为什么 AI 需要 GPU：面向无代码初学者的算力指南

当今 AI 技术快速发展的时代，GPU（图形处理单元）已成为人工智能计算的基石。对于许多刚开始接触 AI 技术的初学者而言，他们可能会疑惑：为什么 AI 需要 GPU？为什么不能只使用传统的 CPU？本文将深入探讨这些问题，为无代码初学者提供一份全面的算力指南。

GPU 与 AI 的渊源：并行计算的重要性

当我们开始学习 AI 时，“你需要一块 GPU”这句话常常被提及。这不仅仅是一台普通笔记本电脑，也不是仅仅拥有强大 CPU 的设备。GPU 在 AI 领域的重要性源于其独特的并行计算能力。

GPU 的并行计算优势

GPU 最初是为图形处理而设计的，其架构专门针对并行任务进行了优化。与 CPU 专注于顺序处理不同，GPU 能够同时执行数千个小型计算任务。这种并行处理能力正是 AI 模型，尤其是神经网络模型所需要的。

AI 模型的训练和推理涉及大量的矩阵运算和向量操作，这些操作本质上是并行的。GPU 的并行架构使得它能够同时处理这些计算任务，大大加速了 AI 模型的训练和推理过程。简单来说，GPU 的设计理念与 AI 算法的需求完美契合。

当我们将 GPU 与中央处理单元（CPU）结合使用时，会发生 GPU 加速计算，让 GPU 处理尽可能多的并行处理应用代码。GPU 采用的并行计算方法超出 CPU 几个数量级，提供数千个计算内核，这使得 GPU 成为 AI 计算的理想选择。

为什么并行计算对 AI 至关重要？

AI 工作负载涉及海量的并行计算。训练和运行 AI 模型意味着要并行执行数百万（甚至数十亿）次数学运算。每次模型做出预测时，它都在进行向量乘法、应用权重和调整参数。

这不仅仅是速度问题——更是规模问题。一个简单的模型在 CPU 上或许还能应付。但一个拥有数十亿参数的现代 LLM？你可能要等上几天——如果它能运行起来的话。这就是为什么 GPU 成为了 AI 默认的计算层。它们快速、高效，并且针对神经网络所依赖的数学运算进行了优化。

GPU 的并行计算能力使其特别适合处理深度学习中的矩阵乘法、卷积神经网络（CNN）等运算。在 GPU 上进行并行计算时，可以将矩阵分成更小的块，然后由不同的线程组同时计算这些块的乘积，最后将这些小块的结果组合起来形成最终的矩阵。

GPU 核心组件：Tensor Core 的技术突破

为了更好地理解 GPU 为什么适合 AI 计算，我们需要深入探讨 GPU 中的关键组件——Tensor Core（张量核心）。

Tensor Core 的工作原理

Tensor Core 是针对深度学习和 AI 工作负载而设计的专用核心，可以实现混合精度计算并加速矩阵运算，尤其擅长处理半精度（FP16）和全精度（FP32）的矩阵乘法和累加操作。

Tensor Core 的主要功能是执行深度神经网络中的矩阵乘法和卷积运算。通过利用混合精度计算和张量核心操作，Tensor Core 能够显著加速深度学习计算。

Tensor Core 能够同时处理多个矩阵乘法运算，从而大幅提高计算效率。这种并行计算能力使得 GPU 特别适合处理深度学习中的大量矩阵运算任务。

混合精度计算的优势

Tensor Core 的一个重要特点是支持混合精度计算。混合精度计算是指在计算过程中同时使用不同精度（如 FP16 和 FP32）的数值，以平衡计算速度和精度。

Tensor Core 可以实现混合精度计算，动态调整算力，从而在保持准确性和提供更强安全性的同时提高吞吐量。在应对广泛的 AI 和高性能计算（HPC）任务时，Tensor Core 提供了显著的性能提升。

