GPU比CPU更适合人工智能。
1.因为在进行深度学习等复杂计算时，需要进行海量运算，GPU相对于CPU而言能够提供更高的并行计算能力，从而可以更快地完成计算任务，降低了机器学习算法等模型的训练和评估时间。
2.此外，GPU相对于CPU来说拥有更多更细粒度的计算单元，能够更有效地进行线性代数计算，大大提高了在人工智能领域的计算效率。
3.因此，GPU更适合进行计算密集型的人工智能任务，并且GPU有很多与人工智能相关的技术优化，例如Nvidia的Tensor Core技术旨在提高机器学习任务的效率。

GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算。

GPU内部大量的运算单元核心，尽管单个核心缓存较小，逻辑功能简单，仅能执行有限类型的逻辑运算操作，但其多核心架构天然适合执行复杂的数学和几何计算，且科学计算领域通用性较高，相比CPU，综合性能更好。

1、适合利用GPU计算的场景。GPU 强大的计算能力早已不局限于渲染，General-purpose computing on graphics processing units 即 GPU 通用计算概念的提出将这种能力推向了更广阔的计算场景。通用计算领域的实践包括了视频解码、实时加解密、图片压缩、随机数生成、2/3D仿真、AI等等，这些都属于高性能的计算密集型任务。如果是web端，以目前可以利用的算力来看，用GPU进行计算。

2、利用WebGL 实现GPU并行计算的原理。得益于NVIDIA（英伟达）提出的 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 这一统一计算架构的实现，开发者可以使用 C、Java、Python 等语言编写自己的并行计算任务代码。

GPU（图形处理器）相比CPU（中央处理器）在人工智能（AI）应用中更适合的原因主要有以下几点：

并行计算能力：GPU具有大量的计算核心，能够同时执行多个任务。在AI应用中，许多任务可以被分解为大量的并行计算任务，如矩阵运算、向量操作等。GPU的并行计算能力使其能够高效地处理这些任务，从而提高了AI模型的训练和推断速度。

浮点计算性能：AI应用中常用的算法，如神经网络和深度学习模型，通常涉及大量的浮点计算操作。相比之下，GPU在浮点计算性能方面通常比CPU更强大。GPU拥有更多的浮点计算单元和更高的浮点计算吞吐量，可以更快地执行这些计算任务。

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