GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你

主要观点总结

文章详细解释了大模型推理服务在CPU和GPU上运行的过程，以及它们各自负责的工作。文章通过具体示例，介绍了GPU和CPU的运算过程，包括两者之间的数据传输和同步机制，以及CUDA编程模型与GPU硬件架构的对应关系。同时，文章还讨论了SIMT（单指令多线程）与SIMD（单指令多数据）的区别，以及如何利用GPU的并行处理能力来加速计算。

关键观点总结

关键观点1: 大模型推理服务在CPU和GPU上的运行过程

文章详细阐述了在AI流行的当下，大模型推理服务在CPU和GPU上分别执行的任务。CPU负责发送指令和数据交互，而GPU则利用并行处理能力执行计算任务。

关键观点2: GPU和CPU的运算过程

文章通过具体示例，解释了GPU和CPU之间的数据传输和同步机制，以及CUDA编程模型与GPU硬件架构的对应关系。

关键观点3: SIMT与SIMD的区别

文章讨论了SIMT（单指令多线程）与SIMD（单指令多数据）的区别，并解释了如何利用GPU的并行处理能力来加速计算。

关键观点4: GPU的并行处理能力

文章强调了GPU的并行处理能力，并解释了如何利用SIMT和SIMD技术来提高计算效率。

关键观点5: CUDA编程模型与GPU硬件架构的对应关系

文章说明了CUDA编程模型如何与GPU的硬件架构对应，以及如何利用这种对应关系来优化GPU计算。

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