津賢譯意｜GPU技術和業務在AI發展年代的重要性

文/張津賢

在當今這個AI無處不在的時代，GPU經常被提及，尤其是NVIDIA（中國大陸譯名：英偉達，港台譯名：輝達）。NVIDIA的GPU技術和業務發展已經使其成長為一家全方位的人工智慧公司。他們專注於開發CPU、DPU、GPU和AI軟體，為建築工程、金融服務、科學研究、製造業和汽車等多個領域提供計算解決方案。

GPU（圖形處理單元）是一種專門用來加速圖形和影像處理的電子元件。它能夠快速處理大量數據，使得電腦能夠流暢地顯示高畫質的影像和動畫。簡單來說，GPU就像是電腦的「大腦」，專門負責處理所有與圖像相關的任務。

在AI技術興起之前，GPU主要用於遊戲和多媒體應用。其強大的並行計算能力使得它能夠同時處理大量的圖形數據，這對於需要高分辨率和流暢畫面的應用至關重要。例如，在遊戲中，GPU能夠即時渲染複雜的三維場景和特效，提供逼真的視覺體驗。

此外，GPU也被廣泛應用於科學計算和數據分析。例如，在天文學、氣象學和生物醫學等領域，GPU被用來加速數據處理和模擬運算。這些應用利用了GPU的並行計算能力，能夠在短時間內處理大量數據，從而提高研究效率。

隨着AI技術的迅速發展，GPU的重要性也日益凸顯。AI模型，特別是深度學習模型，需要處理大量的數據和進行複雜的計算。GPU的並行計算架構非常適合這類任務，能夠顯著加速模型訓練和推理過程。

例如，訓練一個深度神經網絡可能需要處理數百萬甚至數十億個參數。傳統的CPU在這方面效率較低，而GPU則能夠同時處理多個計算任務，大大縮短了訓練時間。這使得AI研究和應用能夠更快地進行，推動了整個行業的發展。

此外，GPU還在自動駕駛、醫療影像分析和自然語言處理等領域發揮着重要作用。這些應用都需要處理大量的數據和進行複雜的計算，GPU的高效能使得這些任務能夠更快、更準確地完成。

當GPU與大型雲端平台結合時，會產生強大的協同效應。這些平台如AWS、Google Cloud和Microsoft Azure，提供了強大的計算資源和靈活的擴展能力，使得企業和研究機構能夠以較低的成本獲取高性能的計算能力。這對於需要大量數據處理和模型訓練的AI應用尤為重要。

例如，AWS的Amazon EC2 P4d實例採用了NVIDIA最新的A100 Tensor Core GPU，能夠顯著縮短AI模型的訓練時間，從數天縮短到數分鐘。這意味着開發者能夠更快地驗證、訓練和調整模型，加速創新，提高工作效能。

此外，這些雲端平台還提供了豐富的AI工具和服務，如AWS的SageMaker、Google Cloud的Vertex AI和Microsoft Azure的Machine Learning Studio，這些工具都支持GPU加速，讓用戶能夠更輕鬆地開發和部署AI應用。

總的來說，GPU與大型雲端平台的結合，不僅降低了AI應用的門檻，還提升了計算效率和靈活性，推動了AI技術的普及和發展。

未來，GPU將繼續在AI和其他高性能計算領域發揮重要作用。隨着技術的不斷進步，GPU的性能和效率將進一步提升。例如，NVIDIA和AMD等公司正在開發新一代的GPU，這些GPU將具備更高的計算能力和能效比。

此外，隨着量子計算和邊緣計算等新興技術的發展，GPU的應用範圍也將進一步擴展。在量子計算領域，GPU可以用來模擬量子電路和加速量子算法的開發。在邊緣計算中，GPU可以提供本地化的高性能計算能力，支持智能設備和物聯網應用。

GPU作為一種強大的計算工具，將在未來的科技發展中扮演越來越重要的角色。無論是在AI、科學計算還是其他高性能計算領域，GPU都將繼續推動技術的進步和應用的創新。

(作者為聯想集團企業方案經理、工聯會地區幹事)