1. ai算力為什麼看gpu而不是cpu算力是cpu還是gpu
ai算力看重gpu而不是cpu的原因如下：
1. 並行計算能力：GPU（圖形處理單元）相對於CPU（中央處理單元）在並行計算方面具有顯著優勢。AI計算通常涉及大量的矩陣運算和並行計算任務，而GPU設計用於高效處理這些任務。GPU擁有更多的核心和線程，可以同時執行更多的計算操作，提供更快速和高效的並行計算能力。
2. 特化硬體架構：現代GPU通常採用特殊的硬體架構來加速深度學習和神經網路相關的計算。例如，NVIDIA的CUDA架構和Tensor Cores通過專門的硬體單元提供了針對深度學習任務的優化計算能力。這種特化的硬體架構使GPU在處理AI工作負載時更加高效。
3. 計算性能和功耗比：GPU通常具有更高的浮點計算性能和更低的功耗比例。在AI應用中，需要進行大量的浮點數計算，包括矩陣乘法、卷積運算等。GPU的架構可以更好地支持這些計算需求，並提供更高的吞吐量和更低的功耗。
4. AI框架和庫支持：許多流行的AI框架和庫，如TensorFlow、PyTorch和CUDA等，都針對GPU進行了優化，並提供了相應的GPU加速功能和介面。這使得開發者可以方便地利用GPU的計算能力來加速深度學習和機器學習任務。
綜上所述，由於GPU在並行計算、特化硬體架構、計算性能和功耗比以及AI框架支持等方面的優勢，評估AI算力時通常會將重點放在GPU的性能上。然而，CPU仍然在一些特定的AI任務中扮演重要角色，如數據預處理、模型部署和推理等。
原因：
我們常說的CPU多線程編程偏向於前者， GPU的並行編程模式則偏向於後者 。後者對龐大但邏輯簡單的算力需求，有明顯更強更高效的支持能力。
或者我們也可以這么認為：AI領域的大數據流運算本來就是一個模糊概率問題，並沒有多少很精準的計算需求， 也就不要那麼多的算力「牛人」（CPU），需要的是很多能夠干一般活的「工人」（通用GPU） 。
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