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详解人工智能芯片 CPU/GPU/FPGA有何差异
GPU与CPU的区别：CPU的内核比较少（单核、双核、四核、八核等等），比较复杂，功能强大；GPU的内核比较多（好几百甚至上千个），但比较简单，功能单一，适合于进行像素级并行图形处理。虽然GPU最初是为图形处理而设计的，但由于它具有并行处理特性，现在已经将其应用到众多的需要并行处理的非图形领域了。例如DNA 排序、物理建模、消费者行为预测、GPU云服务器等等。
GPU与深度学习的关系：原本深度学习与图形无关，当然也与图形处理器GPU无关。深度学习需要大量的训练，训练算法并不复杂，但数据量大。如果用CPU进行训练，CPU的内核少，训练时间就长；而GPU的多内核优势在此时就发挥出来了。因此，玩深度学习的人，在进行训练时，就借用GPU的多内核、并行处理的优势，将GPU用到了非图形领域。
FPGA也有并行处理优势，也可以设计成具有多内核特点的硬件。所以，目前深度学习就存在采用GPU和FPGA这两大类硬件的现状。
GPU为什么能驱动人工智能，以及它是否会被仿
人工智能说到底不外乎将人的五官模仿出来再配合数学公式来计算出下一步的结果
处理五官的信息其实说到底就是不断的进行数学计算，用非人话说就是把采集到的数据以一定的格式呈现，常见的有矩阵，然后再对矩阵进行数学或非数学的加工，最后将加工的结果套用一些数学公式，希望达到人类思考的结果。比方说距离公式
说人话就是通过很复杂的数学计算和数学公式，企图模仿人从收集信息到处理信息最后给出反应一系列的过程
由于信息很多很复杂，传统CPU只有几个核心根本处理不过来，而且都是一些很简单的浮点运算为主，传统CPU根本就是大材小用，所以用GPU会更合适。
通过把信息拆分成N个片段送到GPU，通过多线程，这样会比较快的得出想要的结果，配合CPU，就能加速整个人工智能的过程。
至于会不会被模仿，就好像药厂的配方，除非它开源，否则要模仿也不是容易的事儿。
水一波人工智能是靠gpu还是cpu
人工智能的三驾马车，算法、数据、云计算，而使用GPU和CPU完全取决于云计算计算能力的需要，哪个更合适，使用哪个，成本、计算能力、可扩展性都是考虑的因素。
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
所以说，GPU在人工智能的计算能力中要比CPU更有优势。
为什么说深度学习需要GPU呢？
研究深度学习和神经网络大多都离不开GPU，在GPU的加持下，我们可以更快的获得模型训练的结果。深度学习和神经网络的每个计算任务都是独立于其他计算的，任何计算都不依赖于任何其他计算的结果，可以采用高度并行的的方式进行计算。而GPU相比于CPU拥有更多独立的大吞吐计算通道，较少的控制单元使其不会受到计算以外的更多任务的干扰，所以深度学习和神经网络模型在GPU的加持下会高效地完成计算任务。我们公司的GPU用的就是思腾合力家的，思腾合力深思系列产品就很适用于人工智能和深度学习训练等多领域GPU服务器，产品还挺好用
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