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个小型计算核心上。这些核心虽然单个运算能力较弱，无法处理复杂的逻辑分支，但具备极强的并行执行能力，能够对不同数据同步执行相同指令。这种特性使其成为人工智能模型训练的绝对主导硬件。深度学习模型（如CNN、Transformer）的核心运算就是矩阵乘法和卷积运算，这类运算逻辑简单、可高度拆解，能分配给GPU的多个核心并行处理，运算效率是CPU的数十倍甚至上百倍。 &
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