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　　相比来说，CPU 设计核心在于强大的通用性和低延迟的顺序处理能力（单核性能强），擅长处理复杂的逻辑判断和快速响应单个任务（如操作系统调度、日常应用）。但当面对人工智能、科学计算、大数据分析等需要海量数据同时进行相同简单运算（如矩阵乘法、卷积）的任务时，CPU 有限的几个高性能核心就显得力不从心，效率低下，功耗飙升。

　　而GPU 是“专才”爆发力， GPU 天生为并行而生！它拥有数千个精简高效的计算核心（CUDA Core/Stream Processor）。

　　虽然单个核心能力远不如CPU核心强大，但当需要处理成千上万个像素点（图形渲染）或海量数据集（AI训练）时，这些核心能像一支纪律严明的军团，同时执行相同的指令流，实现惊人的吞吐量（Throughput）。这就是为什么在训练一个深度学习模型时，GPU集群的速度可以比CPU集群快上几个数量级。

　　当然随着智能化的进程，GPU的火爆，根本上是其架构优势完美契合了数字化时代的“风口”，所以GPU的火热也是顺应了趋势的产物，本质是应用场景的“核爆式”扩张。

　　深度学习训练： 神经网络的训练过程本质上是亿万次的矩阵运算和梯度计算。GPU 的并行架构提供了无可比拟的计算密度，成为训练 ChatGPT、Stable Diffusion 等大模型的“物理基石”。没有强大的 GPU 集群，大模型时代根本无从谈起。

　　AI 推理： 模型训练好后，运行（推理）同样需要强大算力。GPU 在云端数据中心和边缘设备中部署，支撑着实时翻译、图像识别、智能推荐等落地应用。

　　天气预报、基因测序、流体动力学模拟、量子化学计算等传统 HPC 领域，其核心计算任务（如求解偏微分方程）高度并行化。GPU 加速显著缩短了研究周期，推动了科学发现。许多超级计算机的核心计算节点都大量采用 GPU。

　　云服务商（AWS, Azure, GCP, 阿里云等）大规模部署 GPU 实例，将其作为“算力即服务”的核心资源提供给用户进行 AI 开发、渲染、模拟等任务。GPU 成为了云计算的“算力引擎”。

　　特定加密货币（如早期以太坊）采用的工作量证明（PoW）算法高度依赖并行哈希计算。GPU 的高吞吐特性使其一度成为挖矿首选硬件（尽管热潮有所消退，但不可否认它曾是 GPU 需求的重要推手）。

　　GPU 依然是高质量实时渲染（游戏引擎如 Unreal Engine 5）、电影特效制作、3D 设计、AR/VR 沉浸式体验不可或缺的核心硬件。其通用计算能力也被用于视频编码加速（如 NVENC）。

　　英伟达的 CUDA 技术是这个革命的关键。它让开发者能用熟悉的编程语言调用 GPU 的能力，降低了门槛。

　　英伟达持续升级硬件，从游戏显卡扩展到 AI 芯片，一步步将 GPU 推向了算力前沿。再加上全球 AI 热潮对算力的饥渴，科技巨头争相抢购 GPU，引发了一场“算力军备竞赛”，进一步推高了它的热度。

　　不得不说GPU 的火爆源于它完美契合了AI时代的算力需求：从一个专攻图像的辅助角色，变成通用计算的引擎。这不仅是技术的升级，更是计算范式的根本转变。对此大家是怎么看的，欢迎关注我“创业者李孟”和我一起交流！

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