1. 为什么 CPU 知识已经不够了？

在当今的 AI 时代，大多数开发人员都以 CPU 方式进行训练。这些知识也一直是我们学术的一部分，因此以面向 CPU 的方式思考和解决问题是显而易见的。

然而，CPU 的问题在于它们依赖于顺序架构。在当今世界，我们依赖于许多并行任务，CPU 在这些场景中无法正常工作。开发人员面临的一些问题包括：

1.1 执行并行任务

传统上，CPU 是线性运行的，一次执行一条指令。这种限制源于这样一个事实，即 CPU 通常具有一些针对单线程性能进行优化的强大内核。

当面对多个任务时，CPU 会分配其资源来一个接一个地处理每个任务，从而导致指令的顺序执行。在需要同时关注大量任务的情况下，这种方法变得效率低下。

虽然我们努力通过多线程等技术提高 CPU 性能，但 CPU 的基本设计理念优先考虑顺序执行。

1.2 高效运行 AI 模型

AI 模型采用 Transformer 等高级架构，利用并行处理来提高性能。与按顺序运行的旧递归神经网络（RNN）不同，GPT 等现代转换器可以同时处理多个单词，从而提高训练的效率和能力。因为当我们并行训练时，它会产生更大的模型，而更大的模型将产生更好的输出。

并行性的概念超越了自然语言处理，扩展到图像识别等其他领域。例如，图像识别中的一种架构 AlexNet 通过同时处理图像的不同部分来展示并行处理的强大功能，从而实现准确的模式识别。

然而，CPU在设计时注重单线程性能，难以充分利用并行处理的潜力。他们面临着有效分发和执行复杂 AI 模型所需的大量并行计算的困难。

因此，GPU 的发展已经变得普遍，以满足 AI 应用中并行处理的特定需求，从而释放更高的效率和更快的计算速度。

2. GPU 驱动开发如何解决这些问题

2.1 与 GPU 内核的大规模并行性

与 CPU 中更大、更强大的内核相比，工程师设计的 GPU 具有更小、高度专业化的内核。这种架构允许 GPU 同时执行大量并行任务。

GPU 中的大量内核非常适合取决于并行度的工作负载，例如图形渲染和复杂的数学计算。我们很快将演示如何使用 GPU 并行性来减少复杂任务所需的时间。

2.2 AI 模型中使用的并行性

AI 模型，尤其是那些基于 TensorFlow 等深度学习框架构建的模型，表现出高度的并行性。神经网络训练涉及大量矩阵运算，而 GPU 凭借其庞大的核心数量，在并行化这些运算方面表现出色。TensorFlow 以及其他流行的深度学习框架进行了优化，以利用 GPU 的强大功能来加速模型训练和推理。我们将很快展示如何使用 GPU 的强大功能训练神经网络的演示。

3. CPU 与 GPU：有什么区别？

3.1 中央处理器

顺序架构

中央处理器（CPU）的设计侧重于顺序处理。他们擅长线性执行一组指令。CPU 针对需要高单线程性能的任务进行了优化，例如：

通用计算
系统操作
处理涉及条件分支的复杂算法
用于并行任务的有限内核

CPU 的内核数量较少，在消费级处理器中通常在 2-16 个内核的范围内。每个内核都能够独立处理自己的指令集。

3.2 图形处理器

并行架构

图形处理单元（GPU）采用并行架构设计，使其在并行处理任务中非常高效。适用于：

渲染图形
执行复杂的数学计算
运行可并行化的算法

GPU 通过将多个任务分解为更小的并行子任务来同时处理多个任务。

数以千计的内核用于并行任务

与 CPU 不同，GPU 拥有更多的核心，通常有数千个。这些内核被组织成流式多处理器（SM）或类似结构。丰富的内核使 GPU 能够同时处理大量数据，非常适合并行任务，例如图像和视频处理、深度学习和科学模拟。

4. 使用 Nvidia 的 CUDA 进行 GPU 驱动的开发，

4.1 什么是 Cuda？

CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，使开发人员能够利用 GPU 加速器的强大功能来加速他们的应用程序。演示中的实际示例将使用 CUDA。
如何在您的机器上设置 Cuda