对于生成式 AI，Tensor Core 的混合精度计算能力尤为重要。它能够在保持模型生成内容质量的同时，提高计算效率，加速模型的训练和推理过程。

CPU 与 GPU 的对比：为什么 GPU 更适合 AI？

为了更全面地理解为什么 GPU 更适合 AI 计算，我们需要将 GPU 与传统的 CPU 进行对比。

并行计算能力的差异

GPU 最大的特点就是并行处理能力强，之所以这么强，离不开它的处理器架构。深度学习依赖矩阵运算，这种计算通过 GPU 提供的并行计算能力得以有效执行。

图形处理单元（GPU）具有数百到数千个处理内核，在训练机器学习模型所需的并行处理和浮点计算类型方面表现优异。不过，在某些类型的 AI 模型中，CPU 也可以胜任，尤其是对于较轻量级的任务。

在大模型训练中，并行计算能力至关重要。GPU 能够同时处理多个数据样本的矩阵运算，这对于神经网络的前向传播和反向传播尤为重要。GPU 的高性能浮点运算能力可以快速处理这些运算，加速模型的训练过程。

GPU 的能效优势

加速计算利用 NVIDIA GPU 的并行处理能力，能够在更短的时间内完成更多的工作。因此，与使用 CPU 一次处理一项任务的通用计算相比，GPU 加速计算提供了更高的计算效率。

在自然语言处理任务中，训练大规模的语言模型需要进行大量的矩阵乘法和加法运算。GPU 的高浮点运算性能可以快速处理这些运算，加速模型的训练过程。

GPU 的内存带宽优势

显存带宽决定了数据传输效率，直接影响每个 token 的生成速度。在自回归生成过程中，模型需要反复加载参数进行计算，此时带宽成为关键瓶颈。以 A100 GPU（带宽 2TB/s）为例，其带宽是同期 CPU 的数十倍，这使得 GPU 在处理这类任务时表现出色。

GPU 与 CPU 的协同工作

即使在 AI 服务器中，GPU 或其他加速器负责执行大部分计算密集型任务，CPU 仍然是不可或缺的，因为它确保了整个系统的稳定运行、各组件的高效通信协作，最终推进整个 AI 系统的高效运行。

在 AI 图像生成过程中，CPU 与 GPU 的协同效应对系统的整体性能至关重要。测试表明，与 RTX 4090 显卡搭配使用时，相较于核心数量，CPU 主频对性能的影响更为显著。这颠覆了传统的多核多线程优势论，提醒我们在选择计算平台时需要考虑 CPU 和 GPU 的协同性能。

如今，部分 CPU 还配备神经处理单元（NPU），它们可以在处理器上直接与 GPU 协同工作，执行 AI 所需的高性能推理任务。这些专用处理器可以加速 AI 任务，非常适合为 AI 推理阶段准备预处理和后处理工作。

GPU 核心性能指标：选择 AI 计算设备的关键考量

在为 AI 项目选择合适的 GPU 时，我们需要关注几个关键的性能指标。这些指标将帮助我们评估 GPU 的计算能力，并选择最适合我们需求的设备。

浮点运算能力

浮点运算能力是衡量 GPU 计算性能的重要指标，通常以每秒浮点运算次数（FLOPS）来表示。在深度学习中，特别是对于大规模神经网络模型的训练，浮点运算能力尤为重要。

不同的 GPU 型号提供不同的浮点运算能力。例如，NVIDIA A100 GPU 提供高达 5PFLOPS（每秒 5 千万亿次浮点运算）的混合精度计算性能，而 RTX 4090 则提供约 24.1TFLOPS（每秒 24.1 万亿次浮点运算）的计算能力。

CUDA 核心与 Tensor Core

GPU 的核心可分为 CUDA Core、Tensor Core 等。CUDA Core 是 GPU 的基本计算单元，负责执行一般的并行计算任务。Tensor Core 则是专门针对深度学习和 AI 工作负载设计的专用核心，可以实现混合精度计算并加速矩阵运算。

