近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，GPU再次迎来了火爆的时期。GPU作为一种专门用于图形处理的硬件设备，其大规模并行计算的特性使其在训练深度神经网络等大数据计算任务中表现出色。在人工智能领域，GPU已经成为不可或缺的重要计算设备，为各种机器学习模型的训练提供了强大支持。

首先，GPU具有大规模并行计算的优势。相比于传统的CPU，GPU具有更多的核心和线程，能够同时处理多个数据，快速完成复杂的计算任务。这使得GPU在训练深度神经网络等需要大量计算的任务中表现出色，大大提升了计算效率和速度。

其次，GPU在处理图像和视频等多媒体数据方面表现优异。由于GPU最初是为了处理图形渲染而设计的，因此在处理图像、视频等大规模多媒体数据时具有独特优势。在人工智能领域，这种优势尤为突出，成为训练和部署视觉识别、图像生成等模型的理想选择。

然而，尽管GPU在人工智能领域表现出色，但AI平台也少不了强力的CPU。CPU作为计算机的大脑，负责控制和协调各种硬件设备的工作，承担了许多基础任务。在人工智能领域，虽然GPU在大规模并行计算和图像处理方面表现出色，但CPU在控制、存储、缓存等方面仍然发挥着关键作用。

另外，对于复杂的深度学习模型和大规模数据的处理，单纯依靠GPU可能无法满足需求，需要CPU与GPU共同配合。CPU负责控制整个计算过程，分配任务、调度资源，保证计算的顺利进行，而GPU则负责处理大规模计算任务，加速深度学习模型的训练和推理过程。因此，AI平台中强力的CPU和GPU的配合是至关重要的。

综上所述，虽然GPU再次火爆起来，成为人工智能领域的主要计算设备，但AI平台中依然少不了强力的CPU。CPU和GPU在人工智能应用中各司其职，相互配合，共同推动人工智能技术的发展。在未来的发展中，CPU和GPU的进一步协同作用将为人工智能带来更多创新和发展机遇。