ai训练需要cpu还是显卡

AI训练通常需要使用显卡（GPU）而不是CPU，原因如下：

1. 并行处理能力：GPU具有成百上千的核心，专门用于并行处理，这使得它们在执行大量计算任务时（如深度学习中的矩阵运算）比CPU更高效。

2. 浮点运算能力：GPU在执行浮点运算时速度极快，这对于AI训练中的数学运算至关重要。

3. 内存带宽：虽然GPU的内存相对较小，但它的带宽比CPU高得多，这意味着它可以更快地处理和传输数据。

4. 成本效益：对于需要大量计算资源的AI任务，使用GPU通常比使用多个CPU更经济。

当然，某些AI任务可能对CPU足够，特别是那些对内存带宽要求不高或计算量不大的任务。一些高端CPU也具备一定的图形处理能力，但通常这些CPU的GPU功能不如专门的GPU强大。

对于大多数AI训练任务，使用GPU是更好的选择。