Tensor Core 能够同时处理多个矩阵乘法运算，从而大幅提高计算效率。这种并行计算能力使得 GPU 特别适合处理深度学习中的大量矩阵运算任务。

显存带宽与显存容量

显存带宽就是运算单元和显存之间的通信速率。GPU 的显存带宽决定了它将数据从内存（vRAM）移动到计算核心的速度。

显存带宽决定了数据传输效率，直接影响每个 token 的生成速度。在自回归生成过程中，模型需要反复加载参数进行计算，此时带宽成为关键瓶颈。以 A100 GPU（带宽 2TB/s）为例，其带宽是同期 CPU 的数十倍，这使得 GPU 在处理这类任务时表现出色。

显存容量是 GPU 的另一个重要指标。对于希望在显存受限的 GPU 上运行更大模型的开发者而言，量化技术可能是一种颠覆性技术。量化会降低模型参数的精度，显著降低内存需求，同时保持模型的大部分性能。

频率与核心数量

GPU 的频率和核心数量也是影响其性能的重要因素。频率决定了 GPU 核心的运行速度，而核心数量则决定了 GPU 能够同时处理的任务数量。

在选择 GPU 时，需要综合考虑这些因素，而不是单纯追求某一项指标的最大值。例如，A100 GPU 拥有更多的 Tensor Core 和更高的显存带宽，而 RTX 4090 则拥有更高的 CUDA Core 数量和更高的频率。

GPU 显存容量：AI 模型训练的关键限制因素

在 AI 模型训练中，GPU 的显存容量是决定能训练的模型大小和批处理量的关键因素。随着 AI 模型规模的不断扩大，显存容量成为了训练大型 AI 模型的主要瓶颈。

显存容量对模型训练的影响

对于希望在显存受限的 GPU 上运行更大模型的开发者而言，显存容量是一个关键限制因素。显存容量决定了 GPU 能够同时处理的数据量和模型参数量。

大模型通过批量处理输入来提高效率。较大的批处理 size 需要更多显存来同时容纳多个输入。大模型使用的数值精度会明显影响显存使用。精度越高，需要的显存越多。

AI 训练的计算量每年都在大幅增长，最近有研究指出，AI 训练未来的瓶颈不是算力，而是 GPU 内存。AI 加速器通常会简化或删除其他部分，以提高硬件的峰值计算能力，但内存带宽和容量往往成为真正的性能瓶颈。

显存容量与模型规模的关系

该模型有 700 亿参数。由此可见，模型所需的 GPU 内存相当大。单个 80GB 的 A100 GPU 不足以满足需求，需要多个 A100 GPU 才能运行。

当前 GPU 显存容量是大模型训练、推理的瓶颈：目前主流算力卡如 A100，其显存只有 80GB。我们在训练时，经常会遇到 OOM（Out Of Memory）的报错提示。所以对模型的优化和显存的管理变得尤为重要。

显存优化技术

为了在有限的显存条件下训练更大的模型，研究人员开发了多种显存优化技术。量化技术是一种重要的显存优化方法，它会降低模型参数的精度，显著降低内存需求，同时保持模型的大部分性能。

除了量化技术外，还有一些其他显存优化方法，如模型并行、数据并行、参数卸载等。这些方法可以有效减少模型训练所需的显存，使得在有限的显存条件下训练更大的模型成为可能。

不同型号 GPU 的性能对比：如何选择适合你的 AI 任务

在众多 GPU 型号中，不同型号的 GPU 在性能、功耗、价格等方面存在较大差异。选择适合自己的 GPU 需要考虑多种因素，包括任务类型、预算限制、性能需求等。

消费级 GPU 与专业级 GPU 的区别

消费级 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）和专业级 GPU（如 NVIDIA A 系列）在设计目标和性能特点上存在较大差异。

