关于AIGC的产业地图——底层芯片GPU的详细解读

引言：

最近，很多朋友问我们AI聊天室的绘图功能什么时候可以上线，关于AI绘图，从技术上来看，GitHub上已经有开源代码，网上也有很多人搭建了stable diffusion模型，这个在本地实现，问题都不会很难，关键还是如果要自己搭建AI绘图的服务，需要有算力比较高的GPU，对硬件成本要求比较高，今天我们就来聊一聊GPU，GPU跟我们传统的CPU有哪些区别！分享一张AIGC的产业地图给大家！

GPU是什么

GPU（Graphics Processing Unit）是指图形处理器，是一种专门用于图形渲染和图像处理的处理器。它的主要功能是加速计算机图形和影像处理的任务，包括图像的绘制、渲染、纹理映射、光照计算等。GPU在电子游戏、计算机辅助设计（CAD）、视频编辑和其他需要高性能图形处理的应用中被广泛使用。

随着技术的进步，GPU的用途不仅局限于图形处理，还被广泛应用于科学计算、深度学习、密码学、虚拟现实等领域。GPU的并行计算能力使其成为处理大规模数据和复杂计算任务的理想选择。因此，现代计算机系统通常包含一块或多块GPU，以提供强大的图形和计算性能。

GPU与CPU的差别

相对于中央处理器（CPU），GPU具有高度并行化的特点。它包含大量的小型处理单元，可以同时处理多个数据。这使得GPU在处理图形和影像时能够更快地完成任务，因为图形和影像处理通常涉及大量的数据并行计算。GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）是计算机系统中的两个关键组件，它们在设计和功能上有一些重要的区别。他们具体的区别有以下几点

●架构设计：

1、CPU：CPU是一种通用处理器，设计用于执行各种计算任务。它通常具有少量的处理核心（通常是几个），每个核心都非常强大，可以执行广泛的指令集。

2、GPU：GPU则是为图形处理而设计的专用处理器。它具有大量的小型处理核心（通常是数百个或数千个），这些核心可以同时处理大规模并行计算任务，特别适用于图形渲染和其他需要大量并行计算的应用。

●并行处理能力：

1、CPU：CPU的核心通常较少，但每个核心都具有强大的处理能力。它们适合处理较为复杂的任务，对于顺序处理和逻辑判断有很好的表现。

2、GPU：GPU具有大量的处理核心，这使得它们在并行处理方面表现出色。它们可以同时执行多个任务，适合处理大规模数据并进行并行计算，特别是在图形渲染、科学计算和机器学习等领域。

●内存配置：

1、CPU：CPU通常具有较大的缓存和内存，这些内存可以更快地存取数据。它们通常有更高的内存带宽，适合处理需要频繁读取和写入内存的任务。

2、GPU：GPU通常具有更小但更快的内存，这使得它们可以更快地在大量处理核心之间共享数据。它们适合进行大规模并行计算，其中每个核心需要访问共享数据。

●作用

1、CPU：CPU适合处理广泛的任务，包括操作系统管理、常见应用程序和复杂的算法等。它们对于单线程任务和需要强大的单个处理核心的任务表现出色。

2、GPU：GPU主要用于图形处理、游戏渲染、视频编辑和科学计算等需要大规模并行计算的领域。它们在同时执行多个任务和处理大规模数据集时表现出色。

需要注意的是，随着技术的进步，CPU和GPU之间的界限变得模糊。一些最新的CPU设计中集成了一些GPU类似的特性，而一些高端GPU也具备一定的通用计算能力。因此，在选择使用CPU还是GPU时，需要根据具体的应用需求和硬件配置来做出决策。

高端GPU现状

值得一提的是，目前GPU市场主要由英伟达和AMD两家所占据，其中英伟达占据全球约八成市场份额，且英伟达GPU产能有限，持续紧缺，价格也不断上涨。

在面向中国市场方面，2022年8月，英伟达高端显卡A100/H100被美国宣布禁售，2022年11月，英伟达表示于2022年第三季度投产面向中国客户的A800（替代A100），今年3月，英伟达表示已研发出可向中国出货的H800（替代H100），目前国内企业可购买A800、H800、V100等型号英伟达GPU。这些GPU的算力方面中国版都被阉割了；所以对于最底层的GPU算力，我们国家的差距还是比较大！

Nvida H100

结语

今年爆火的AIGC领域，其实拼到最后还是要看最底层的算力，目前我们在底层芯片这一块跟欧美差距还是比较大，目前国内厂家推出的大模型，也跟OPENAI还是有比较大的差距！希望我们能尽快迎头赶上，大家早日用上自己的全套AI产品！