楼主:
yniori (伟恩咖肥)
2025-05-30 15:05:44如题
以前的幻想时代
什么机器人啊终结者啊或是AI啊天网啊
核心都是CPU
结果突然之间变成GPU才是AI能力的展现
Why？
从什么时候开始的啊
为什么不是CPU呢？
GPU一开始不是只是加速图形渲染跟处理的用途吗
想到以前玩SS还要在后面插上加速卡玩格斗天王
作者:
mayolane (mayolaneisyagami)
2025-05-30 15:06:00你随便去找个科普影片看就不用问了
作者:
kuoyipong (petohtalrayn)
2025-05-30 15:06:00GPU就是擅长做大量重复的事情的计算单元
作者:
emptie ([ ])
2025-05-30 15:07:00啊，GPU能算的东西你丢CPU也算得出来啊，跑不快而已
作者:
mayolane (mayolaneisyagami)
2025-05-30 15:07:00作者:
kuoyipong (petohtalrayn)
2025-05-30 15:07:00AI在训练的时候GPU比CPU方便很多
楼主:
yniori (伟恩咖肥)
2025-05-30 15:08:00这边不是西洽闲聊吗？什么都去看科普影片，就不说科普影片是不是都对的问题了，每个网友想法不一样才是有趣的地方
从一开始吧 AI的算法很早就出现了 但是GPU出现才开始真正做出东西
作者:
BOARAY (RAY)
2025-05-30 15:08:00不是从挖矿的时候就知道了吗
作者:
emptie ([ ])
2025-05-30 15:10:00那些算法的理论雏形比老黄把他的3D加速卡命名为GPU的时间点还早就是了
作者:
e5a1t20 (吃饭)
2025-05-30 15:10:00大概17年前 Nvidia开始推CUDA后
作者:
ltytw (ltytw)
2025-05-30 15:11:00中间有一段时间是挖矿算力 嘻嘻
楼主:
yniori (伟恩咖肥)
2025-05-30 15:15:00有趣的是挖矿算力居然最后会变成AI算力
作者:
k12795 (远远)
2025-05-30 15:17:002012 alexnet
反过来吧 是因为有GPU deep learning 才玩的起来
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:21:00不是GPU算力 是人类把计算这件事拆解成一堆(乘法+加法)刚好这运算平常就是计算游戏显示三角形之类的在用 拿GPU现成
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:22:00你也可以改用tensor算法或是量子算法 GPU就无能为力了
作者:
linzero (【林】)
2025-05-30 15:25:00成本考量下的功能特化演进
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:26:00如果GPU没被当成显示卡来卖 搞不好没人砸钱TO个纯计算芯片妈哩谁砸钱就拿来算这东西 研究怎么花钱把一堆CPU平行串起来
现在有TPU 不画图了 从生下来到被烧死之前只负责计算
作者:
linzero (【林】)
2025-05-30 15:27:00设计CPU时是有太多功能要他能达成，GPU则是处理特定范围工作
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:27:00买别人做好的CPU再研究网络分散计算比较便宜(ry
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:28:00那时候好像很多网络切工作帮忙背景分散计算的鬼计画姑且还是演化成后来的多核心多执行绪工作拆分这些都有意义啦
人类发现计算量多到跟鬼一样后就出现类似智慧的东西了中间的原因还没有完全解明 但现实就是如此
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:30:00重点是人类现在也还是用之前的拆分经验来分散计算工作 没亏啊
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:31:00网络速度不够卡住了传输计算 就提升网络协定和硬件缩短距离
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:32:00一个大芯片散热会烧起来 就拆分工作多个串连分散工作
例如只要借用你电脑／主机一点点的深夜时间我们就可以研究癌症的解药，或是寻找外星人......
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:33:00证明了计算需求量这么大 大到靠北 就有计画可以募钱下Tapeout
稍微讲仔细一点 不是无脑堆计算量就可以产生智慧怎么样用脑来堆计算量是那群研究者持续努力的目标
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:34:00就跟现在有人没钱下tapeout 跑去控制内存协定拿来计算
类神经网络就模仿生物的大脑机制 除非有生物学新突破或新物种或有人被雷打到 不然很难有新机制
不过重点就是要有鬼计算量 一定要跟鬼一样你有时会听到GPT训练需要数亿年CPU计算量 那并非谣言至于目前最强的架构是什么 现在有一个进行中的赌局几个大头用公司股份去赌Transformer是不是无敌的有人相信Transformer以外的东西都要废除也有人努力要干死Transformer
作者:
bnn (前途无亮回头是暗)
2025-05-30 15:44:00问就是量子电脑终将吹飞这些线性系统(X
或许会有一种未来 一般民众人手一张TPU在把所有AI工具当狗操的同时还用它来玩所有的酷炫游戏照目前TPU的发展来看 应该不太会是这样
作者:
vios10009 (vios10009)
2025-05-30 15:47:00鼯鼠五技而穷 腾蛇无足而飞，GPU就是为此诞生的
GPU被断法(无法平行运算)时 他的脾气也是出了名的臭
作者:
syldsk (Iluvia)
2025-05-30 15:52:00目前人类想要的结果是用GPU比较容易生出来啊
作者: flydogzzz 2025-05-30 16:02:00
cpu劳力脑，gpu天才脑
作者:
sokayha (sokayha)
2025-05-30 16:03:00AI实现当初有两个派别 一个是用逻辑判断去堆 一个是类神经网络 前者比较直觉也感觉有可行性 后者的硬件成立条件当时想说需要很久之后(cpu多执行绪)。 但结果摩尔定律快速撞极限 前者限入僵局 后者却因为cuda默默做了一段时间被类神经网络派别发现刚好是浑然天成的载体 所以风向就整个反转但类神经网络派别是黑盒子 输入输出中间过程不容易可控所以这条路线伴随着AI不可控的高度风险
举个例子 如果哪天AI医师上线 结果偶尔会医死一般病患那这就会是一个必须要处理的问题如果这个AI医师是神灯精灵那种东西（旧时代真的有人研究那种类型的医疗咨询系统） 那就会比较容易寻找问题不过如果是大型类神经网络 那问题就很难找了现实更合理的做法是 永远不要让AI去当什么主治医师
作者:
sokayha (sokayha)
2025-05-30 16:21:00但人类一代一代重新学习累积知识经验成本相较机器实在太没效率 所以人类还是会想走AI接管这条路:~
cpu：一个博士生解1万道小6数学题GPU：一万个小6生解1万道小6数学题
作者: EcHENGx1982 (e-Cheng) 2025-05-30 17:15:00
作者: dg7158 2025-05-30 19:11:00