RTX：高性能，支持光线追踪技术，适合图形渲染和 AI 训练；GTX：传统游戏级，缺少光追和 AI 训练的硬件支持；MX：低功耗，适用于笔记本，不适合高强度计算。

消费级 GPU 通常提供更高的性价比，但可能缺乏一些专业级 GPU 特有的功能和优化。例如，RTX 4090 在某些 AI 推理任务上可能提供比 H100 更高的性价比。

专业级 GPU（如 NVIDIA A100、H100）通常提供更高的计算密度和更好的多 GPU 扩展性，适合大规模 AI 模型的训练和推理。这些 GPU 通常更适合企业级应用和研究机构使用。

主流 GPU 型号性能对比

H100、A100、A6000 - L40s、L4 等不同型号的 GPU 在性能和适用场景上存在较大差异。

推理：L4 是一款高效推理 GPU，特别适合需要能效比的场景。其 Tensor Core 性能使其在处理多样化 AI 推理任务时表现良好，尤其适合图像、视频处理及推理应用。

A100 在云服务中被定位为顶级企业级 GPU，适用于高性能计算需求。T4 相比 A100 价格更低，性能也相对较低，但仍然能够满足许多 AI 应用的需求。

不同型号的 GPU 价格差异较大，因此我们需要根据自己的预算情况进行选择。对于预算有限的用户，可以选择性价比较高的 V100 32G 或 A800/H800 等型号的 GPU。

GPU 性价比分析

在选择 GPU 时，性价比是一个重要的考量因素。性价比不仅仅是价格和性能的简单比值，还需要考虑多个因素。

对于初学者和中小型企业来说，GN5 是一个性价比较高的选择。P4 具有较高的能效比，能够在较低功耗下提供出色的推理性能，特别适合大规模部署的 AI 推理服务。

选择 GPU 实例时，性价比的考量并非简单的价格比较。首先，需明确应用需求：是追求极致的运算速度，还是满足基本的训练需求？其次，考虑扩展性和未来可能的增长需求。

在某些情况下，消费级 GPU 可能提供比专业级 GPU 更高的性价比。例如，RTX 4090 在推理任务上不仅可行，在性价比上还能比 H100 稍高。如果进行极致优化，4090 的性价比甚至可以更高。

云 GPU 服务：初学者的理想选择

对于初学者和资源有限的团队来说，云 GPU 服务提供了一种无需高额硬件投资即可使用高性能 GPU 的便捷方式。云 GPU 服务根据使用时长计费，提供了灵活的资源扩展能力和无需前期投入的优势。

云 GPU 服务的优势

大多数美国 GPU 云服务器支持按小时、按天、按月计费，特别适合短期 AI 训练、深度学习实验等，避免一次性投入昂贵的本地 GPU 设备。

云 GPU 服务提供了多种 GPU 型号和规格的选择，用户可以根据自己的需求选择合适的 GPU。例如，阿里云 GPU 服务器提供 NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100 等 GPU 卡，结合高性能 CPU 平台，单实例可提供高达 5PFLOPS 的混合精度计算性能。

云 GPU 服务还提供了自动扩展和管理的功能，使得用户可以更专注于 AI 模型的开发和训练，而不必过多关注硬件的配置和管理。例如，阿里云 GPU 服务器分为多种实例规格，满足不同场景的需求。

云 GPU 服务的使用方式

在 RunPod 上，你可以根据需要启动配备所需 GPU 的机器——按分钟、小时或月计费。无需前期硬件投入。没有基础设施的烦恼。只需按需使用计算资源。

你可以使用 Pod 来启动和管理你自己的 GPU 环境——或者通过 Serverless 端点完全跳过设置（下文详述）。RunPod 也提供无服务器 GPU 端点，你完全无需管理基础设施。你只需发送一个请求（就像一个 API 调用），然后就能得到返回结果。对于推理（运行模型）来说，这是一个很好的选择，当你不想操心 Pod、容器或自行配置任何资源时。

