在人工智能的大潮中，硬件的选择直接影响到模型训练的速度和效率。传统的中央处理器（CPU）以其强大的通用计算能力在历史上一直占据着计算机系统的中心位置，但随着AI大模型的到来，图形处理器（GPU）逐渐崭露头角，成为AI计算的新宠儿。CPU的设计理念是为了处理各种各样的计算任务，它们有着高度的灵活性和出色的单线程性能，非常适合执行控制流密集型的任务，如操作系统管理和网页浏览等。然而，当涉及到需要同时处理大量相似计算任务时，如神经网络的训练，GPU就显得更加得心应手。
GPU最初是为了渲染高质量的视频游戏画面而诞生的，它们拥有大量的小型处理单元，专门用来并行处理像素级别的计算。这种设计使得GPU在执行大量相同类型的运算时，如矩阵运算和向量运算，比CPU快得多。这是因为GPU的架构允许它们在一个时间内同时执行成千上万次相同的计算，这对于AI大模型中的前馈神经网络尤其有利，后者经常涉及大量的矩阵相乘和激活函数的计算。
想象一下，如果你要绘制一幅画布，CPU可能会一笔一划地完成每一笔细节，而GPU则是用一支刷子一次涂抹大片区域。在AI模型训练中，这意味着GPU可以在同一时间处理成百上千个数据样本，而不是像CPU那样逐个处理。这种并行处理能力让GPU在处理大规模数据集时，尤其是在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等AI模型中，显示出显著的性能优势。
除了基本的架构差异外，GPU还配备了高速的全局内存和本地缓存，这让它们在存储和访问大量数据时更为高效。这一点在处理大型数据集时尤为重要，因为它减少了数据传输的时间，加快了整体的计算速度。尽管CPU也在不断发展，加入了更多的核心和更高的频率，但在处理AI大模型时，它们仍然无法匹敌GPU的并行计算能力。
