图形处理器（GPU

图形处理器（GPU）是一种专用电子电路，最初设计用于加速帧缓冲区中图像的处理与创建，以实现显示输出。尽管其根源在于为游戏和专业可视化领域渲染计算机图形，但GPU已演变为现代人工智能（AI）的核心引擎。 与采用少数强大核心顺序处理任务的标准处理器不同GPU 由数千个小型高效核心构成，专为同时处理多项任务而设计。这种被称为并行计算的能力，使其在支撑深度学习（DL）和复杂神经网络（NN）的海量矩阵与向量运算中表现出非凡效率。

加速人工智能工作负载

GPU在机器学习（ML）中不可或缺的主要原因在于其执行高速矩阵乘法的能力。诸如PyTorch等深度学习框架正是通过这种能力实现了高效的计算处理。 PyTorch 和 TensorFlow 都针对性地优化了对这种硬件加速的利用。 这使得模型训练时间大幅缩短，通常将标准处理器上需要数周的计算任务压缩GPU数小时。这类设备的计算吞吐量通常以FLOPS（每秒浮点运算次数）为单位衡量，这是评估硬件处理YOLO26等尖端模型严苛需求的关键指标。

硬件区别：GPU vs.CPU vs.TPU

要理解硬件格局，区分GPU 处理单元很有帮助：

• CPU 中央处理器）：计算机的通用"大脑"。CPU擅长顺序处理和复杂逻辑分支，但在大规模AI训练所需的超大规模并行计算方面效率较低。
• GPU 图形处理器）：训练与推理领域的行业标准。领先制造商如 NVIDIA 等领先制造商 采用 CUDA 等技术，使开发者能够GPU 编程GPU 进行通用计算。
• Tensor 单元TPU ）: 一种 专为神经网络机器学习设计的专用集成电路（ASIC）。 虽然在特定tensor 中效率极高， 但在更广泛的计算任务中，其通用性不及GPU。

实际应用

高性能GPU的实施推动了各行各业的创新：

• 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车每秒需处理来自摄像头、雷达和激光雷达传感器的海量数据。GPU技术实现实时推理，使车载计算机能够即时运行物体检测模型，精准识别行人、交通标志及障碍物。
• 医学影像分析在医疗领域，GPU可加速处理高分辨率扫描图像（如MRI和CT）。它们使复杂的图像分割算法能够精确勾勒肿瘤或器官轮廓，协助放射科医生更快、更准确地做出诊断，而无需完全依赖人工检查。

基于GPU的训练

使用时 ultralytics 该软件包GPU 简单直观，强烈推荐用于高效工作流程。该库支持自动设备检测，但用户也可手动指定设备。

以下示例演示了如何在GPU训练YOLO26模型：

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26n model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the first available GPU (device=0)
# This significantly accelerates training compared to CPU usage
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, imgsz=640, device=0)

部署与优化

除了训练之外，GPU在模型部署中也发挥着关键作用。为在推理过程中实现最高效率，模型通常会被转换为优化格式，例如 TensorRT，通过重构神经网络使其与GPU 完美适配，从而降低延迟。对于无法使用高端本地硬件的开发者Ultralytics 提供Ultralytics 解决方案，可在强大的GPU 上管理数据集并训练模型。这种可访问性推动了边缘AI的创新，使复杂的 计算机视觉（CV）任务得以部署在 更小巧、更节能的现场设备上。