要在您的机器上设置 CUDA，您可以按照以下步骤操作。

下载 CUDA
从上面的链接下载基本安装程序和驱动程序安装程序
转到主文件夹中的 .bashrc
在下面添加以下行
export PATH="/usr/local/cuda-12.3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
执行以下命令
sudo apt-get install cuda-toolkit
sudo apt-get install nvidia-gds
重新启动系统以使更改生效

要使用的基本命令

安装 CUDA 后，这里有一些有用的命令。

LSPCI | grep VGA

此命令可识别并列出系统中的 GPU。

nvidia-smi

此命令为 NVIDIA System Management Interface（NVIDIA 系统管理界面）的缩写，可提供系统中有关 NVIDIA GPU 的详细信息，包括利用率、温度、内存使用情况等。

sudo lshw -C display

此命令可提供系统中有关显示控制器（包括显卡）的详细信息。

inxi -G

此命令可提供有关图形子系统的信息，包括有关 GPU 和显示器的详细信息。

sudo hwinfo --gfxcard

此命令可提供系统中有关显卡的详细信息。

使用 CUDA 框架

下面，我们来展示 CUDA 的一些具体功能。

数组加法问题

数组加法问题很适合演示 GPU 并行化。考虑以下数组：

数组 A = [1,2,3,4,5,6]
数组 B = [7,8,9,10,11,12]
我们需要计算每个元素之和，并存储在数组C中。
即 C = [1+7,2+8,3+9,4+10,5+11,6+12] = [8,10,12,14,16,18]

如果由 CPU 来执行整个操作，则代码如下：

前一个循环遍历数组的每个元素，并依次执行加法。当需要处理大量数字时，这种方法就会由于其顺序执行的性质而变得缓慢。

为了克服这个限制，GPU 提供了一种解决方案：并行化加法运算。不同于依次执行运算的 CPU，GPU 可以同时执行多项加法。例如，运算 1+7、2+8、3+9、4+10、5+11 和 6+12 可以借助 GPU 并行化同时执行。利用 CUDA，实现并行加法的代码如下：

我们将使用内核文件(.cu)进行演示。我们来逐行讲解代码。

__global__ 表明该函数是一个内核函数，将在 GPU 上调用。
vectorAdd 接受三个整数指针（a、b 和 c）作为参数，代表相加的向量。
threadIdx.x 获取当前线程的索引（在一维网格中）。
向量 a 和 b 的相应元素之和存储在向量 c 中。

下面，我们来看看 main 函数。

创建指针 cudaA、cudaB 和 cudaC，指向 GPU 上的内存。

我们使用 cudaMalloc，为向量 cudaA、cudaB 和 cudaC 分配 GPU上的内存。

使用 cudaMemcpy 将向量 a 和b 的内容从主机复制到 GPU。

使用一个块和多个（数量等于向量大小）线程调用内核函数 vectorAdd。

将结果向量 cudaC 从 GPU 复制回主机。

然后就可以正常输出结果了：

我们使用 nvcc 命令执行这段代码。输出如下：

完整的代码，请参见

5. 使用 GPU 优化 Python 中的图像生成

下面，我们来探讨如何使用 GPU 处理来优化性能密集型任务，例如图像生成。

曼德博集合是一种数学结构，可根据指定方程中特定数字的行为形成复杂的视觉模式。生成这种集合是一项资源密集型操作。

通过下面的代码片段，你可以了解到使用 CPU 处理生成曼德博集合的传统方法，该方法的速度很慢。

上面的代码生成结果需要耗费 4.07 秒。

为了提高速度，我们可以通过 Numba 库利用 GPU 的并行化。具体方法如下。

首先，我们导入 Numba 库的即时编译、用于 GPU 加速的 CUDA 以及其他实用程序。

mandel_gpu 是使用cuda.jit 创建的 mandel 函数的 GPU 兼容版本。它可以将 mandel 的逻辑卸载到 GPU。为此，我们需要使用@cuda.jit，并指定函数参数的数据类型（f8 表示浮点数，uint32 表示无符号整数）。device=True 参数表示该函数将在GPU 上运行。