【2024電腦常見問題】電腦 CPU 與 GPU 有什麼不同？帶你了解當前最新 AI 知識！

電腦 CPU 與 GPU 有什麼不同？電腦 AI 為什麼要用 GPU 訓練？我應該更關注CPU還是GPU的性能？

從去年開始， AI 訓練與大數據相關的資訊非常的熱門，訓練用顯卡的價格也是水漲船高，如果有在關注電腦應該都知道。不過，相信還是有很多人並不知道 AI 與顯卡 GPU 之間，到底有什麼樣的關聯性。

因此，在接下來的文章中，我們將為你依序說明，同樣是晶片， CPU 與 GPU 之間有什麼不同。並進一步帶你了解，為什麼電腦 AI 要用 GPU 訓練。那麼，下面就讓我們一起來了解電腦 AI 相關知識吧！

【2024電腦常見問題】電腦 CPU 與 GPU 有什麼不同？

雖然，電腦的 CPU 和 GPU 都是電腦晶片，但實際上這 2 者在電腦中，所扮演的角色是不同的，具有不同的功能和運算方式。下面，就讓我們來看 2 者有哪些不同：

CPU（中央處理器）

功能：CPU 是電腦的大腦，主要負責處理單線計算，比如運行電腦操作系統、應用程式、邏輯運算等任務。

運算方式：CPU 的運算是順序和單一的，一次處理一個工作。不過CPU 在設計時就經過專門優化，因此資料處理速度又快又正確。

GPU（圖形處理器）

功能：GPU 在一開始，主要是用於處理圖形和影像相關的工作，比如遊戲渲染、影片編解碼、圖形處理等。

運算方式：GPU 的運算是並行運算，能同時處理多個數據。舉例來說，如果讓CPU來算圖片，會要一個個像素點照順序計算。但是用 GPU 的話，可以幫你同時計算整張圖的像素點，不用排隊才能算過去。

【2024電腦常見問題】電腦 AI 為什麼要用 GPU 訓練？

電腦 AI 訓練，需要使用顯卡 GPU 的原因，主要有以下幾點因素：

並行運算能力

相對於 CPU 的單線程計算，GPU 在設計時就是為了用於高度並行運算。因此， GPU 能很好的同時處理多種數據資料。而在深度學習和神經網絡等 AI 工作中，又剛好需要處理大量的運算和大數據處理。

高性能計算

現代 GPU 多線程並行的計算能力，遠遠超越了傳統的中央處理器（CPU）。因此，使得 GPU 能夠在短時間內，幫忙完成龐大的計算工作，對於訓練 AI 大型神經網絡模型非常重要。

節省時間和成本

使用 GPU 訓練 AI 模型，通常比僅使用 CPU 還要快好幾倍。因此，能很好的滿足商業上與研究中，對於縮短開發週期和降低訓練成本的要求。

【2024電腦常見問題】電腦 CPU 與 GPU 常見問題 QA

以下，提供關於電腦 CPU 和 GPU 顯卡的幾個常見問題：

CPU 和 GPU 之間的主要差異是什麼？

CPU（中央處理器）和 GPU（圖形處理器）之間差異，主要在於設計和用途的不同。CPU 在單線程計算有優勢，而 GPU 在多數據計算上有優勢。

我應該更關注CPU還是GPU的性能？

電腦組裝要著重在 CPU 還是 GPU，是取決於你的工作哪容。如果你平常給電腦的工作，主要是一般計算工作，比如程式運作、網頁瀏覽、文書處理等任務，那麼 CPU 的性能可能更重要。

但是，如果你是遊戲愛好者、圖形設計師，或在 AI 深度學習領域工作，那麼 GPU 的性能就會更重要。不過假如你的預算充裕，那麼最佳解決方案，當然還是同時擁有強大的 CPU 和 GPU 會最好。

可以用 GPU 替代 CPU 執行所有任務嗎？

雖然電腦顯卡 GPU 在處理某些任務時的表現出色，但並不是所有任務都適合讓 GPU 來進行。舉例來說，單線程任務通常讓電腦處理器 CPU 來執行效果更好，因為電腦 CPU 具有更高的時速和更低的延遲。

而顯卡 GPU 則更適合用於多線程並行的計算，比如圖形處理和深度學習。

【2024電腦常見問題】電腦 CPU 與 GPU 有什麼不同結語

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