今天，AI已經在各個領域遍地開花。但AI算力需要電腦硬件強有力的支持，那么，AI到底是靠GPU還是CPU呢？兩者有什么區(qū)別？下面我們一起來揭曉。
一、CPU
CPU相當于“大腦”，適合處理線性任務和多任務并行，它的優(yōu)勢在于高靈活性和精確計算。
但在面對AI的海量數據時，CPU核心數量有限（通常為4至16個），無法高效并行計算，且高頻運算帶來的熱量較大，且效率低下。
二、GPU
GPU最初為游戲和圖形渲染設計，但其架構非常適合AI計算。GPU擁有數千個小計算核心，可以并行處理大量簡單任務，滿足AI對并行計算的需求。
GPU的三大優(yōu)勢：
并行計算：GPU可同時處理圖像識別中每個像素，速度遠超CPU。
矩陣運算優(yōu)化：AI的核心是矩陣乘法，GPU針對這一任務進行了專門優(yōu)化，配備Tensor Core加速AI計算。
高能效：GPU的功耗較低，適合長時間高強度計算。
三、CPU+GPU：協(xié)同工作是最佳選擇
盡管GPU在AI訓練中占主導地位，CPU仍然在協(xié)同工作中扮演著重要角色。
CPU負責任務調度，確保GPU專注計算。在物聯網中，CPU預處理數據，再由GPU或專用芯片分析，可以減少對云端的依賴。
四、算力釋放的關鍵：驅動與維護
無論是GPU還是CPU，性能的發(fā)揮依賴于驅動的適配性。過時的驅動可能導致加速功能失效，影響模型訓練效率。
建議使用“驅動人生”軟件自動檢測硬件和驅動版本，確保電腦始終保持最佳性能，避免AI大模型出現使用不流暢，系統(tǒng)服務繁忙的情況。
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同時，「驅動人生」的“硬件監(jiān)控”功能，還能實時查看顯卡負荷/溫度，AI訓練時如果電腦溫度過高，可以及時優(yōu)化設置以降頻保護設備。
五、GPU和CPU如何選擇
開發(fā)者/企業(yè)：訓練AI模型時，GPU是首選（尤其是NVIDIA），而推理部署則可考慮GPU或專用芯片。
普通用戶：日常辦公娛樂無需糾結，但若要本地使用AI作圖或視頻剪輯，中端GPU（如RTX 4060）更具性價比。
總結來說，GPU在AI計算中占主導地位，而CPU則在協(xié)同工作和管理中發(fā)揮重要作用。根據需求選擇硬件，才能最大化AI算力。
