2.1.2　GPU

随着CPU摩尔定律的终止，传统处理器的计算力已远远不能满足海量并行计算与浮点运算的深度学习训练需求，而在人工智能领域反映出强大适应性的GPU成为标配。GPU比CPU拥有更多的运算器（Arithmetic Unit），只需要进行高速运算而不需要逻辑判断，其海量数据并行运算的能力与深度学习的需求不谋而合。因此，在深度学习上游训练端（主要用于云计算数据中心），GPU是第一选择。目前，GPU的市场格局以英伟达为主（超过70%），AMD为辅，预计3～5年内GPU仍然是深度学习市场的第一选择。截至目前（2020年8月），英伟达毫无疑问是这波人工智能浪潮最大的受益者，它的市值超过了英特尔的体量。英伟达的崛起完全得益于这场突如其来的人工智能大革新。

有些芯片商除了做芯片之外，还会在整个AI生态上进行布局。例如，英伟达拥有一个较为成熟的开发生态环境（CUDA，见图2-4），包括开发套件和丰富的库以及对英伟达GPU的原生支持。

图2-4　英伟达GPU开发环境CUDA、开发库和工具