通用 GPU  是什么？
通用GPU（通常被称为GPGPU，代表“General-Purpose Graphics Processing Unit”）是一个概念，它指的是使用图形处理单元（GPU）执行的不是传统的图形渲染任务，而是通用的计算任务。简而言之，GPGPU是将GPU从仅仅处理图形渲染扩展到处理非图形的并行计算问题。以下是关于GPGPU的一些关键点：总之，GPGPU代表了一个趋势，即利用GPU的强大并行处理能力来执行通用计算任务，而不仅仅是图形渲染。这种方法已经改变了很多科学、工程和商业应用的性能和能效。让我们通过一个深度学习模型的训练场景来具体描述通用GPU的概念。Alice是一名数据科学家，她正在研究图像识别。为了这个目的，她决定使用深度学习，并选择了一个名为“卷积神经网络”（CNN）的模型来进行训练。Alice有一个包含数百万张标记图像的大型数据集。每张图像都有一个相关的标签，表示图像的内容（例如“猫”、“狗”或“汽车”）。CNN模型有数百万甚至数亿的参数。为了“学习”，这些参数需要经过多次迭代来调整，这要求进行大量的数学计算。Alice首先尝试使用她的多核CPU来训练模型。但很快，她发现这是非常慢的，一个迭代可能需要数小时甚至数天。听说GPU在并行计算上非常出色，Alice决定使用一个高性能的GPU来加速训练。她使用NVIDIA的CUDA框架来重写她的训练代码，使其能够在GPU上运行。由于GPU有数千个并行处理单元，Alice能够同时处理多张图像，并对模型的大量参数进行并行计算。这大大提高了每次迭代的速度。利用GPU，Alice发现她的模型的训练时间从数天缩短到了几个小时。她可以更快地试验不同的模型结构和参数，从而得到一个更准确的模型。在这个例子中，通用GPU（GPGPU）不是用于传统的图形渲染，而是用于执行复杂的数学计算，特别是深度学习模型的训练。通过利用GPU的并行计算能力，Alice能够大大加速她的深度学习模型的训练，从而更快地得到结果。这个场景展示了GPU不再仅仅是用于图形渲染的硬件，而是一个强大的通用计算工具，可以处理各种计算密集型任务，如深度学习、科学模拟和数据分析等。