OpenAI在预训练chatGPT大模型时，使用了上万块（）显卡。A. GPUB. TPUC. CPUD. FPGA

本题考查对深度学习硬件加速器的了解，特别是GPU在AI训练中的核心作用。关键点在于理解不同计算单元的特点：

• GPU（图形处理器）擅长并行计算，是深度学习模型训练的主流选择；
• TPU（张量处理单元）是谷歌定制硬件，专为特定场景优化；
• CPU（中央处理器）适合串行任务，效率较低；
• FPGA（可编程逻辑芯片）灵活性高但编程复杂。

选项分析

A. GPU

• 并行计算能力强，适合处理神经网络中的矩阵运算；
• NVIDIA GPU（如A100、V100）是AI训练的主流硬件；
• OpenAI明确公开其使用大量GPU集群训练GPT系列模型。

B. TPU

• 谷歌自研，专为TensorFlow设计，但生态封闭；
• 主要用于谷歌内部项目（如AlphaGo、BERT），非通用选择。

C. CPU

• 串行处理能力有限，无法高效支持大规模并行计算；
• 单机训练效率远低于GPU。

D. FPGA

• 硬件可编程，但开发门槛高，未成为主流AI加速器；
• 更多用于特定领域加速（如数据中心推理）。

结论

GPU的生态完善、算力强大，且OpenAI明确采用GPU进行模型训练，因此正确答案为A。