一、人工智能需要nu多一点还是GPU？
人工智能需要GPU而不是NU。
GPU的运算速度是CPU的十几倍甚至几十倍，而做深度学习任务需要用到GPU（N卡），否则CPU的运算速度会非常慢。
二、手机帧率取决于cpu还是gpu？
帧率通常取决于GPU（图形处理器）的性能，因为它是负责处理图形或视频引擎的硬件部件。GPU是专门用于执行高效图形和视频处理的处理器，往往比CPU更适合用于游戏和其他图形密集应用程序。
虽然CPU也会影响帧率，但它的作用通常要小于GPU。CPU通常用于处理其他类型的计算任务，如物理模拟、AI计算和网络数据处理，而GPU的特性使其在处理图像和视频处理方面表现更优秀，从而提高帧率和动画效果的平滑度。
在一些高端游戏或者视频编辑的工作中，CPU和GPU之间的互动是非常重
三、为什么gpu不支持ai？
GPU（图形处理器）本身是能够支持AI运算的，甚至在某些情况下，GPU的处理速度比CPU更快，尤其在训练神经网络这样的AI任务中，GPU的优势更加明显。实际上，目前市面上大多数深度学习框架都支持使用GPU进行加速运算，例如TensorFlow、PyTorch等。
可能您想问的是，为什么有些GPU不支持某些AI任务或具有相对较弱的AI加速性能。这通常是由于GPU的硬件架构和功能限制所导致的。例如，一些旧的GPU可能不支持某些AI运算所需的指令，或者指令集非常有限，因此无法支持某些特殊的AI任务需求。另外，AI的算法和模型不断更新和发展，一些新的算法和模型需要更加复杂的计算和存储结构，这些在现有的GPU架构中可能并不具备。因此，有些GPU可能并不适合某些特定的AI任务。
总而言之，GPU本身是能够支持AI运算的，但不同GPU的性能和适应范围会有所不同，需要根据实际需要进行选择和配置。
四、为什么人工智能用GPU？
AI任务通常需要大量的并行计算和数据处理，因此使用GPU比CPU更适合处理这些任务。GPU拥有数百到数千个核心，可以在同一时间内处理大量的并行计算，而CPU只有几个核心，适合处理单个任务。GPU的并行计算能力可以大大提高AI任务的处理速度和效率，使得AI应用可以更快地训练和执行。
此外，许多深度学习框架都已经专门优化了GPU的计算性能，可以更好地利用GPU的并行计算能力。因此，使用GPU可以使AI任务的训练和执行时间大大缩短。
五、创维小度ai盒子的GPU是什么。用过的人说说看，我准备买它，注意不是CPU，是GPU？
看了其他人的回答，我只能说联发科又无辜躺枪了，不知道网上的人为什么喜欢没事黑联发科。 回到题目上，创维小度AI盒子采用的是全志H6处理器，全志是来自中国珠海的一家企业；全志H6采用四核心A53架构处理器，集成Mali-T720 MP2 GPU，简单来说，这是一款低端的SOC芯片，主打影音解码方面，就处理器及GPU硬件方面性能属于低端水平。
六、为什么AI用RGB/GPU预览跟纯RGB预览有色差？
GPU是显卡的GUP渲染预览模式，可在视图中关闭（Alt+Ctrl+Y）
