以下哪种硬件的并行架构天然适配人工智能所需的海量矩阵运算？（）

以下哪种硬件的并行架构天然适配人工智能所需的海量矩阵运算？（）

A.CPU（中央处理器）

B.GPU（图形处理器）

C.DPU（数据处理器）

D.内存（RAM）

正确答案：B

答案解析：

CPU（中央处理器）：CPU虽然功能全面，通用性强，但其设计侧重于复杂的逻辑控制和串行处理任务。它核心数量相对较少，主要针对多种不同类型的任务进行调度和执行，在面对人工智能所需的大规模矩阵运算时，并行处理能力有限，难以满足海量数据的快速计算需求。

GPU（图形处理器）：GPU最初是为处理图形渲染中的大规模并行计算任务而设计的。它拥有大量的计算核心，具备强大的并行处理能力。在图形渲染中，经常需要处理大量的矩阵运算，如3D场景中的坐标变换、光照计算等。而人工智能领域，尤其是深度学习中的神经网络训练和推理过程，同样涉及海量的矩阵乘法、卷积运算等。GPU的并行架构能够高效地处理这些运算，大大加速了人工智能算法的运行速度，因此天然适配人工智能所需的海量矩阵运算。

DPU（数据处理器）：DPU主要侧重于数据处理和网络卸载等功能，其设计目标更多是针对数据中心网络、存储等方面的数据加速与处理，并非专门为人工智能的矩阵运算而优化，对矩阵运算的支持能力不如GPU。

内存（RAM）：内存主要用于临时存储CPU需要处理的数据以及处理后的结果，它本身并不具备运算能力，只是为运算硬件（如CPU、GPU等）提供数据存储和传输服务，所以无法进行矩阵运算，更谈不上适配人工智能的海量矩阵运算。