2.1.2　GPU

隨著CPU摩爾定律的終止，傳統處理器的計算力已遠遠不能滿足海量并行計算與浮點運算的深度學習訓練需求，而在人工智能領域反映出強大適應性的GPU成為標配。GPU比CPU擁有更多的運算器（Arithmetic Unit），只需要進行高速運算而不需要邏輯判斷，其海量數據并行運算的能力與深度學習的需求不謀而合。因此，在深度學習上游訓練端（主要用于云計算數據中心），GPU是第一選擇。目前，GPU的市場格局以英偉達為主（超過70%），AMD為輔，預計3～5年內GPU仍然是深度學習市場的第一選擇。截至目前（2020年8月），英偉達毫無疑問是這波人工智能浪潮最大的受益者，它的市值超過了英特爾的體量。英偉達的崛起完全得益于這場突如其來的人工智能大革新。

有些芯片商除了做芯片之外，還會在整個AI生態上進行布局。例如，英偉達擁有一個較為成熟的開發生態環境（CUDA，見圖2-4），包括開發套件和豐富的庫以及對英偉達GPU的原生支持。

圖2-4　英偉達GPU開發環境CUDA、開發庫和工具