遊戲顯示卡 為何用在AI 20241227，遊戲顯示卡為什麼適合算AI？而且在顯示卡裡面，為什麼又是輝達的顯示卡特別好？原因大致有﹔顯示卡GPU多核心運算，符合AI的基本運算、高頻寬記憶體的重要性、CUDA對AI運算的影響，成就了NVIDIA GPU的霸權。
遊戲顯示卡 為何用在AI 影片
遊戲顯示卡算AI
- 顯示卡與AI的關聯
- 輝達顯示卡適合AI原因
- 顯示卡GPU多核心運算
- 高頻寬記憶體的重要性
- CUDA對AI運算的影響
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遊戲顯示卡為什麼適合算AI？這個問題，我自己也感到非常疑惑。輝達的股價都已經高到天上去了，但我們好像都沒有好好探討過，真正的原因到底是什麼。而且在顯示卡裡面，為什麼又是輝達的顯示卡特別適合算AI？
這些問題其實牽涉到我們投資股票最重要的核心，所以一定要好好研究一下。答案不廢話，我們直接來看重點：
第一，顯示卡的GPU有非常多的核心，可以一起做運算。這部分非常適合AI的運算方式，這是一個決定性的因素。
第二，顯示卡裡面配備了非常快、而且非常高頻寬的記憶體，這樣可以讓AI快速存取大量數據，讓運算效率變得非常高。
第三，這和輝達有很大的關係。像輝達就專門開發了CUDA這樣的架構，自己做了一整套程式庫，能直接調用GPU和記憶體，加速運算和輸出。
接下來，我們會針對這幾項一一來解釋，尤其是GPU和CPU在核心架構上的差異。
GPU的多核心
- GPU擁有大量核心
- GPU與CPU核心差異
- GPU適合大量小型運算
- CPU單核心與GPU的差別
- GPU在AI運算中的優勢
談到這個部分，我們要先了解，GPU基本上有非常非常多的核心。以目前最厲害的顯示卡RTX 4090來說，它的核心數量高達16,384個，更不用說還有其他專用的核心，比如Tensor核心有512個，光追核心有128個，這些都可以拿來運算。
但我們一般用的CPU像Intel的，核心數量就少很多。像現在主流的CPU，大約8核或10核就已經很厲害了。而其中的差別就在於，CPU是讓每個核心可以進行非常強大的運算，所以它的每一個核心運算能力都很強大。但因為這樣的設計，CPU上面能放的核心數量就有限了。
而GPU完全不一樣。像剛才提到的4090，它的16,384個核心，可以一起運算。雖然每個核心的運算能力沒有那麼強，但它的重點是可以一次算非常多的小型運算。換句話說，GPU就是設計來處理大量小型運算的，而CPU則是專注在處理非常複雜的運算。
舉例來說，CPU的單核心速度非常快，像Apple的M4晶片，基本上打開軟體都是秒開。但這樣的設計，對於AI的運算其實幫助不大。因為AI需要的是大量的小型運算，而不是單一核心的極致性能。
所以，GPU的優勢就顯現出來了。接下來我們會談到，為什麼這樣的特性和螢幕運算的需求息息相關
螢幕的運算像素
- 4K螢幕解析度與需求
- GPU適合大量像素運算
- GPU像素運算的效率
- 顯示卡設計目標與特性
- AI運算對顯示卡需求
我們剛剛提到，為什麼遊戲顯示卡可以適用於AI？這就要從螢幕的特性來說明了。
以4K螢幕為例，它的解析度是3840 x 2160，看起來不多？實際上乘起來是8,294,400，也就是800多萬個像素。這意味著，顯示卡要負責處理這800多萬個點，每個點該呈現什麼顏色。而更細的部分，還得算RGB三個顏色，再加上亮度，實際要算的東西比這更多。
如果這800多萬個運算交給CPU算，雖然CPU很快，但一次只能處理幾個核心的運算，整個螢幕算完可能要重複計算100多萬次。這效率顯然很低。
但如果交給像RTX 4090這樣的顯示卡，它有16,384個核心，可以分工合作處理這些像素。這樣只需要運算500多次就能完成，速度差距非常明顯。
這其實就是顯示卡的設計初衷，為了處理大量的小型運算而生。而AI運算本質上就是需要這樣的特性。
AI的基本運算
- AI拆解語意單位計算
- 舉例說明AI的運算流程
- AI需要大量小型運算
- GPU與CPU處理效率
- GPU在AI中的必要性
在這邊，我用一個簡單的例子來說明AI是怎麼做運算的。這是一個非常精簡的解釋，目的是讓大家能夠了解，實際上要更複雜得多。
