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为什么GPU比CPU更适用于深度学习?GPU与DNN计算如何配合?

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深度学习是一个对计算要求很高的领域,GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。当人们开始学习深度学习时,拥有快速的GPU是非常重要的方面,因为这可以快速获得实践经验,这是建立专业知识的关键,您可以利用这些知识将深度学习应用于新问题。

GPU

为什么使用GPU而不用CPU?

CPU专为更常规的计算工作负载而设计。相比之下,GPU的灵活性较差,但是GPU旨在并行计算相同的指令。深度神经网络(DNN)的结构非常统一,因此在网络的每一层,成千上万个相同的人工神经元都执行相同的计算。因此,DNN的结构非常适合GPU可以有效执行的各种计算。

CPU

GPU比CPU具有更多优势,其中包括具有更多的计算单元和更高的带宽以从内存中检索。此外,在需要图像处理的应用程序(即卷积神经网络)中,可以利用GPU图形的特定功能来进一步加快计算速度。  

与CPU相比,GPU的主要缺点是GPU上的内存容量低于CPU。已知的最高GPU包含24GB RAM,相比之下,CPU可以达到1TB RAM。

第二个弱点是需要CPU将数据传输到GPU卡中。这是通过PCI-E连接器进行的,该连接器比CPU或GPU内存要慢得多。

最后一个弱点是GPU时钟速度是高端CPU的1/3,因此在顺序任务中,GPU预期不会表现得比较好。

为什么GPU可与DNN计算可以很好地配合

1)GPU具有更多的资源和更快的内存带宽

2)DNN计算与GPU体系结构非常吻合。计算速度非常重要,因为深度神经网络的训练可能需要几天到几周的时间。

实际上,如果不是因为GPU的可用性,可能还没有发现深度学习的许多成功。

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