黃仁勳日前在2023 COMPUTEX演講,直言CPU是個奇蹟,但現在CPU的時代已經結束,需要一個加快的運算模式,意即GPU,而輝達花了近30年完成加速運算,他也在現場展示了6年前一張電腦繪圖,當時電腦需要幾小時的時間畫出這張複雜的場景,經過十年的研究,如今同樣的場景只需要數秒。
但GPU與CPU到底有何差異?一般民眾其實並無法完全理解。而根據AWS(Amazon Web Services)亞馬遜網路服務公司資料顯示,CPU與GPU都是讓電腦運作的硬體單元,可以將其視為運算裝置的大腦,都具有相似的內部元件,包括核心、記憶體和控制單元,但GPU更專業,相較於一般CPU,能夠更有效地處理平行執行的複雜數學運算,雖然GPU最初是為處理遊戲和動畫中的圖形轉譯任務而建立,但現在其用途遠遠超出這種情況。
電腦圖形和動畫的出現,產生了CPU根本沒有設計進行處理的首個運算密集型工作負載,例如電玩遊戲動畫需要應用程式處理資料,以顯示數千個像素,每個像素都有自己的色彩、光線強度和移動,就造成CPU計算效能問題。
相較於CPU,GPU工作負載可更有效地處理多個運算密集型應用程式,例如機器學習和AI人工智慧。
AWS也舉例說,CPU就像一間大餐館的主廚,若要翻轉數百個漢堡肉排,即使主廚可以親自做到,卻非最佳時間利用方式,當主廚完成這項簡單但耗時的任務時,所有廚房操作可能會停止或減慢速度,為了避免這種情況,主廚可使用幾個初級助理來翻轉漢堡排,GPU則更像是擁有十隻手的初級助理,可在10秒內翻轉100 個漢堡排。
但CPU與GPU並非二擇一,或只能選擇一個使用,每個計算機、伺服器都需要CPU 才能運作,但可以搭配GPU來做為額外的副處理器,而GPU型伺服器可針對機器學習、神經網路和深度學習(AI人工智慧)任務提供高效能。