云 GPU 服务通常提供多种计费方式，包括按需、非中断式等。例如，RunPod 提供了按小时计费的 GPU 实例，价格从每小时 0.23 到 0.23 到 0.23 到 6.39 不等。B200 GPU 的小时价格为 6.39，H200SXM 的价格为 6.39，H200 SXM 的价格为 6.39，H200SXM 的价格为 3.99，RTX 4090 的价格为 $0.69。

云 GPU 服务的性价比

云 GPU 服务的性价比因服务提供商和具体服务内容而异。在选择云 GPU 服务时，需要考虑多种因素，包括 GPU 型号、显存容量、计算性能、网络带宽、存储空间、计费方式等。

对于初学者和中小型企业来说，选择适合的云 GPU 服务可以显著降低 AI 开发的门槛。例如，Compshare 是一个适合国内用户的高性价比云算力平台，价格低至 1 元 / 小时起。高性能 AI 算力资源，提供 T4/V100S/ 等 GPU 选项。

AutoDL 提供专业的 GPU 租用服务，秒级计费、稳定好用，高规格机房，7x24 小时服务。更有算法复现社区，一键复现算法。

AI 算力的未来发展：趋势与展望

随着 AI 技术的不断发展，AI 算力的需求也在不断增长。根据 IDC 的数据显示，2024 年全球人工智能服务器市场规模预计为 1,251 亿美元，2025 年将增至 1,587 亿美元，2028 年有望达到 2,227 亿美元，其中生成式人工智能服务器占比将从 2025 年的 29.6% 增长。

AI 算力的市场规模与增长趋势

中国智能算力规模也在快速增长。预计 2025 年，中国智能算力规模将达到 1037.3EFLOPS，较 2024 年增长 43%；2026 年，中国智能算力规模将达到 1460.3EFLOPS。

这一增长趋势表明，AI 算力的需求将在未来几年保持强劲的增长势头。这将推动 GPU 和其他 AI 加速硬件的不断创新和发展，以满足日益增长的 AI 计算需求。

GPU 技术的未来发展方向

NVIDIA 计划采用构建 AI 基础设施的年度更新节奏。每年都会推出新的 GPU、CPU 和加速计算技术，包括即将推出的 NVIDIA Vera Rubin 架构，旨在推动 AI 数据中心的发展。

未来的 GPU 发展趋势包括：

• • CPU 技术持续创新：GPU 作为图形处理和并行计算的核心组件，其技术持续创新是推动行业发展的关键。
• • 下游需求不断增长：随着 AI 应用的普及，对高性能 GPU 的需求将持续增长。
• • 产业竞争格局日益多元化：除了 NVIDIA，AMD 等公司也在积极开发 GPU 产品，这将推动 GPU 技术的不断创新和发展。

AI 计算的未来趋势

2025 年的 AI 将不再单一追逐算力，而是将重点放在推理、后训练、多智能体协同、强化学习和 AI 等多个方面。这些趋势不仅是技术的发展，更与经济和社会需求密切相关。

2025 年 AI 发展的新趋势包括：

• • AI 模型将持续变得更小更高效：随着模型优化技术的发展，AI 模型可以在保持性能的同时变得更小，减少计算和存储需求。
• • AI 将变得更加个性化更具成本效益：AI 技术将更加贴近个人需求，同时变得更加经济实惠。
• • AI 将成为所有移动终端层级的标配：AI 功能将不再是高端设备的专属，而是成为各类移动终端的标准配置。
• • 具备 AI 功能的 PC 将更加经济实惠：随着技术的发展，具备 AI 功能的 PC 将变得更加经济实惠，使更多人能够享受到 AI 技术带来的便利。

