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：
- 大量矩陣乘法
- 大量加法
- 同樣的計算，重複幾百萬到幾十億次
例如一個神經網路：
- 每一層 = 一個大矩陣
- 每一次訓練 =
- Forward（往前算）
- Backward（反向更新權重）
📌 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
- 邏輯判斷（if / else）
- 程式流程控制
- 系統管理、排程
但 AI 訓練的需求是：
- 同一個公式
- 對「超大量資料」
- 同時重複計算
👉 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：
- 一張畫面 = 上百萬像素
- 每個像素都做「幾乎一樣的計算」
📌 這和 AI 訓練 完全一樣
GPU 的優勢（白話版）
| GPU 特性 | 為何對 AI 有利 |
|---|---|
| 上千～上萬核心 | 同時算很多資料 |
| SIMT 架構 | 所有核心跑同一套公式 |
| 高頻寬記憶體 | 快速餵資料給模型 |
| 專用矩陣單元 | 專門加速矩陣乘法 |
👉 AI 訓練 = GPU 的天職
那 CUDA 在這中間做什麼？
GPU 很強，但有一個問題：
要怎麼「正確指揮」這麼多核心？
答案就是：CUDA
CUDA 是 AI 訓練的「交通規則」
CUDA 是由 NVIDIA 設計的一套：
- 平行運算模型
- 記憶體存取規則
- GPU 指揮方式
👉 CUDA 負責把 AI 訓練拆成：
- 幾百萬個一模一樣的小計算
- 分配給 GPU 同時執行
- 最後快速收回結果
沒有 CUDA，會發生什麼事？
情境一：只有 CPU
- 可以跑
- 慢到不可用
- 一個模型可能要訓練「幾個月」
情境二：有 GPU，但沒有 CUDA
- 硬體在
- 無法有效使用
- 核心大多在閒置
情境三：GPU + CUDA
- 核心全開
- 記憶體路徑最佳化
- 訓練時間從「月」變「天 / 小時」
為什麼大語言模型一定要 GPU / CUDA？
以 LLM（大型語言模型）為例：
- 參數量：
- 幾十億
- 幾百億
- 甚至上千億
- 每一次訓練步驟：
- 都是矩陣 × 矩陣
📌 沒有 GPU，參數多到算不完
📌 沒有 CUDA，GPU 算不快
這也是為什麼：
- PyTorch
- TensorFlow
- 大多數 AI Framework
👉 都是 CUDA-first 設計
那 AMD / Apple GPU 呢？
這不是說「只有 CUDA 能跑 AI」，而是：
- CUDA 成熟
- 生態完整
- 工具、文件、社群齊全
其他平台：
- 可以跑
- 但成本高、限制多、效能不穩
👉 在「訓練階段」，CUDA 仍然是主流選擇
總結：為什麼 AI 訓練一定要 GPU / CUDA？
因為 AI 訓練不是思考，而是超大量、可平行的數學運算。
- CPU：負責思考與控制
- GPU：負責體力活
- CUDA：讓 GPU 全力輸出、不浪費效能
一句話帶走
AI 訓練一定要用 GPU / CUDA，
不是因為潮流，而是因為「只有這套方法算得完」。