1. GPU在某些情况下确实更节能：
在高性能计算（HPC）和AI任务中，GPU通常比CPU更高效。例如，NERSC的研究表明，使用四个A100 GPU的服务器在相同性能水平下，每月能耗比仅使用CPU的系统少消耗588兆瓦时的能源。
在一些特定任务中，如天气预报应用程序，GPU的能效提高了9.8倍。
GPU的并行处理能力使其在执行计算密集型任务时，能够更快完成任务，从而减少总体能耗。
2. GPU的高功耗问题：
尽管GPU在某些任务中更节能，但其高功耗也是不容忽视的问题。例如，比特币矿化过程中，使用GPU的高能耗引发了环境和成本方面的担忧。
现代GPU的设计和架构优化了并行处理，但也导致了更高的能源消耗。
3. 节能技术的应用：
通过软件优化、时钟门控、动态电压和频率缩放（DVFS）等技术，可以进一步降低GPU的能耗。
富士通开发的新技术通过充分利用GPU执行任务并动态分配任务，将GPU利用率提高到100%，从而减少一半的电力消耗。
4. 与其他硬件的比较：
FPGA在某些任务中比GPU更节能，例如在滑动窗口应用中，FPGA的能量效率是GPU的两倍。
Qualcomm Cloud AI 100在某些AI任务中比NVIDIA A100更节能。
5. 实际应用中的节能效果：
在汽车设计中，GPU加速计算流体动力学（CFD）模拟实现了5倍的电力节省。
在数据中心，通过限制GPU的电力使用，可以显著降低能耗。
使用GPU是否更节省电力取决于具体的应用场景和任务需求。在某些高性能计算和AI任务中，GPU确实能够通过其高效的并行处理能力实现节能；在其他情况下，GPU的高功耗可能使其不如CPU或特定的硬件解决方案节能。在选择硬件时，需要根据实际需求权衡性能和能耗之间的关系。
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