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當(dāng)前，人工智能已經(jīng)成為推動企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展的核心引擎。我們知道，算力、算法和數(shù)據(jù)是人工智能的三大核心要素，缺一不可。今天，筆者就從通用計算芯片這個維度出發(fā)，跟大家詳細(xì)聊聊關(guān)于算力的相關(guān)技術(shù)與市場競爭態(tài)勢。
所謂AI計算芯片（也稱邏輯芯片），就是指包含了各種邏輯門電路，即能夠進行運算，又能夠進行邏輯判斷的數(shù)字芯片，包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等。這里，我們將通過一些比喻重點跟大家介紹一下CPU與GPU這兩種通用計算芯片，希望大家看完本篇文章，能夠真正了解CPU與GPU的主要差異，以及相互之間的優(yōu)劣勢。
要了解CPU與GPU的本質(zhì)區(qū)別，首先要簡單地認(rèn)識一下計算機的基本架構(gòu)。
從數(shù)據(jù)輸入到結(jié)果輸出，現(xiàn)在的計算機大都是基于1940年代誕生的馮·諾依曼架構(gòu)演進而來。在這個架構(gòu)中，主要有輸入設(shè)備、存儲器、運算器(ALU，也稱邏輯運算單元)、控制器(CU)、輸出設(shè)備組成。
數(shù)據(jù)輸入：將外部數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)處理引擎中；
數(shù)據(jù)緩存區(qū)：負(fù)責(zé)計算過程中臨時數(shù)據(jù)的存儲與讀取，主要用來提高數(shù)據(jù)的讀寫效率；
控制單元：負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)處理的控制命令，并且執(zhí)行對整個處理引擎的控制和狀態(tài)進行實時反饋；
計算單元：即數(shù)據(jù)處理的核心；
數(shù)據(jù)輸出：輸出處理好的數(shù)據(jù)，與外界進行交互。
本質(zhì)上，CPU與GPU都是從馮·諾依曼架構(gòu)演進而來，但由于采用了不同的架構(gòu)，因此雙方在計算性能上存在著較大的差異。接下來，我們就通過以英特爾為代表的x86架構(gòu)和以英偉達(dá)為代表的CUDA（NV-RSIC）架構(gòu)，來介紹一下兩者的不同之處。
1）CPU：串行計算
作為計算機中的核心部件，CPU就像我們?nèi)祟惖拇竽X一樣，它不僅僅要執(zhí)行各種復(fù)雜的計算任務(wù)，還要負(fù)責(zé)控制其它部件之間的協(xié)作。因此，除了計算單元外，控制單元也在CPU中扮演著重要的角色。（CPU架構(gòu)示意如下圖）
上圖可以看到，在整個CPU架構(gòu)中，負(fù)責(zé)計算的綠色區(qū)域占的面積相對并不算大，反而黃色區(qū)域的控制單元占據(jù)了不少的空間。因此，除了計算之外，CPU也比較擅長邏輯控制。
和我們的大腦一樣，CPU只能同時完成一件事情，是以串行方式進行計算的。指令在CPU中執(zhí)行的過程就像一個工廠生產(chǎn)車間中的一條流水線，即先讀取指令，之后通過指令總線送到控制器中進行譯碼，并發(fā)出相應(yīng)的操作控制信號；然后運算器按照操作指令對數(shù)據(jù)進行計算，并通過數(shù)據(jù)總線將得到的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)緩存器，完成一條指令的計算過程。（如下圖）
在取指令 ->指令譯碼 ->指令執(zhí)行這個過程中，只有在指令執(zhí)行的時候計算單元才發(fā)揮作用，這樣取指令和指令譯碼的兩段時間，計算單元就不會工作，這就會造成計算效率不高。
為了提高指令執(zhí)行的效率，在不同的指令之間，通過預(yù)先讀取后面的幾條指令，使得指令流水處理，這樣就減少了指令等待的過程，提高了指令執(zhí)行效率。(如下圖)
當(dāng)然，提高時鐘頻率、增加更多的核心數(shù)量，也能夠有效地提高CPU的計算效率，但隨著技術(shù)瓶頸的出現(xiàn)，提高核心數(shù)量和提高時鐘頻率的難度越來越大，且?guī)淼男阅芴嵘壤絹碓叫 ?/span>