结论：为什么 AI 需要 GPU？

通过本文的深入探讨，我们可以清晰地看到为什么 AI 需要 GPU：

• • 并行计算能力 ：GPU 的并行计算能力与 AI 算法的需求完美契合。AI 模型的训练和推理涉及大量的矩阵运算和向量操作，这些操作本质上是并行的。GPU 能够同时处理这些计算任务，大大加速了 AI 模型的训练和推理过程。
• • Tensor Core 技术 ：Tensor Core 是针对深度学习和 AI 工作负载而设计的专用核心，可以实现混合精度计算并加速矩阵运算，特别适合处理半精度（FP16）和全精度（FP32）的矩阵乘法和累加操作。
• • 显存容量与带宽 ：GPU 的显存容量和带宽对于处理大型 AI 模型至关重要。显存带宽决定了数据传输效率，直接影响每个 token 的生成速度。
• • 高能效比 ：与 CPU 相比，GPU 在处理 AI 任务时提供了更高的计算效率。加速计算利用 GPU 的并行处理能力，能够在更短的时间内完成更多的工作。

对于无代码初学者来说，选择合适的 GPU 可能是一个挑战。我们建议从以下方面考虑：

• • 云 GPU 服务 ：对于初学者和资源有限的团队，云 GPU 服务提供了一种无需高额硬件投资即可使用高性能 GPU 的便捷方式。云 GPU 服务根据使用时长计费，提供了灵活的资源扩展能力和无需前期投入的优势。
• • 消费级 GPU ：对于预算有限的用户，可以选择性价比高的消费级 GPU，如 RTX 4090。在某些 AI 推理任务上，消费级 GPU 可能提供比专业级 GPU 更高的性价比。
• • 模型优化 ：通过模型量化、知识蒸馏等技术减少模型大小和计算需求，使其能够在性能较低的设备上运行。

随着 AI 技术的不断发展，GPU 在 AI 计算中的重要性将继续增强。未来的 GPU 将提供更高的计算性能、更低的功耗、更丰富的功能，以满足日益增长的 AI 计算需求。

