什麼是用於 AI 的 GPU？
用於 AI 的 GPU 是一款強大的處理器，旨在提升系統效能的同時，處理大量的資料。
其架構針對一種稱為平行處理的運算形式最佳化，可有效因應要求嚴苛的應用，包括 AI 與機器學習、科學模擬，以及遊戲渲染圖形。
GPU 由數百甚至數萬個核心或處理器組成，具有獨特的平行結構，可快速高效地同時執行許多計算。因此，人們將 GPU 視為許多先進 AI 使用案例的重要硬體。
AI 演算法執行大量的矩陣乘法與向量運算，來發揮作用。這些作業很容易超越電腦系統的效能能力，計算數量特別龐大時尤其如此。
GPU 通常會用來提供加速這些運作所需的額外資源。例如，硬體配置的 GPU 有助於減少訓練大規模神經網路的時間，僅靠中央處理器（CPU）可能要耗費數天或數週才能完成。簡而言之，GPU 的功用可以說是增強 AI 作業。
GPU 在 AI 領域的角色
由於 GPU 能提供加速運算效能，因此在處理大型複雜的 AI 模型（包括許多類型的深度學習模型）時往往表現出色。另一方面，對於使用小型模型且需要較少的資源的 AI 應用來說，這套技術可能大材小用。重要的是根據手邊工作負載的規模和複雜程度，選擇可提供適量效能的硬體。
大型 AI 工作負載
究竟什麼算是大型的複雜模型？當模型在大型資料集上進行訓練，因此包含大量參數（即用於進行預測的內部變數）時，即可稱為大型模型。複雜程度是指模型架構的深度、寬度或複雜性，以及模型處理複雜資料（例如具有大量變數的資料或包含錯誤的資料）的能力。
例如，大型複雜的深度學習模型用於深度強化學習（教機器人走路、自動駕駛汽車）、先進的電腦視覺應用（利用衞星影像監測森林砍伐）、進行複雜的生成式 AI（GenAI）（高解析度影像、在維基百科訓練大型語言模型（LLM）），以及其他無數包含極大量資料的 AI 用途。這些用途通常需要使用 GPU 加速運算。
GPU 在多個部署階段推動運算密集型模型方面卓有成效。可大幅加速以下流程：
- 訓練：向 AI 模型提供資料
- 微調：增強 AI 模型，提升特定工作的準確性
- 推斷：在需要大量運算資源時，使用受過訓練的 AI 模型根據新的資料得出結論
小型 AI 工作負載
儘管 GPU 很適合提升運算繁重的 AI 工作負載，但其他類型的硬體可能對中小型的工作負載更有成效。
實際上，許多產業特定使用案例通常是部署小型模型。舉例來說，聊天機器人和虛擬助理可在經過訓練或調整的小型特定領域資料集的精簡模型上執行。語音轉文字、語音辨識、情緒分析、時間序列預測和異常情況偵測等應用也是如此。
這些產業最佳化的模型使用較小的資料集，因此需要的運算資源也較少。這表示光憑 CPU 即可應付許多情況。此外，部分的 CPU 已內建整合式 AI 加速器引擎與神經處理器（NPU），進一步拓展 AI 功能。
因此在無需大型模型時，可以使用 CPU 資源代替 GPU，讓技術決策者實施更符合成本效益的硬體方案。
AI GPU 的優勢
GPU 每秒可執行數兆次運算，對於加速大型複雜的 AI 模型不可或缺。其優勢包括：
- 平行處理：GPU 的平行架構針對高輸送量或資料處理的速率進行最佳化。因此，GPU 能夠高效執行訓練神經網路並用於推斷的大量作業。這種效率可轉化為更快的處理時間，大幅加速 AI 模型。
- 可擴充性：多個 GPU 可以並行執行，並在其中分配工作負載。將 GPU 分為不同的叢集，可進一步拓展 AI 系統的運算功能。訓練複雜的神經網路時，通常會在資料中心和研究實驗室實施這項技術。極大的伺服器級 GPU 叢集可用來打造超級電腦，實現高效能運算。
- 最佳化軟體：GPU 加速一般是在 AI 架構中使用，例如 TensorFlow 或 PyTorch。這些程式庫和工具集合針對平行處理最佳化，讓開發者更輕鬆地利用 GPU 資源。
考量
雖然 GPU 擅長執行繁重的 AI 工作負載，但在選擇 AI 應用的最佳硬體時，應該考量成本和能源使用問題：
- 成本效益：GPU 是一種具有成本效益的解決方案，適用於涉及運算密集型工作負載的訓練與推斷使用案例，例如部署複雜的神經網路。從較精簡、可能經過預先訓練的模型著手，有助於減少硬體和冷卻解決方案的大額開支，因為這類模型可在您已擁有的硬體上執行。
- 能源效率：AI GPU 透過軟體最佳化、減少記憶體佔用，在功耗效率方面取得長足的進步。或者，其他類型的 AI 處理器，包括具有內建 AI 加速器的 FPGA 和 CPU，可以為特定產業的工作負載提供改良的能耗。
用於 AI 解決方案的 GPU
幾乎所有類型的運算基礎架構都仰賴 GPU 增強 AI 的功能。可用於公共與私人資料中心、邊緣，以及混合式和傳統運算環境，在這些環境中插入伺服器機架、節點和個人工作站：
- GPU 在資料中心用於處理大規模或具有高功耗的工作負載，例如從大量影片片段中擷取資訊。也可用於執行訓練和資料分析等資源密集型工作負載，並在不需要考慮延遲的情況下處理從多個邊緣來源收集的資料。
- 在邊緣，獨立 GPU 可能非常適合需要高效能和複雜模型支援的使用案例。通常用於推斷任務，例如監控攝影機影像，或在倉庫協調複雜的機器人動作。GPU 也在混合式邊緣方法中發揮作用，工作負載在邊緣和資料中心之間分配。快速且輕量級的處理器可在邊緣產生近乎即時的深入解析，而資料中心 GPU 可為傳輸至雲端的資料提供更深入的脈絡。混合式邊緣有助於節省頻寬、改善延遲、提升安全性，並確保資料遵循法規。
- 在離線或隔離環境中，支援 AI 的工作站可協助研究和開發、加快上市時間，以及加速科學探索。