拼多多也杀入大模型赛道了，但是没有高端GPU要怎么玩呢？你信吗？一个靠卖玩游戏显卡的公司英伟达三个月营收就有181.2亿美元，利润高达104.71亿美元，而且这家公司的显卡已供不应求，其最新的一款H100售价为3.5万美元一块，在特殊市场的现货价格居然飙到了5万美金一块；更让人气氛的是美国还不让这家公司的高端显卡在咱们这生产和销售；不过，英伟达在计划向咱们提供合规的芯片。

那么为什么高端显卡（GPU图形处理单元）会成为香饽饽呢？因为GPU就是电脑里处理图像和视频的超强大脑。如果你爱玩游戏，那GPU就像游戏的加速器，让画面更炫、更流畅。做视频剪辑或者设计的时候，GPU也能大显身手，帮你快速处理那些复杂的图像和特效。而且它还特别擅长同时做很多事，这在机器学习或人工智能这些需要大量计算的领域特别有用。现在的VR和AR技术也离不开GPU，它能让虚拟世界看起来跟真的一样。所以说，GPU就像电脑的超级英雄，让一切运转得更快、更酷炫。

那么GPU和我们常说的CPU有啥区别呢？简单来说嘛，CPU就像是电脑的大脑，负责处理各种各样的任务和计算，就像是一个全能选手。它擅长处理需要一步步顺序进行的复杂任务，比如运行操作系统、浏览网页这些。而GPU则更像是专门的图形艺术家，它擅长同时处理大量的图像和视频数据。

另外，在大模型训练，也就是咱们常说的培养人工智能这类型的助手中，GPU显得比CPU更重要，主要是因为GPU在处理大量并行计算方面的优势。如果你有一大堆相同类型的任务要做，比如说一大袋子邮件需要分类。如果是CPU来做，它就像是一个超级细心但速度适中的办公室职员，一个接一个地处理这些邮件，确保每件事都做得很好，但速度上可能就不那么快了。但如果用GPU来做，就好比你拥有了一个团队，团队中每个人都同时处理一小堆邮件。因为GPU有成百上千个核心，所以它可以同时处理大量相似的任务。这样的话，整个大袋邮件就能在更短的时间内被快速分类完毕。当训练大型模型，比如深度学习模型时，就需要做成千上万次类似的计算，这些计算往往是可以并行处理的。GPU正是因为这种可以同时处理大量任务的能力，才成为大模型训练中的重要角色。它能显著缩短训练时间，让复杂的模型能够在可接受的时间内完成训练。简单理解，GPU就是训练大型模型的高效加速器！

#消息称拼多多已杀入大模型领域#