GPU 与 CPU 比较，为什么说 GPU 更适合深度学习？
CPU 和 GPU 的设计目标截然不同，这使得 GPU 在深度学习领域大放异彩，而 CPU 则显得力不从心。要理解这一点，我们需要深入了解它们各自的“基因”和“工作模式”。
CPU：大脑的精密与灵活
我们可以把 CPU 想象成一个非常聪明、非常灵活的“总管”。它拥有少数几个（通常是几个到几十个）强大而多才多艺的核心。这些核心就像是经验丰富的技术专家，它们能够处理各种各样复杂、顺序性强、逻辑判断多的任务。
核心设计： CPU 的核心非常复杂，每个核心都配备了大量的缓存（L1, L2, L3），强大的分支预测单元，指令流水线，以及各种执行单元（ALU, FPU 等），能够高效地执行单个指令，并快速地在不同任务之间切换。
任务类型： CPU 擅长处理操作系统管理、软件的逻辑控制、用户交互、数据库查询、文件操作等需要高度顺序性、决策性强的任务。比如，你打开一个软件，CPU 需要负责加载程序，处理用户点击，执行各种条件判断，一步步地完成操作。
并行处理能力： 虽然 CPU 也能进行一定程度的并行处理（多核），但它的并行能力是“少量核心、高度并行”的模式。它更像是几个专家在同时处理不同的复杂项目，但每个项目内部的步骤依然需要按顺序来。
GPU：劳动力的海量与专注
而 GPU，则更像是一支由成千上万个“普通工人”组成的庞大军队。这些工人数量极其庞大，但单个工人的“智能”和“灵活性”相对较低。然而，它们有一个巨大的优势：它们可以同时做同一件简单的事情，而且做得飞快。
核心设计： GPU 的核心（通常称为 CUDA Cores 或 Stream Processors）数量非常庞大，但相比 CPU 核心，它们要简单得多。每个核心通常只有一个简单的算术逻辑单元（ALU），没有复杂的缓存、分支预测等。它们的设计哲学是“牺牲个体复杂性，换取群体爆发力”。
任务类型： GPU 最擅长的是那些可以被分解成大量相同或相似的、独立的计算任务，并且这些任务可以并行执行。最经典的例子就是图形渲染——屏幕上的每一个像素点的颜色，都需要经过一系列数学计算来确定。在深度学习中，矩阵乘法和向量运算就是这种典型的“海量重复计算”。
并行处理能力： GPU 的并行能力是“海量核心、高度并行”的模式。想象一下，成千上万的工人同时在流水线上操作，每人负责一个简单的步骤，整个生产线就能以惊人的速度完成大量同质化的工作。
为什么 GPU 更适合深度学习？
深度学习的核心是什么？是大量的矩阵乘法和向量运算。
1. 海量数据，海量计算： 深度学习模型，尤其是神经网络，在训练过程中需要处理巨大的数据集（大量的图像、文本、声音等），并且对这些数据进行反复的数学运算。这些运算本质上是大量的向量和矩阵的相乘、相加等。
2. 并行计算的天然契合：
矩阵乘法： 一个矩阵乘法可以分解成非常多独立的点积计算。比如，两个 N x N 的矩阵相乘，最终会产生 N x N 个结果元素，而每个结果元素的计算，都可以看作是一个行向量与一个列向量的点积。这 N^2 个点积计算，是高度独立的，可以同时进行。GPU 的成千上万个核心，正是为这种“每个核心负责一个或一组计算单元，同时处理海量数据”的场景而生。
卷积神经网络 (CNN)： CNN 中最核心的操作是卷积。卷积本质上也是对输入数据进行滑动窗口式的乘积累加运算。即使是在一个卷积核上，也有大量的乘法和加法需要执行，而且对于图像的每个区域，这个操作都会重复进行。GPU 的并行架构能够非常高效地将这些重复的计算分配到不同的核心上去执行，极大地缩短了计算时间。
激活函数、归一化等： 即使是神经网络中的激活函数（如 ReLU、Sigmoid）或者批量归一化等操作，虽然不像矩阵乘法那样计算量巨大，但它们也同样是逐元素（elementwise）的，可以轻松地映射到 GPU 的并行计算模型上。
3. 显存的优势： GPU 通常拥有比 CPU 更大、带宽更高的显存（VRAM）。深度学习模型及其参数往往非常庞大，需要快速地被加载和访问。GPU 的高带宽显存能够有效地满足这种对数据吞吐量的巨大需求，避免了 CPU 频繁地在内存和计算单元之间搬运数据的瓶颈。
4. 算力爆发： CPU 的多核设计是为了应对复杂的、多线程的通用计算需求，它需要保证每个核心都能灵活处理各种指令，并具备强大的控制逻辑。而 GPU 的设计则将资源集中在执行单元上，以最大限度地进行浮点运算。因此，在执行大量浮点运算时，GPU 的总算力（TFLOPS 每秒万亿次浮点运算）远超 CPU。