比如有一句話：「小明的狗叫小白，小白是一隻黑色的狗，小白後來上天當天使了。」AI在處理時，會把每一個詞拆解出來，例如「小明的」、「狗」、「叫」、「小白」……總共分成14到15個語意單位。
接下來，AI會進行大量的關聯性運算，比如每個單位之間的互動關係。如果是15個單位，那不只是計算15 x 15，是要把每個單位，再對所有其他單位交叉運算，15x14x…x1，總計達到1兆3千多億次。
這麼大的計算量，如果交給CPU，那可能要算到天荒地老了。但GPU的多核心可以非常有效率，完成這些小型計算，讓整體運算速度快非常多。而這個例子其實只是AI運算中的一個非常小的部分，實際上更複雜的情況比這多很多倍。
AI會透過這樣的運算，分析每個詞之間的關聯和權重，進一步了解這些詞語之間的真正意義。這就是為什麼AI運算需要大量的小型運算，而GPU的架構完全符合這種需求。
高頻寬的記憶體
- 顯示卡高頻寬記憶體
- GDDR6與HBM記憶體
- 記憶體與GPU直接連結
- GPU與CPU記憶體瓶頸
- 高頻寬記憶體對AI優勢
接下來要談的是高頻寬記憶體。前面幾段已經讓大家了解到，GPU的多核心架構讓它非常適合算AI，但這還不夠。為了進一步提高效率，顯示卡還需要配備高頻寬記憶體來處理大量數據。
目前顯示卡常用的記憶體有GDDR6和HBM（高頻寬記憶體），甚至AI專用的硬體已經用上了HBM3或HBM3E。這些記憶體最大特點，是它們整合在顯示卡上，並且和GPU核心直接連結。
也就是說GPU在存取數據時，可以直接對應到記憶體，而不用經過主機板或其他周邊設備的傳輸過程。
反觀CPU，記憶體是透過主機板連接的，所有數據必須匯集到一個統一的「大門」，再透過一條「總線」傳輸給記憶體。
這種設計在大型運算時，有一定的優勢，但當面對大量細小的運算需求時，就會出現明顯的瓶頸。就像一條高速公路，如果每台車都得經過同一個收費站，那效率自然就會大大降低。
高頻寬記憶體直接連結的設計，讓每個GPU核心都可以快速存取數據，這也是為什麼GPU能在AI運算中，大幅提升效率的原因。
NVIDIA CUDA
- CUDA為NVIDIA優化
- 工具函式庫與生態系
- CUDA在AI運算的應用
- CUDA架構的影響
- CUDA成為領導者
接著我們來討論一個非常重要的部分，也就是為什麼NVIDIA的顯示卡特別適合算AI。這一切的關鍵就在於CUDA架構。
CUDA是NVIDIA很早以前，就推出的優化架構，專門為開發者設計，目的是讓顯示卡能做的不只是遊戲運算，還能處理更多複雜的計算需求。
最早的CUDA並不是為了AI設計的，而是為了解決工程計算、科學研究等需要大量運算的場景。
經過多年的發展，CUDA已經累積了大量的工具、函式庫和範例，形成了一個非常完整的生態系統。到了AI時代，這些既有的工具可以直接被調用，讓開發者無需從頭設計演算法。
CUDA這個架構就像過去，CPU市場中的x86架構一樣。一旦整個生態系統被綁定，開發者都依賴這個標準，那NVIDIA的地位就會變得非常穩固。
現在幾乎所有的AI運算，都依賴CUDA工具，這也是為什麼NVIDIA能在AI時代，佔據主導地位的原因。
NVIDIA GPU的霸權
- NVIDIA在AI的地位
- 浮點運算等技術優勢
- CPU與GPU市場差異
- NVIDIA市場壟斷原因
- 預測AI市場的未來
最後我們來做個總結。AI運算必須用顯示卡來算，而顯示卡的霸主就是NVIDIA。這種市場格局，短期內應該是非常難以被打破的。
當然，這裡面還涉及到很多技術細節，例如浮點運算、卷積運算、向量運算等。但就算不談這些，只要理解了GPU的多核心、高頻寬記憶體，再加上NVIDIA的CUDA架構，應該就能明白為什麼輝達，能在AI領域有這麼穩固的地位。
這種情況其實和台積電，在晶片代工領域的地位很類似。台積電專注於邏輯晶片，而SK海力士則專注於記憶體晶片，這就是不同技術領域的專精。CPU和GPU的差異也是這樣，想要跨足其他領域，挑戰非常大。
例如，Intel和AMD都有推出顯示卡，但都遠不如NVIDIA。同樣的，NVIDIA過去也嘗試做過手機CPU，但在這個領域表現也不如高通或聯發科。
這些技術上的專業分工，讓NVIDIA的霸權短期內難以撼動。我們可以預見，未來的AI市場，NVIDIA依然會持續發光發熱，這也是它股價能被炒得這麼高的原因之一。
今天的分享就到這裡，感謝大家的觀看。我們明天見！
