在当今的人工智能时代，AI 大模型的发展如日中天。然而，我们常常会发现，AI 大模型在运行过程中通常需要显卡的 GPU，而不是仅仅依靠传统的 CPU。这背后究竟有着怎样的原因呢？

首先，从计算能力的角度来看，GPU 在并行计算方面具有巨大的优势。AI 大模型的训练和推理过程涉及大量的矩阵运算和数据并行处理。例如，在图像识别任务中，需要对大量的像素点进行同时处理。

GPU 拥有众多的计算核心，可以同时处理多个任务，极大地提高了计算效率。相比之下，CPU 虽然在通用计算方面表现出色，但在并行计算能力上相对较弱。它的核心数量通常较少，更侧重于顺序执行指令。对于 AI 大模型这种需要大规模并行计算的任务来说，CPU 的计算能力显得捉襟见肘。

其次，内存带宽也是一个重要因素。AI 大模型通常需要处理大量的数据，这些数据在计算过程中需要频繁地在内存和计算核心之间传输。GPU 通常具有更高的内存带宽，可以更快地传输数据，从而减少数据传输的瓶颈。

这使得 GPU 能够更高效地处理大规模的数据集，为 AI 大模型的训练和推理提供了有力的支持。而 CPU 的内存带宽相对较低，在处理大规模数据时可能会出现数据传输延迟，影响计算效率。

再者，AI 大模型的训练和推理过程需要进行大量的浮点运算。GPU 在浮点运算性能方面通常比 CPU 更强。它可以更快地完成复杂的数学计算，如矩阵乘法、卷积运算等。这对于 AI 大模型的性能提升至关重要。例如，在自然语言处理任务中，需要对大量的文本数据进行词向量计算和神经网络训练，这些都需要强大的浮点运算能力。

此外，软件生态也是 GPU 在 AI 大模型中广泛应用的一个重要原因。目前，许多流行的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，都对 GPU 进行了优化，提供了高效的 GPU 加速功能。这些框架使得开发者可以更加方便地利用 GPU 的强大计算能力来训练和部署 AI 大模型。同时，GPU 厂商也在不断地推出新的技术和工具，以进一步提高 GPU 在 AI 领域的性能和易用性。

综上所述，AI 大模型需要显卡的 GPU 而不是仅仅用 CPU，是由多方面因素决定的。GPU 在并行计算能力、内存带宽、浮点运算性能以及软件生态等方面都具有明显的优势，能够为 AI 大模型的训练和推理提供强大的计算支持。随着人工智能技术的不断发展，GPU 在 AI 领域的重要性将越来越凸显，成为推动 AI 大模型不断进步的关键力量。