AI入门须知：GPU基础指南
人工智能（AI）正在从金融到医疗等多个行业掀起变革。而在每一个高性能AI系统的背后，都有一台硬件核心，即GPU。对于AI初学者来说，理解GPU的工作原理及其重要性，是构建高效且可扩展AI应用的关键。在本指南中，我们将深入剖析GPU的基础知识，超越表面定义，为你提供实用且扎实的理解。
什么是GPU?
GPU 是一种专门设计用于并行处理多项运算的处理器。它最初用于在视频游戏和模拟中渲染图形，如今已成为训练和部署深度学习模型的默认引擎。其架构尤其适合 AI 所需的数学计算任务，尤其是矩阵乘法和线性代数运算。
CPU 与 GPU：不是竞争，而是互补
在人工智能领域，GPU 往往与 CPU 协同工作：由 CPU 负责统筹和分配任务流程，管理数据输入输出及整体运行，而 GPU 则专注执行大规模的并行数学计算，尤其是在模型训练和推理过程中提供核心算力支持。
GPU 核心概念
若想深入理解或最终为AI应用选择合适的GPU，您需要掌握以下核心概念：
1. CUDA核心与张量核心
- CUDA核心：NVIDIA GPU中最基础的计算单元，专为高度并行计算任务设计（如逐元素运算、向量加法等）。
- 张量核心：自NVIDIA Volta架构引入，专精混合精度（FP16/BF16/FP8）矩阵乘法运算，可显著加速AI计算任务。
2. 显存与内存带宽
- 显存（VRAM）：GPU专用内存，用于存储模型参数、输入数据、激活值和梯度。例如LLaMA 3等包含数十亿参数的模型需40GB以上显存。
- 内存带宽：决定数据在显存与计算核心间的传输速率，带宽不足将直接限制模型吞吐量。
3. 浮点运算与吞吐量
- FLOPs（浮点运算次数）：量化GPU每秒可执行的浮点运算量。
- 推理vs训练：
- 训练阶段计算密集（如GPT-4o训练需数百exaFLOPs量级）
- 推理阶段更关注延迟与能效比
GPU关键参数解析
在评估用于 AI 的 GPU 时，以下是一些关键参数及其意义：
理解以上规格，能帮助你根据具体 AI 任务需求（无论是训练大型语言模型、微调视觉模型，还是进行边缘推理）选择最合适的 GPU。
GPU 在 AI 全生命周期中的核心作用
训练阶段 这是对原始计算能力要求最高的阶段。训练大规模模型需要在庞大的数据集上优化数百万甚至数十亿个参数。
- 单卡 GPU：NVIDIA A100、H100、GB200
- 多卡 GPU 集群：通过 NVLink、InfiniBand 或 PCIe 互联
推理阶段 推理阶段注重速度、能效和成本效益。通常采用较小或量化后的模型，实现实时预测。
- 边缘推理设备：Jetson Nano、NVIDIA Orin
- 云端推理设备：T4、L4、A10G、H100
云端 GPU 与本地 GPU：该如何选择？
Bitdeer AI 通过可扩展接口，提供对高端 GPU（如 GB200 NVL72、H200、H100）的容器化访问，既适合实验探索，也适合生产级工作负载。
实用 GPU 使用建议
- 从云平台开始：无需一开始就购买 GPU，可以先使用 Colab 或 Bitdeer AI 云平台。
- 性能监测：使用 nvidia-smi、Nsight Systems 或 PyTorch Profiler 监控显存和计算资源的使用情况。
- 优化批量大小：这是一个平衡过程。批量太大可能显存不足，太小则浪费性能。
- 使用混合精度：采用 FP16 或 BF16，加速训练并减少显存占用。
- 关注内存瓶颈：即使 GPU 性能强大，内存带宽不足也会拖慢训练速度
Bitdeer AI 云平台助力无缝 AI 开发
Bitdeer AI云平台提供高性能、无服务器的GPU平台，支持从模型训练到推理的完整AI生命周期。开发者可按需使用H100和GB200等尖端NVIDIA GPU，无需管理物理基础设施。凭借内置的分布式训练支持、弹性推理服务，以及针对TensorFlow和PyTorch的优化环境，Bitdeer让AI工作负载的扩展变得高效且经济。
无论您是训练大语言模型还是部署实时推理API，Bitdeer的统一平台都能加速开发流程，降低复杂度，使企业级AI从未如此触手可及。
结语
理解 GPU 是掌握 AI 开发的基础步骤。从模型训练到实时推理，GPU 决定了解决方案的可行性、成本和性能。随着 AI 不断演进，GPU 架构也在持续升级，越早熟悉这些技术，越能从容构建强大且可扩展的 AI 系统。
无论你是在训练第一个神经网络，还是在扩展生产流水线，持续学习、性能监测与实验都是关键。GPU 不仅仅是硬件，更是你加速 AI 创新的核心引擎。