为啥 AI 计算速度这么惊人？—— 聊聊 GPU、内存与并行计算

提到 AI，大家常说它 “算得快”，其实是指 AI 能在眨眼间处理海量数据。可它为啥有这本事？答案就藏在 “GPU + 高速内存 + 并行计算” 这 trio（组合）里。

咱们可以把 AI 要处理的数据，想象成一大堆 “小任务”。

比如一张图片里的每个像素、一段语音里的每段声波、一句话里的每个词，都得单独拿出来计算。

而且这些任务可不是几十个，而是几百万、几亿甚至更多，数量特别惊人。

	CPU	GPU
任务类型	单任务，慢	多任务并行，快
内存特性	数据秒取（高速缓存+内存）	快，但核心靠内存（显存带宽高，依赖内存协作）
工作流程	读→算→写（内存必用）	批量读→并行算→批量写（依赖内存吞吐）

 

CPU：聪明却“手少”的“学霸”

以前的电脑，主要靠 CPU 来做计算。CPU 就像个超级聪明的学霸，计算能力超强，复杂的问题都能搞定。

但它有个小缺点 ——“手臂” 太少，通常只有 4 条、8 条，同一时间能处理的事情很有限。它更擅长应对少量但难度高的任务，就像让学霸做一堆重复的简单题，虽然能做好，但速度肯定快不起来。

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GPU：“人多力量大”的团队

GPU（图形处理器）一开始是用来处理图像的，可它有个独特优势 —— 拥有成千上万的 “小核心”。这些小核心单独看可能不算特别聪明，但胜在能一起干活、同步计算，这就是咱们说的 “并行计算”。

打个比方，要是让一万个人同时算简单的数学题，速度肯定比一个学霸单打独斗快得多。AI 刚好需要大量这种 “重复的小计算”，所以 GPU 就成了它的 “得力助手”。

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高速内存：GPU的“专属仓库”

GPU 的计算速度快到什么程度呢？快到如果数据没及时送过来，它就只能 “等米下锅”，白白浪费时间。于是工程师们给 GPU 配了个 “专属仓库”—— 显存，也就是高速内存。

平时会把要计算的数据提前存进显存里，这样 GPU 想用的时候，一瞬间就能拿到，不用像 CPU 那样，还得频繁去访问速度慢不少的普通内存。就像一个超高效的工厂，门口的仓库里材料备得足足的，工厂才能一直高速运转，不耽误事儿。

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不管CPU还是GPU，都离不开“内存三步曲”

其实不管是 CPU 还是 GPU，计算时都逃不开三个步骤：第一步，从内存里把数据读出来；第二步，对数据进行计算；第三步，把算好的结果写回内存。

GPU 和 CPU 的区别在于：GPU 一次能处理好多数据，也就是并行计算；它还有自己专用的高速内存（显存）；整体速度比传统的 “CPU + 普通内存” 快好几倍。也正因为这样，现在的 AI 都离不开 GPU。

一句话总结。AI 的快，靠的是 GPU 的并行计算能力，但不管它速度多惊人，本质上还是 “从内存读数据、计算、再写回内存” 的过程，始终离不开内存。 

本文转自：柏睿数据