[0] 一文了解人工智能 (AI) 算法及 GPU 运行原理 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/30058465176 [2] 适用于 AI 和 HPC 的 GPU 加速计算终极指南 - Penguin Solutions. https://www.penguinsolutions.com/zh-cn/resources/blog/what-is-gpu-accelerated-computing [4] 迈进可持续发展：AI 和加速计算如何提高能效？ | NVIDIA 英伟达博客. https://blogs.nvidia.cn/blog/accelerated-ai-energy-efficiency/ [5] GPU 是如何加速矩阵乘法的？ 转载 - CSDN 博客. https://blog.csdn.net/weixin_49393016/article/details/138362792 [6] 【AI 系统】为什么 GPU 适用于 AI - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/4971677509 [8] 全面解析 GPU CUDA Core, 为什么 Tensor Core 可以加速深度学习 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/678893340 [9] NVIDIA Tensor Core：通用于 HPC 和 AI - 英伟达. https://www.nvidia.cn/data-center/tensor-cores/ [10] 揭秘 Tensor Core 底层：如何让 AI 计算速度飞跃 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/697571068 [13] 为什么 GPU 比 CPU 更适合做机器学习训练？_ 核心 _ 张量 _ 矩阵 - 搜狐. https://www.sohu.com/a/764677419_127584 [14] CPU 与 GPU 在机器学习方面的对比 - IBM. https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/cpu-vs-gpu-machine-learning [15] 大模型训练中 GPU 与 CPU 的性能对比 - 百度智能云. https://cloud.baidu.com/article/3364416 [17] 在大模型训练中，为什么 GPU 通常比 CPU 更重要原创 - CSDN 博客. https://blog.csdn.net/admans/article/details/142440408 [18] H100、A100、A6000 - L40s、L4 ，哪些适合大模型训练 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/719971362 [19] 深度学习训练 GPU 显卡选型攻略原创 - CSDN 博客. https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/136658429 [21] 大模型训练及推理【硬件选型指南】及 GPU 通识 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/693881967 [23] 提升 AI 性能的 GPU 内存基础知识 - NVIDIA 技术博客. https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/gpu-memory-essentials-for-ai-performance/ [24] 【大模型实战篇】大模型显存资源计算以及 GPU 如何选择 - CSDN 博客. https://blog.csdn.net/weixin_65514978/article/details/141728918 [25] AI 训练的最大障碍不是算力，而是 "内存墙" | 量子位. https://www.qbitai.com/2021/04/22685.html [26] 大模型到底需要消耗多少 GPU 显存？公式和工具全都有原创 - CSDN 博客. https://blog.csdn.net/m0_59164304/article/details/141401433 [27] 万字长文解析：大模型需要怎样的硬件算力 - 53AI. https://www.53ai.com/news/zhinengyingjian/303.html [28] RunPod GPU Cloud. https://www.runpod.io/console/deploy?gpu=B200&count=1&template=runpod-torch-v280 [29] 美国 GPU 云服务器性价比高吗 ? 如何选择方案 ? - 纵横数据. https://www.zndata.com/article/11051.html [30] 阿里云 GPU 云服务器优惠收费标准 , GPU 服务器优缺点与适用场景详解. https://developer.aliyun.com/article/1645964 [31] GPU 服务器租赁价格：选阿里云还是腾讯云？GPU 哪家优惠？ - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/3416824810 [33] 阿里云 GPU 价格表解析：云端算力的性价比之选 - 服务器推荐. https://www.xick.cn/n/2487.html [37] GTC 2025：新闻发布与实时动态 - NVIDIA 英伟达博客. https://blogs.nvidia.cn/blog/nvidia-keynote-at-gtc-2025-ai-news-live-updates/ [38] 2025 年中国 GPU 行业产业链、产业现状、竞争格局及发展趋势分析. https://finance.sina.com.cn/stock/relnews/cn/2025-04-21/doc-inetwvhf6501129.shtml [39] [PDF] 算力知识普惠系列一：AI 芯片的基础关键参数. https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202408071639182069_1.pdf?1723052619000.pdf [40] AI 芯片性能指标详解 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/690756623 [41] 带宽与 CUDA 核心的优先级分析，Deepseek 大语言模型部署技术选型. https://www.digitaloceans.cn/business-advise/1321/ [44] 大模型训练推理如何选择 GPU？一篇文章带你走出困惑 ... - CSDN 博客. https://blog.csdn.net/Ai17316391579/article/details/137349774 [46] 如何选择 GPU 显卡，带你对比 A100/H100/4090 性价比 - CSDN 博客. https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/136910771 [48] CPU 与 GPU 对比：两者有什么区别？ - 英特尔. https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/products/docs/processors/cpu-vs-gpu.html [49] 为什么说 GPU 再火，AI 平台也少不了强力的 CPU - 新浪财经. https://finance.sina.cn/2024-03-22/detail-inaperrm7954057.d.html?from=wap [50] 高主频 CPU+RTX4090：AI 生图性能优化超 150% - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/30834357597 [54] 高性价比 GPU 算力平台推荐，4090 仅需 2.6 元 / 小时，开冲！ - UCloud .... https://www.ucloud.cn/yun/131092.html
[55] AutoDL 算力云 | 弹性、好用、省钱。租 GPU 就上 AutoDL. https://www.autodl.com/
[58] [PDF] 中国人工智能计算力发展评估报告 2025 年 - 通信世界. https://www.cww.net.cn/article?id=597739
[59] 人工智能优化算力布局 - 中国改革论坛. http://www.chinareform.org.cn/2025/0422/41749.shtml [62] 2025 年 AI 发展新趋势：从算力的追逐到推理的精耕 - 三亚学院. https://www.sanyau.edu.cn/2025/0402/c2605a394503/page.htm

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