计算，来加速任务的完成，同时使得AI语音合成的效果更加的自然流畅。

1.3 开源语言模型部署 | 腾讯云服务部署

作为人工智能中最核心的技术之一，自然语言处理在最近几年快速发展。在自然语言处理中，有许多由社区开发的语言模型库可以被称为“强制力的”。

使用GPU对这些模型进行训练和推理，可以帮助科学家们更快速地实现自己的开源语言模型部署，进而推动自然语言处理新的发展。

1.4 CV及NLP部署实践

当涉及到计算机视觉和自然语言处理时，深度学习模型的复杂性远远超过传统算法模型，需要进行大量的数据预处理和模型训练。如果使用GPU，就可以更高效地处理这些数据，并使模型训练更高速。

二、CPU硬件技术

2.1 显卡、显存

显卡是GPU的核心部件之一，由于显卡有着大规模并行计算的特点，可以用于高性能数据处理。在现代计算机架构中，显卡能够极大提高计算机程序的性能。

另外，显存是显卡中最重要的组件之一，在GPU上执行的任务会占用大量显存空间。高性能显存且内存连续的显卡是更适合进行机器学习相关的计算的。比如，Nvidia的Tesla V100图形处理器，使用了16GB或32GB的HBM2内存，即高带宽存储器。

2.2 算力

GPU的核心是大规模的并行计算，而显著的技术优势是在于其强大的浮点计算能力。在速度方面，一些现代显卡每秒可以进行数万亿次数字计算操作。因此，在计算密集型任务中，GPU通常比CPU快上许多。

由于GPU的计算核心可以执行多个操作，这使得一张卡的计算能力远大于单个CPU。尤其是在许多具有多种任务的应用程序中，GPU通常都会取得优势。

2.3 性能测评

在进行CPU和GPU的比较时，GPU的浮点计算性能总是值得关注的重要指标。当处理非常大、需要高速浮点操作处理的问题时，GPU可以使用在速度和图像处理方面的优势来大幅降低计算时间和成本。

2.4 功耗管理

GPU在计算、渲染和视频处理中的高负载会导致能量利用效率降低。Nvidia的技术团队已经在现有的硬件上开发了电源管理技术，使GPU能够理解和提高各种负载类型的能源使用情况，并以改变电源设置来更好地平衡能耗和计算性能。

结语

GPU加速的AI开发和实践探索，不断创新的GPU硬件技术，以及对这些技术进行量身定制以满足特定市场需求的技术创新都表明，GPU将会成为未来人工智能领域最重要的设备之一。此外，GPU将会在各种应用、从物联网到智能城市，以及从医疗到娱乐等领域的重要作用，而这也预示着GPU技术在未来的投资价值。