人的大脑相当于什么水平的 GPU 和 CPU ?
为了详细阐述，我们需要从几个关键角度进行对比：
1. 计算架构和处理方式
人脑：生物神经网络架构
核心组成： 神经元（大约860亿个）、突触（数量级达万亿甚至百兆亿）。
处理方式： 极度并行化、分布式处理。每个神经元可以同时接收、处理和发送信号。信息传递不是通过固定的总线和时钟周期，而是通过电化学信号的触发和传递。
信息存储与处理： 存储和处理是高度集成在一起的。信息的“存储”实际上是神经网络连接强度（突触权重）的改变，而“处理”就是信号在这些连接上的传播和激活。
能量效率： 极其高效。人脑以大约20瓦特的功率运行，而其处理能力在某些任务上非常惊人。
容错性： 高。即使部分神经元或连接受损，大脑通常仍能继续运作，并通过重塑网络来适应。
学习和适应： 基于突触可塑性，能够不断学习和调整。
CPU (中央处理器)：通用计算引擎
核心组成： 核心（通常为几个到几十个）、缓存、控制单元、算术逻辑单元（ALU）。
处理方式： 顺序执行和有限的并行执行（通过多核和超线程）。指令按顺序从内存中取出、解码、执行。
信息存储与处理： 存储（内存、硬盘）和处理（CPU）是分离的，通过总线传输数据。
能量效率： 相对于人脑，效率较低。高性能CPU可能需要几十到几百瓦的功率。
容错性： 较低。单个核心或关键组件故障可能导致系统宕机。
学习和适应： 主要通过软件编程来“学习”，硬件本身不具备生物意义上的学习和适应能力。
GPU (图形处理器)：大规模并行浮点计算引擎
核心组成： 成千上万个（甚至数万个）小型、专门化的核心（CUDA Cores, Stream Processors）。
处理方式： 极致的并行处理能力，尤其擅长对大量数据执行相同的操作（SIMD Single Instruction, Multiple Data）。
信息存储与处理： 存储（显存）与处理（GPU核心）也相对分离，但数据传输速度比CPU与主内存之间更快。
能量效率： 比CPU更低。高端GPU可能需要几百瓦的功率。
容错性： 较低。
学习和适应： 硬件本身不具备，但通过机器学习框架可以高效执行学习算法。
2. 性能对比的量化尝试（非常粗略的类比）
由于架构的根本差异，直接量化“水平”非常困难。但我们可以尝试从几个维度进行类比：
计算能力 (FLOPS 每秒浮点运算次数):
人脑： 这是一个非常难以估算的数字。一些研究者根据神经元和突触的活动速率进行估算，结果差异很大，从 $10^{15}$ 到 $10^{18}$ FLOPS 都有可能。但需要注意的是，大脑的计算更多是“事件驱动”的模拟，而非严格的浮点运算。
顶级 CPU： 目前顶级桌面CPU（如Intel Core i9或AMD Ryzen 9）的总计算能力大约在 0.5 1 TFLOPS（万亿次浮点运算）。
顶级 GPU： 目前顶级消费级GPU（如NVIDIA RTX 4090）的单精度（FP32）计算能力可以达到 8090 TFLOPS，双精度（FP64）约为其十分之一，半精度（FP16/BF16）则可以翻倍（用于AI训练）。专业级数据中心AI加速器（如NVIDIA H100）的FP16/BF16能力甚至可以达到 1000 TFLOPS (1 PFLOPS)，FP8/INT8则更高。
结论： 在纯粹的浮点运算能力上，顶级GPU在特定任务（尤其是AI相关的低精度计算）上已经可以与人脑的某些估算值相媲美，甚至在某些方面超越（例如原始的计算速度）。但大脑的计算模式更原始、更具模拟性，直接 FLOPS 对比意义有限。
并行处理核心数量：
人脑： 约860亿个神经元，每个神经元都可以被看作是一个非常简化的“处理单元”，并且它们通过万亿个连接（突触）以极高的并行度进行交互。
顶级 CPU： 几十个核心。
顶级 GPU： 数万个（例如，RTX 4090有16384个CUDA核心）。
结论： 在“处理单元”的数量和连接的并行度上，人脑以压倒性优势胜出。 每个神经元虽然简单，但它们协同工作的复杂性和规模是GPU难以比拟的。
内存和存储能力：
人脑： 突触的连接强度被认为是存储信息的方式。估算人脑的存储容量也是一个难题，有估算认为其容量可能达到 2.5 PB（拍字节）。更重要的是，信息存储和处理是高度融合的。
顶级 CPU/GPU 系统：
CPU 内存（RAM）： 顶级工作站可能配置 12 TB。
GPU 显存（VRAM）： 顶级消费级GPU有 24 GB，专业级GPU有 80160 GB。
存储（SSD/HDD）： 可以达到 几十TB 甚至更多。
