$景嘉微(SZ300474)$  看到古巴里面很多人。在争论请景嘉微只有绘图gpu而没有。没有用以ai的gpu.其实这个说法本身是错误的。 Gpu.直翻过来是图像绘制单元。因为他一开始是用于图像绘制。区别与cpu，其特点是能进行大量的并行计算。后面随着行业的发展。 Gpu也用于哈希值解密运算(俗称挖矿)。再后来又用于大量的矩阵运算( Ai训练和推理)。非专业人士你可以理解为你加的计算器既可以运算乘除法，也可以运算加减法。

画图和AI在某些物理硬件需求上确实有相似之处：

计算能力

- 画图方面：在进行3D建模、渲染复杂场景（如大型建筑、精细的机械模型等）时，需要大量的计算来生成光影效果、材质纹理等。就像在制作一部3D动画电影，每一帧画面的生成都需要对模型进行光影计算、纹理映射计算等多种计算操作，这和AI训练中对大量数据进行矩阵运算类似，都需要有强大的计算能力来快速处理这些复杂的任务。

- AI方面：如在训练深度神经网络模型时，要处理海量的图像、文本等数据，进行大量的矩阵乘法、加法等运算来更新模型参数。以训练一个图像识别模型为例，可能需要处理数以万计的图像，对每张图像进行特征提取等操作，计算量巨大。

存储要求

- 画图方面：高分辨率的图像文件、3D模型文件本身占用空间较大。在绘图过程中，还需要存储中间过程的数据，如分层的图像信息、3D模型的不同组件信息等。比如一个复杂的3D游戏场景模型，其文件大小可能达到数GB甚至更多，需要大量的存储来保存这些文件以及方便后续的修改和渲染。

- AI方面：训练数据（如大量的图像、文本集合）占用大量的存储空间。同时，训练好的模型参数也需要存储，尤其是大型的神经网络模型，其参数文件可能有几百MB甚至数GB的大小。例如一个预训练的大型语言模型，存储其参数需要较大的存储空间。

显示性能

- 画图方面：为了能够精准地展示绘图细节、色彩效果，需要高质量的显示设备。特别是对于专业的图形设计、影视后期制作等领域，需要高分辨率、高色彩精准度的显示器来确保所绘制的图像和设计符合要求。

- AI方面：在数据标注、模型可视化等环节需要良好的显示性能。例如在对医学图像进行标注用于AI模型训练时，需要清晰地显示图像细节，方便标注人员准确地标注病变区域等信息；在展示神经网络模型结构时，也需要清晰的显示来帮助研究人员理解模型。

需要考虑的差异

- 内存方面：虽然两者都需要内存，但具体需求有所不同。画图可能更侧重于存储大容量的纹理数据、模型数据等，对内存带宽要求高，以便快速读取和写入这些数据用于渲染。AI则在训练时需要足够的内存来存储海量的数据集和模型参数，尤其是在处理大规模数据时，对内存容量要求极高。

- 专业硬件加速：某些高端画图工作可能会用到专业的图形加速硬件，如某些专业图形卡的特定功能（如硬件加速的光线追踪功能用于高质量渲染），这些功能对于AI任务通常没有帮助。而AI领域也有一些专用芯片（如TPU、NPU），这些芯片是为AI运算的特定算法和模型结构优化的，对画图任务的支持有限。