我想你一定听说过CPU，那么你知道什么是GPU吗？它与CPU有何不同？为什么GPU曾经是游戏的焦点，现在却成为了人工智能的焦点？
其实，我们平常所说的显卡( Video card)就是GPU（Graphical Processing Unit），即图形处理单元，它是基于硅树脂的微处理器，一般游戏玩家的电脑都有GPU。非游戏玩家电脑可能只有CPU（Central Processing Unit），它也是一个基于硅树脂的微处理器。
CPU就像卡车，能装载很多很多东西。大多数计算机上都有CPU，它可以同时处理多个任务。比如同时处理电子表格、写作、画画、听音乐等等。
GPU就像赛车，只能装载少量的东西。它通常只能处理一项任务，但速度像赛车一样很快，因为同时处理任务太少，所以它们不能满足通用计算机的需求。
CPU和GPU是两个针对不同目标而设计的不同的微处理器。CPU串行地运行不同类型的计算；GPU并行运行类似类型的计算。GPU有成千上万个流处理芯片，因此在游戏运行中十分重要。游戏中的每一个可视化包括每一片草叶，灯光和风的移动，都需要进行数学计算。用户每执行一个动作，就需要进行大量的计算。
因为它的计算速度很快，所以GPU在其他与图形无关的计算中也变得很流行，比如在人工智能领域。GPU能够更好地处理并行计算，这就是人工智能比如机器学习所需要的，它需要能够处理多个待训练的数据点。
有三个关于GPU的要点。
第一，GPU是人工智能的物理基础，是机器学习的必要条件；
第二，如果你的计算机中没有物理GPU，而你想做这些人工智能计算，你仍然可以做到，因为像谷歌这样的公司能够提供云端的GPU；
第三，CUDA有助于对GPU进行编程，由于引入了这种技术，将GPU用于人工智能的工作有了爆炸性的增长。
因此，GPU不仅仅再是只适合游戏玩家，它们也适合数据学家以及对构建人工智能机器感兴趣的任何人。