结论： 在原始的容量估算上，人脑的存储能力可能高于单一的CPU或GPU系统。但人脑的“内存”和“存储”是分布式且动态的，与计算机的固定地址、高速随机访问内存差异巨大。
功耗与效率：
人脑： 约20瓦特。
顶级 GPU： 高达450瓦特以上。
顶级 CPU： 高达200瓦特以上。
结论： 人脑在能效比上是无与伦比的。以极低的功耗实现了令人惊叹的功能。
学习和适应能力：
人脑： 天生具备强大的学习、适应、泛化和推理能力。能够从少量样本中学习，并将知识迁移到新情境。
CPU/GPU： 硬件本身静态，学习能力完全依赖于软件和算法。虽然AI硬件加速了机器学习的训练速度，但其“学习”仍是基于数学模型和大量数据迭代优化，与生物学习的本质有区别。
结论： 在灵活、高效、自主的学习和适应方面，人脑具有根本性的优势。
3. 总结与类比的局限性
如果非要给一个抽象的类比：
人脑更像是一个超级庞大的、低频的、模拟的、高度并行化的联结主义（Connectionist）计算系统。 每个神经元是极度简单的处理节点，但它们之间有数量庞大且可塑的连接，形成复杂的网络。它的优势在于模式识别、抽象推理、学习、创造和对不确定性的处理。
CPU 是一个高效的、多任务的、通用串行（或有限并行）处理单元。 它擅长执行一系列精确的指令，处理逻辑和控制流程。
GPU 是一个极其强大的、高频率的、大规模并行（尤其擅长SIMD）浮点计算单元。 它擅长处理大量数据，执行重复性计算，如图形渲染、科学模拟和深度学习的训练与推理。
因此，我们不能简单地说“人脑相当于 X 千个 GPU”或“Y 个 CPU”。
在原始计算速度（FLOPS）或某些AI任务（如图像识别、自然语言处理的训练阶段）的效率上，最顶尖的AI加速器（如NVIDIA H100）可能在数值上接近或超越了某些人脑计算的估算值，并且它们是在1000倍以上的功耗下实现的。
在处理单元的数量、连接的复杂性和并行度、能效比、以及最重要的“通用智能”、“学习能力”、“创造力”和“意识”等方面，人脑仍然是目前任何计算机系统都无法比拟的。
类比的局限性：
信息表示： 大脑使用复杂的电化学信号和网络状态来表示信息，而计算机使用二进制数字。
处理机制： 大脑是异步的、事件驱动的模拟处理，计算机是同步的、时钟驱动的数字处理。
学习的本质： 大脑的学习是动态、持续且基于生物机制的，计算机的学习是算法驱动的。
“智能”的定义： 计算机擅长执行明确的任务，但“智能”的许多方面（如常识、情感、主观体验）仍是人工智能的挑战。
总而言之，虽然现代AI硬件在执行特定计算任务上取得了惊人的进展，能够模拟和加速某些过去被认为是“人脑独有”的功能，但从整体的架构、效率和对“智能”的广泛定义来看，人脑依然是一个极其神秘和强大的系统，远超当前任何单一或组合的CPU/GPU。它们是不同类型的“计算机器”。
网友意见
人脑很牛逼，但人脑也很垃圾。
人脑在某些方面远远比不上电脑，但大力出奇迹……
人脑信号传递基础，是传输速度100m/s左右的电化学过程。
- 信号不能精准控制，误差可达1/100。
电脑信号传递基础，是70%光速（200000000m/s左右）的电信号。
- 信号能精准控制，误差小至1/2^32（1/42亿）[1]。
通常来说，大脑神经元处理信号的速度，比电脑晶体管慢1000万倍。
电脑处理信息的精度，是人脑精度的几百万倍。
除此之外，相比起电脑，人体是一个耗散系统。需要通过源源不断的新陈代谢，才能维持系统的良好运转。
只要一停机，系统就直接崩坏。所以，单单是维持这个系统，大脑就需要消耗巨大的算力。
你那不停跳动的心脏，身体内躁动的荷尔蒙，哪个不需要算力的维持？
但神经元的信号传递又慢，那应该怎么办？
当然是增加神经元个数了，通过数量来弥补算力的不足，这便是大力出奇迹。
为了维持这个高新陈代谢的耗散系统，人脑拥有1000亿级的神经元，100万亿个神经突触连接，拥有5000 TOPS（5×10^15）的算力，是普通计算机（100亿）的数十万倍。
其实一只小小的蚂蚁都有25万的神经元，达到几十亿的算力，相当于一台普通计算机。
高算力只是动物的共性，人类并不特例。
如果按照神经元的数目来说，大象（2570亿个神经元）的总算力甚至可以达到人类2倍还多。但大象在智力方面、抽象思维的能力，却比人类低了很多。
人脑最核心的，还是大脑皮层。
人脑功能其实分区的，比较经典的理论就是三位一体理论。该理论在以前的回答，已经说过不少次，就不细说了。总的来说，大脑皮层才是人类最高级的神经中枢。人们最关心的感官、语言、思维、意志，都是大脑皮层主导。
