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If you have ever worked with AI or deep learning, you have probably heard this statement: “AI training requires GPUs. Without GPUs, it’s simply not practical.” But why is that true?CPUs can compute too—so why can’t they handle AI training efficiently?And what role does CUDA actually play? This article explains the answer without math formulas,…

只要你接觸過 AI 或深度學習，一定聽過這句話： 「AI 訓練一定要用 GPU，沒有 GPU 根本跑不動。」 但為什麼？CPU 不是也能算嗎？CUDA 到底扮演什麼角色？ 這篇文章，我們不用數學、不寫公式，只從「AI 在算什麼」開始講清楚原因。 先說結論（一句話版） 因為 AI 訓練的本質，是「超大量、可平行的矩陣運算」，而 GPU + CUDA 正是為這種工作而生。 AI 訓練到底在「算什麼」？ 很多人以為 AI 在做「思考」，其實不然。 AI 訓練在做的事，本質只有三件： 例如一個神經網路： 📌 這不是智慧問題，而是體力活 為什麼 CPU 不適合 AI 訓練？ CPU 的強項 但 AI 訓練的需求是： 👉 CPU 就像 一個很聰明、但人很少的主管👉 AI 訓練需要的是 上萬個工人同時搬磚 GPU 為什麼特別適合 AI？ GPU 的設計初衷 GPU 原本是為了「畫圖」而生的：…

If you read about AI, deep learning, image processing, or high-performance computing, you will almost certainly encounter one term again and again: CUDA. Many people know “AI needs CUDA”, but when asked what CUDA actually is, the answer is often vague. This article explains CUDA in plain English, using visual thinking and real-world analogies—no math,…

如果你在看 AI、深度學習、影像處理或高效能運算（HPC）的文章，一定會反覆看到一個名詞：CUDA。很多人知道「跑 AI 要用 CUDA」，但又說不清楚 CUDA 到底是什麼。 這篇文章，我不走艱深公式、不堆專有名詞，只用生活化比喻與圖像感，帶你真正理解 CUDA 在做什麼。 一句話先說清楚：什麼是 CUDA？ CUDA 是一套「讓 GPU 可以同時做很多一樣事情的方法與規則」。 它不是一張顯示卡，也不是一顆晶片，而是 教電腦如何「正確指揮 GPU 做大量平行工作的方式」。 為什麼需要 CUDA？先看 CPU vs GPU 的差別 CPU：聰明但人少 GPU：人很多但不太聰明 👉 如果事情可以拆成「很多一模一樣的小任務」GPU 就能一次全部做完，速度遠超 CPU。 CUDA 在中間扮演什麼角色？ 這時候問題來了： GPU 這麼多人，要怎麼「有效指揮」？ 答案就是：CUDA 你可以把 CUDA 想成： 讓 CPU 能夠很清楚地告訴 GPU： 「這個工作要拆成多少份」「每個人做哪一小格」「算完之後怎麼收結果」 CUDA 是由 NVIDIA 設計，專門給自家 GPU 使用。 CUDA 最重要的概念：三層工作結構 CUDA…