显卡如何成为AI利器？

GPU的并行架构使其从图形处理器转型为通用计算引擎，尤其在AI和深度学习中大放异彩：

并行处理优势：AI任务如神经网络训练涉及海量矩阵运算和向量操作，这些是高度并行的。GPU拥有数千个核心（相比CPU的少数核心），虽每个核心时钟较低，但整体吞吐量高出数倍。例如，在蛋白质折叠模拟中，GPU可比CPU快40倍。
专用硬件优化：现代GPU如NVIDIA的Ampere或Ada架构引入Tensor Cores，支持4x4矩阵运算，提供高达128 TFLOPS的浮点性能，专为深度学习设计。平台如CUDA（2007年起）和OpenCL进一步简化了GPGPU（通用GPU计算）编程。
应用扩展：除了游戏，GPU用于机器学习、石油勘探、图像处理和股票定价等。AI热潮（如大型语言模型）进一步放大需求，甚至导致GPU短缺。