而人类大脑皮层的神经元个数是140亿个，总算力应该在10^14~10^15 OPS之间。
也就是说大脑皮层的算力，大约只占整个大脑的15%左右。
而大脑皮层的主要功能在于视、听、躯体感觉、运动，以及相关联络区的功能。
真正能用在思维上的算力，占比又更小了。
正是因为这个原因，大脑在长期演化过程中，成了一个无比节能的系统（哪怕如此，也占了总能量消耗的20%），处理各种信息都进行各种精益求精。
例如，你眼睛接受的信号高像素（几千万）、大内存，但被大脑一加工，直接变成了几个字节储存在大脑内。无比“垃圾”的一级缓存，甚至让你短短10妙之内，无法记清你刚才看过的图片、听过的音乐、看过的书的细节。
看看这个世界上，有着多少强迫症。如果不是这一级缓存太垃圾了，你哪里需要去反反复复确定关没关门这一件事情。
不过好处还是有的，低字节处理，可以让人脑储存的总信息比普通电脑多很多。
回忆的时候，大脑会用超强的脑补能力，弥补丢失的细节。但由于生物噪声太大，可能会脑补出一些原画面根本没有的东西。和朋友聊起某一件事情，你觉得自己见到了、听到了、闻到了，但朋友却没有经历过，简直咄咄怪事，你以为自己脑子有毛病（人家真没毛病，只是常规改数据而已）……
如果我们的意志是大脑内的管理员，那么这也是一个权限低得令人发指的管理员。
不仅我们对控制中心毫无权限，连软件都只能控制一半（植物性神经不受意志控制）。
你认为重要的记忆或者信息，被任意的删改，更是常规操作。
我们的大脑每天都会接受各种各样的新信息，旧信息不以我们意志为转移的每天不停地丢失字节，慢慢变得失真。若干年后，你翻一翻老照片，咦，这LOW Bj竟然是当年的我？
甚至有的大脑信息被加工得面目全非，常常觉得有人迫害自己，导致精神分裂什么的。有时候某些信息还会影响CPU的功能，导致抑郁什么的。
过大的生物噪声也让人类的浮点计算能力，低得令人发指。你把从古自今，囊括所有人类最牛大脑，包括牛顿、欧拉、高斯、黎曼、爱因斯坦、杨振宁……所有人加起来，浮点计算能力也比不过一台计算器。
计算机的浮点计算力，至少是人类的几十万倍以上。
人类哼哧哼哧的把圆周率算了1000多年，也才多少位数……
如果有效内存过低、生物噪声过大、浮点运算过低、容易损坏是人大脑的缺点，但相比起电脑，人脑还是有着突出优点的：
大脑神经元之间的链接强度是可以根据活动和经验进行修改的。
无论你学滑冰、看书、或者玩游戏，在重复训练的过程中，神经网络会逐渐提高精度和速度。甚至在不断学习的过程中，还能诞生新的突触连接。
人脑之所以有这些能力，主要在于，人类的大脑其实是超多核处理器（单单大脑皮层都可以分成多少个核心区），拥有多层结构的深度学习模式。
不仅仅是人类，基本上任何哺乳动物的大脑内，都存在深度学习的机制。
这种复杂性，是当前的超级电脑远远不能比的。
所以人脑在策略、思维、艺术、语言上，具有非凡的优势。
虽然当前的人工智能能够学习艺术，甚至能创造艺术，做出远超普通人的作品。但其实，这主要还是体现在电脑精度上的优势。
例如，你让电脑学习投篮，它通过学习，可以投得无比精准，但你让他上场打球却是根本不可能。现在的人工智能，其实仅仅还在学习投篮的阶段。
看起来阿尔法狗很牛逼，但它的“思维”过程，其实也是模仿人类的神经网络，属于全局性的运算。由于电脑的高精度优势，所以只需要模仿神经网络的皮毛，就可以达到比人类更优秀的计算能力。所以阿尔法狗通过学习能在围棋上能战胜人类，并不意外。
人类的大脑通常会采取更加模糊（精度太低），且高效（人类大脑更擅长经验判断）的方式。但从思维模式来说，阿尔法狗的神经网络比起人类来说，还无比的简单。
除此之外，人类通过围棋的思维，可以完全运用在其它事情上面。但阿尔法狗则只会下棋，把它运用到其它领域，需要全新的规则学习。
总之，当前人工智能的“智能”差距，主要体现在大脑的复杂结构和模式上。
如果某一天电脑也能设计出媲美人类大脑的复杂结构和模式，那么这个电脑的综合能力，恐怕会真正的秒杀人类。
如果，人类的意识的确是在大脑皮层复杂神经网络中形成的。
那么，这个超级电脑也会诞生真正的意识，成为货真价实的人工智能。
那会将是一个全新的时代。
参考
- ^ 斯坦福教授骆利群：为何人脑比计算机慢1000万倍，却如此高效？
比计算能力，人脑比不过史上最早的电脑---1946年美国诞生的埃尼阿克。
埃尼阿克都可以每秒4000次加法计算，你人脑试试？
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