- GPUは機械学習と深層学習に関連するタスクに適している
- GPUはCPUよりも並列処理が多く行われ、特にAIプロセスにおいてよく使用される
- GPUは多数のコアを持ち、同時に多くの計算を可能にする構造を持つ
- GPUは深層学習タスク向けに非常に効率的であり、並列処理が可能
- GPUは推論や深層学習モデルのトレーニングにおいて高速かつ効率的に処理する
GPUは深層学習タスクにおいて効率的であり、CPUよりも優れた性能を発揮します。特に大規模なAIワークロードにおいて、GPUサーバーがよく使用されます。AIの成長に伴い、GPUサーバーの需要も増加しており、大規模なAI運用においてはGPUがよりコスト効率が高くなる傾向があります。一方で、小規模なプロジェクトや特定のAIタスクにおいてはCPUがコスト効率が高い場合もありますが、一般的にはGPUが大規模なAIアプリケーションにおいてより優れた性能を提供します。AIの未来において、GPUは重要な役割を果たすことが予想されます。
元記事: https://www.tvtechnology.com/opinion/cpu-gpu-architectures-for-ai-in-the-cloud