不難發(fā)現(xiàn)，受架構(gòu)影響，CPU有著很強的邏輯運算能力，但并不擅長1+1=2的大量數(shù)據(jù)的并行計算。因此，在AI訓(xùn)練過程中，需要大規(guī)模并行計算時，CPU的優(yōu)勢就非常不明顯了。
2）GPU：并行計算
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上圖可以看到，GPU內(nèi)部擁有大量的計算單元。由于采用了并行架構(gòu)設(shè)計，每一組計算單元都有單獨的緩存和控制器。
由于具有大量的計算單元，僅用來進行圖形圖像處理，應(yīng)用范圍過于狹窄，也無法真正發(fā)揮GPU的價值。于是，NVIDIA提前感知到AI將成為未來的主要技術(shù)趨勢，并將GPU內(nèi)部的計算單元進行了通用化的重新設(shè)計，GPU變成了GPGPU，即通用并行計算平臺，也就是今天我們所指的GPU。
GPU不僅能夠處理圖形數(shù)據(jù)，還可以處理非圖形化數(shù)據(jù)，特別是在運算量遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)調(diào)度和傳輸?shù)挠嬎銜r，GPU的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于CPU，因此在進行大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練時，GPU有著更強的優(yōu)勢。
當(dāng)然，由于控制單元并不占優(yōu)勢，因此在進行邏輯運算時，GPU并不占優(yōu)勢。也就是說，讓GPU進行大量數(shù)據(jù)的簡單運算，速度更快，就像把大量的土豆全部切成片，GPU會更快。但是，如果讓它執(zhí)行將一小部分土豆切成絲，一大部分切成片這樣的任務(wù)時，GPU就不占優(yōu)勢了。
通過以上介紹不難發(fā)現(xiàn)，由于底層架構(gòu)存在著較大的差異，因此雙方在AI運算中也扮演著不同的角色。
舉個例子，CPU具備更強的邏輯運算能力，就好像一位資深的老教授；GPU并行計算能力更優(yōu)，就好像很多小學(xué)生同時進行1+1的簡單計算。在同時進行大量簡單的計算任務(wù)時，人數(shù)越多越占優(yōu)勢，完成的時間就越短；但是，如果在進行微積分等更加復(fù)雜的計算任務(wù)時，CPU就更加占有優(yōu)勢。
具體到AI計算方面，由于CPU有著更強的邏輯運算能力，就更加適合推理；而GPU擁有大量的計算單元，就更適合訓(xùn)練。
當(dāng)然，無論是英特爾還是英偉達(dá)，都在通過不斷進行架構(gòu)優(yōu)化，來提高AI的計算能力。例如英特爾，在最新推出的第五代至強可擴展處理器中，通過在每個內(nèi)核中都內(nèi)置英特爾AMX加速AI模塊器的方式，讓AVX-512和AMX都可以在CPU上使用，以提高AI推理的性能。根據(jù)官方給出的數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)平均性能較上一代提升21%，而AI推理性能的提升則高達(dá)42%。同時，得益于內(nèi)置的英特爾高級矩陣擴展功能，第五代至強處理器無需搭配獨立的AI加速器，就可以直接應(yīng)付嚴(yán)苛的AI工作負(fù)載。
英偉達(dá)GTC2024上發(fā)布的全新B200 GPU，采用了兩個GPU die集成在同一芯片上的設(shè)計，并配備了192GB的HBM3e超大內(nèi)存?；贕B200 NVL72打造的MGX系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)30TB的統(tǒng)一內(nèi)存，130TB/s的總帶寬，甚至是單機柜exaFLOP級（FP4精度）的AI算力。英偉達(dá)表示，即便面對1.8萬億參數(shù)的GPT-MoE-1.8T超大模型，也可以實現(xiàn)比同數(shù)量H100 GPU高出4倍的訓(xùn)練性能。
雖然目前GPU的熱度遠(yuǎn)高于CPU，但在筆者看來CPU仍然不可替代。原因在于，CPU不但具備更強的推理能力，并且擁有更高的性價比。這是因為，目前大部分?jǐn)?shù)據(jù)中心中并不缺少CPU計算資源，且相對部署已經(jīng)更加完善和成熟。因此，考慮到成本因素，包括采購成本、部署成本、使用成本（功耗）等，也成為眾多廠商選擇CPU進行推理的重要原因。