CPU 和 GPU 的对比总结：
| 特性 | CPU | GPU |
| : | : | : |
| 核心数量 | 少（几到几十个） | 多（几百到几千个） |
| 核心复杂性| 高（强大的控制逻辑、分支预测、大缓存） | 低（专注于算术逻辑单元 ALU） |
| 擅长任务 | 顺序性强、逻辑复杂、需要决策的任务 | 并行性高、计算密集、数据结构相似的任务 |
| 并行模式 | 少量核心、高度并行 | 大量核心、高度并行 |
| 深度学习适配性 | 效率低（难以处理大规模并行计算） | 极高（天然适合矩阵乘法、向量运算等） |
| 典型应用 | 操作系统、软件执行、游戏逻辑 | 图形渲染、科学计算、深度学习训练与推理 |
| 显存 | 系统内存（通常带宽较低） | GDDR 显存（带宽极高） |
举个形象的比喻：
想象你需要搬运一大堆砖头。
CPU： 就像是几个经验丰富的建筑工人，他们可以灵活地搬砖，还能指挥其他人，解决搬运过程中遇到的各种复杂问题（比如路被堵了，需要绕路）。但是，如果砖头实在太多，只靠这几个人，效率就会很低。
GPU： 就像是成千上万个年轻力壮的搬砖工，他们只会做最简单的搬砖动作，没有太多主见，但一旦把砖头分下去，他们能同时、快速地将自己的那份搬完。对于搬运大量砖头的任务，这支“军队”的效率会远远超过那几个“专家”。
深度学习训练的本质，就是“搬运”和“计算”海量的数学数据，并且这些操作高度重复和并行。GPU 恰好是为这种“海量、重复、并行”的任务而生的“超级搬砖队”，因此在深度学习领域，它能够展现出远超 CPU 的强大能力。
CPU：大脑的精密与灵活
我们可以把 CPU 想象成一个非常聪明、非常灵活的“总管”。它拥有少数几个（通常是几个到几十个）强大而多才多艺的核心。这些核心就像是经验丰富的技术专家，它们能够处理各种各样复杂、顺序性强、逻辑判断多的任务。
核心设计： CPU 的核心非常复杂，每个核心都配备了大量的缓存（L1, L2, L3），强大的分支预测单元，指令流水线，以及各种执行单元（ALU, FPU 等），能够高效地执行单个指令，并快速地在不同任务之间切换。
任务类型： CPU 擅长处理操作系统管理、软件的逻辑控制、用户交互、数据库查询、文件操作等需要高度顺序性、决策性强的任务。比如，你打开一个软件，CPU 需要负责加载程序，处理用户点击，执行各种条件判断，一步步地完成操作。
并行处理能力： 虽然 CPU 也能进行一定程度的并行处理（多核），但它的并行能力是“少量核心、高度并行”的模式。它更像是几个专家在同时处理不同的复杂项目，但每个项目内部的步骤依然需要按顺序来。
GPU：劳动力的海量与专注
而 GPU，则更像是一支由成千上万个“普通工人”组成的庞大军队。这些工人数量极其庞大，但单个工人的“智能”和“灵活性”相对较低。然而，它们有一个巨大的优势：它们可以同时做同一件简单的事情，而且做得飞快。
核心设计： GPU 的核心（通常称为 CUDA Cores 或 Stream Processors）数量非常庞大，但相比 CPU 核心，它们要简单得多。每个核心通常只有一个简单的算术逻辑单元（ALU），没有复杂的缓存、分支预测等。它们的设计哲学是“牺牲个体复杂性，换取群体爆发力”。
任务类型： GPU 最擅长的是那些可以被分解成大量相同或相似的、独立的计算任务，并且这些任务可以并行执行。最经典的例子就是图形渲染——屏幕上的每一个像素点的颜色，都需要经过一系列数学计算来确定。在深度学习中，矩阵乘法和向量运算就是这种典型的“海量重复计算”。
并行处理能力： GPU 的并行能力是“海量核心、高度并行”的模式。想象一下，成千上万的工人同时在流水线上操作，每人负责一个简单的步骤，整个生产线就能以惊人的速度完成大量同质化的工作。
为什么 GPU 更适合深度学习？
深度学习的核心是什么？是大量的矩阵乘法和向量运算。
1. 海量数据，海量计算： 深度学习模型，尤其是神经网络，在训练过程中需要处理巨大的数据集（大量的图像、文本、声音等），并且对这些数据进行反复的数学运算。这些运算本质上是大量的向量和矩阵的相乘、相加等。
2. 并行计算的天然契合：
