AI熱潮延燒，英偉達(dá)超越英特爾登數(shù)據(jù)中心芯片龍頭,，GPU儼然是AI芯片代名詞,，與CPU的差異也受到關(guān)注。
分析師表示,，CPU是「通才型」處理器,，卻難敵大量瑣碎工作，GPU可以同時大量處理簡易工作,，更適合AI應(yīng)用情境,。
中央處理器（CPU）與繪圖處理器（GPU）都是處理器，是關(guān)鍵的運(yùn)算引擎,，都能處理數(shù)據(jù),。不過，CPU和GPU的架構(gòu)不同,，且是針對不同目的打造,。
CPU是由數(shù)百萬個晶體管打造而成，可能具有多個處理核心,，通常被稱為計(jì)算機(jī)的大腦,，負(fù)責(zé)執(zhí)行計(jì)算機(jī)與操作系統(tǒng)所需的指令與程序，理論上能完成任何運(yùn)算工作,，是「通才型」處理器,。
GPU則是由許多更小,、更專業(yè)的核心組成，擅于處理較簡易的特殊工作,，主要應(yīng)用在計(jì)算機(jī)的圖像處理,，是「專才型」處理器。
市調(diào)機(jī)構(gòu)集邦科技分析師鐘映庭說,，兩者用不一樣的方式處理訊息,，CPU是序列式，GPU則是平行運(yùn)算,，適合不同應(yīng)用情境,。所謂序列式處理是指一次完成一項(xiàng)工作；平行式運(yùn)算則是將一項(xiàng)工作分成許多不同步驟,，分配給多個核心同步進(jìn)行,，以加快指令周期。
CPU頻率速度高,，能處理非常復(fù)雜的運(yùn)算指令,，但當(dāng)被交付大量瑣碎工作，雖然能夠處理,，卻會浪費(fèi)太多時間,。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司舉例，CPU就像一間餐廳的大廚,，能夠?qū)?shù)百個漢堡排翻面,，但要耗費(fèi)大量時間；如果將任務(wù)交給擁有很多手的助理,，即GPU,，就可以快速完成。
分析師王兆立表示,，當(dāng)前AI應(yīng)用以深度學(xué)習(xí)為主,，其中的算法會用到大量的平行運(yùn)算，是GPU較適合的應(yīng)用情境,，因此在AI的時代,，GPU的重要性會大過于CPU。
英特爾與AMD是CPU主要供貨商,，英偉達(dá)是GPU龍頭。隨著微軟等大廠爭相搶進(jìn)AI領(lǐng)域,，英偉達(dá)被視為將是這波AI熱潮的最大受惠者,。
王兆立指出，由于GPU不便宜,，能效也較差,，若應(yīng)用場景明確,，需求量大，即可開發(fā)功能較簡單的特殊應(yīng)用芯片（ASIC）,，會較省電,，效能也會較好。
隨著AI應(yīng)用日益擴(kuò)大,，包括智能工廠,、智能車、安防等,，王兆立預(yù)期,，未來AI應(yīng)用也將擴(kuò)及計(jì)算機(jī)及智能手機(jī)等終端裝置，專用AI芯片勢將增多,。
由于AI芯片多采用先進(jìn)半導(dǎo)體制程技術(shù),，成本高昂，且一旦算法改變,，芯片就不一定適用,，具高風(fēng)險。王兆立認(rèn)為,，這是有意自行開發(fā)芯片的廠商需要評估考慮的地方,。
