GPU加速时代：打造超越CPU的AI芯片

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2017年春节期间，英伟达推出了第一代 Pascal 架构图形处理器 GP100（如今已经是第五代架构），其性能比当前主流 CPU 大约提高了一倍以上。这极大地拓宽了 AI 和图形计算领域的发展方向，而 GPU 技术也正在成为主要的并行计算平台之一。
2019 年春节期间，英伟达还发布了第二代 Volta 架构的基于 Turing 的 V100 产品线，此系列产品将集成多个独立的 Tensor Core，在超高性能、深度学习、机器学习等场景下性能力竞争力更强。

GPU 在 AI 中起到的作用不亚于 CUDA 或 OpenCL，都可以加速海量数据上的数值运算，并利用多块 GPU 的并行能力进行分布式处理。然而，由于硬件性能限制，目前大多数 AI 模型只能运行在较低精度、低算力的 CPU 上。随着 GPU 能耗降低、算力提升，以及计算能力的增长，基于 GPU 的 AI 将有望成为下一个重量级的计算平台。

本文从背景介绍、基本概念、相关技术及关键创新三个方面对 GPU 加速时代进行了全面探讨。并从机器学习、深度学习、图形计算、金融风控等领域的应用实践出发，详细剖析了 GPU 在 AI 领域的应用范围与优势，结合不同场景的需求，给出具体方案、方法和优化策略。

1.背景介绍
GPU 逐渐成为 AI 时代的主流计算资源。近几年来，越来越多的公