为什么人工智能用gpu不用cpu

在人工智能中，GPU（图形处理器）是比CPU（中央处理器）更适合的硬件，原因有以下几点：

并行计算能力：GPU拥有数百个甚至数千个小型处理核心，能够同时执行大量的并行计算任务，以提高运算效率。而CPU大多数只有几个核心，可能会在处理大量数据时导致性能瓶颈。

浮点运算速度：GPU的计算单元是为了处理图像和视频等高密度浮点运算而设计的，而AI模型的训练和推理也需要大量浮点运算。因此，GPU可以极大地加速人工智能的计算速度。

内存带宽：GPU的内存带宽通常比CPU高得多，这在处理大规模数据时非常有用。例如，在进行深度学习时，必须将大量的数据流入GPU，以提高训练效率。

总之，GPU具备快速、高效的并行计算和强大的浮点运算能力，并且在内存带宽方面也具有优势。因此，在人工智能中，GPU通常比CPU更适合用于加速模型的训练和推理。