矩阵乘法： 一个矩阵乘法可以分解成非常多独立的点积计算。比如，两个 N x N 的矩阵相乘，最终会产生 N x N 个结果元素，而每个结果元素的计算，都可以看作是一个行向量与一个列向量的点积。这 N^2 个点积计算，是高度独立的，可以同时进行。GPU 的成千上万个核心，正是为这种“每个核心负责一个或一组计算单元，同时处理海量数据”的场景而生。
卷积神经网络 (CNN)： CNN 中最核心的操作是卷积。卷积本质上也是对输入数据进行滑动窗口式的乘积累加运算。即使是在一个卷积核上，也有大量的乘法和加法需要执行，而且对于图像的每个区域，这个操作都会重复进行。GPU 的并行架构能够非常高效地将这些重复的计算分配到不同的核心上去执行，极大地缩短了计算时间。
激活函数、归一化等： 即使是神经网络中的激活函数（如 ReLU、Sigmoid）或者批量归一化等操作，虽然不像矩阵乘法那样计算量巨大，但它们也同样是逐元素（elementwise）的，可以轻松地映射到 GPU 的并行计算模型上。
3. 显存的优势： GPU 通常拥有比 CPU 更大、带宽更高的显存（VRAM）。深度学习模型及其参数往往非常庞大，需要快速地被加载和访问。GPU 的高带宽显存能够有效地满足这种对数据吞吐量的巨大需求，避免了 CPU 频繁地在内存和计算单元之间搬运数据的瓶颈。
4. 算力爆发： CPU 的多核设计是为了应对复杂的、多线程的通用计算需求，它需要保证每个核心都能灵活处理各种指令，并具备强大的控制逻辑。而 GPU 的设计则将资源集中在执行单元上，以最大限度地进行浮点运算。因此，在执行大量浮点运算时，GPU 的总算力（TFLOPS 每秒万亿次浮点运算）远超 CPU。
CPU 和 GPU 的对比总结：
| 特性 | CPU | GPU |
| : | : | : |
| 核心数量 | 少（几到几十个） | 多（几百到几千个） |
| 核心复杂性| 高（强大的控制逻辑、分支预测、大缓存） | 低（专注于算术逻辑单元 ALU） |
| 擅长任务 | 顺序性强、逻辑复杂、需要决策的任务 | 并行性高、计算密集、数据结构相似的任务 |
| 并行模式 | 少量核心、高度并行 | 大量核心、高度并行 |
| 深度学习适配性 | 效率低（难以处理大规模并行计算） | 极高（天然适合矩阵乘法、向量运算等） |
| 典型应用 | 操作系统、软件执行、游戏逻辑 | 图形渲染、科学计算、深度学习训练与推理 |
| 显存 | 系统内存（通常带宽较低） | GDDR 显存（带宽极高） |
举个形象的比喻：
想象你需要搬运一大堆砖头。
CPU： 就像是几个经验丰富的建筑工人，他们可以灵活地搬砖，还能指挥其他人，解决搬运过程中遇到的各种复杂问题（比如路被堵了，需要绕路）。但是，如果砖头实在太多，只靠这几个人，效率就会很低。
GPU： 就像是成千上万个年轻力壮的搬砖工，他们只会做最简单的搬砖动作，没有太多主见，但一旦把砖头分下去，他们能同时、快速地将自己的那份搬完。对于搬运大量砖头的任务，这支“军队”的效率会远远超过那几个“专家”。
深度学习训练的本质，就是“搬运”和“计算”海量的数学数据，并且这些操作高度重复和并行。GPU 恰好是为这种“海量、重复、并行”的任务而生的“超级搬砖队”，因此在深度学习领域，它能够展现出远超 CPU 的强大能力。
网友意见
深度学习模型里涉及大量的矩阵（张量）运算
这里简单分析一下CPU、GPU如何进行矩阵乘法运算
对于 维的矩阵 ，
以及 维的矩阵
在计算两者乘积的结果 时， 中任意一个元素的计算公式为：
据此可以看出 中每个元素 的计算没有关联性，也就是说可以同步并行计算。
如下图所示，CPU好比有几个或十几个“高性能的小计算器”（CPU的核心），而GPU好比有成千上万个“普通的小计算器”（GPU的核心），每个小计算器都被派去分别去执行 运算。由于运算仅涉及简单的乘法与加法，所以两种小计算器都能胜任，只是计算效率有高低之分。
由此不难看出，CPU完成单次运算的速度很快，但是由于一批次仅能算出数个元素，计算 中所有的元素需要多轮次的运算
而GPU虽然单次运算的速度很慢，但是一批次运算就可以算出大量元素
当 维度较小时，CPU与GPU计算的效率可能相差不大，当矩阵维度较高时，GPU拥有大量核心的优势就会更加明显（这里有一个实验对比【矩阵计算GPU加速】numpy 矩阵计算利用GPU加速，cupy包）
而深度学习模型中涉及大量高维的矩阵运算，因此GPU就可以很好地发挥加速作用
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