CPU与GPU芯片构成

研究报告节选:

资料来源：成都发改委，成都日报，国盛证券研究所 AI 时代，服务器与存储市场迎来 Beta。AI 带来算力需求增长，异构服务器成为主流：根据场景需求，服务器一般可分为通用服务器、云计算服务器、边缘服务器、AI 服务器等类型。AI 服务器承载着强大的算力需求，对其处理性能、I/O 性能、存储容量提出了更高的要求。CPU 可以处理基本的 AI 工作负载，但是深度学习涉及多个大数据集并部署可伸缩的神经网络算法，故 AI 服务器均采用异构形式，在异构方式上可以根据范围采用不同的芯片组合形式，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其它的加速卡等。其中 CPU+GPU的形式应用最广泛，GPU 采用并行计算模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。与传统的 CPU 相比，GPU 可以将深度学习加速 100 倍。 图表5：CPU与GPU芯片构成