如何使用GPU加速深度學習,為什麼GPU能加速深度學習

（2）cpu算神經網路也是可以的，算出來的神經網路放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。

而目前gpu運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的 ... 如何使用GPU加速深度學習,為什麼GPU能加速深度學習 2021-03-0320:14:26字數4758閱讀6984 1樓：匿名使用者 gpu概念gpu英文全稱graphicprocessingunit，中文翻譯為“圖形處理器”。

gpu是相對於cpu的一個概念，由於在現代的計算機中（特別是家用系統，遊戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器 為什麼gpu能加速深度學習 2樓：匿名使用者 因為深度學習在訓練的時候要更新很多很多很多引數，用cpu太費時間，用gpu可以並行處理的運算比cpu多的多 gpu加速器能做深度學習嗎 3樓：共和國過果y復 說到這個當然是無線流量的ysscloud了 呵呵也是不錯的 能幫到你嗎 深度學習用cpu訓練和用gpu訓練有什麼區別 4樓：課文你來說 （1）cpu主要用於序列運算；而gpu則是大規模並行運算。

由於深度學習中樣本量巨大，引數量也很大，所以gpu的作用就是加速網路運算。

（2）cpu算神經網路也是可以的，算出來的神經網路放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。

而目前gpu運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度並沒有cpu快。

2、深度學習 深度學習的概念源於人工神經網路的研究。

含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。

深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的方法。

觀測值（例如一幅影象）可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。

使用神經網路訓練，一個最大的問題就是訓練速度的問題，特別是對於深度學習而言，過多的引數會消耗很多的時間，在神經網路訓練過程中，運算最多的是關於矩陣的運算，這個時候就正好用到了gpu，gpu本來是用來處理圖形的，但是因為其處理矩陣計算的高效性就運用到了深度學習之中。

5樓：匿名使用者 gpu概念 gpu英文全稱graphicprocessingunit，中文翻譯為“圖形處理器”。

gpu是相對於cpu的一個概念，由於在現代的計算機中（特別是家用系統，遊戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。

gpu的作用 gpu是顯示卡的“大腦”，它決定了該顯示卡的檔次和大部分效能，同時也是2d顯示卡和3d顯示卡的區別依據。

2d顯示晶片在處理3d影象和特效時主要依賴cpu的處理能力，稱為“軟加速”。

3d顯示晶片是將三維影象和特效處理功能集中在顯示晶片內，也即所謂的“硬體加速”功能。

顯示晶片通常是顯示卡上最大的晶片（也是引腳最多的）。

現在市場上的顯示卡大多采用nvidia和ati兩家公司的圖形處理晶片。

於是nvidia公司在1999年釋出geforce256圖形處理晶片時首先提出gpu的概念。

gpu使顯示卡減少了對cpu的依賴，並進行部分原本cpu的工作，尤其是在3d圖形處理時。

gpu所採用的核心技術有硬體t&l、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸對映貼圖、雙重紋理四畫素256位渲染引擎等，而硬體t&l技術可以說是gpu的標誌。

簡單說gpu就是能夠從硬體上支援t&l（transformandlighting，多邊形轉換與光源處理）的顯示晶片，因為t&l是3d渲染中的一個重要部分，其作用是計算多邊形的3d位置和處理動態光線效果，也可以稱為“幾何處理”。

一個好的t&l單元，可以提供細緻的3d物體和高階的光線特效；只不過大多數pc中，t&l的大部分運算是交由cpu處理的（這就也就是所謂的軟體t&l），由於cpu的任務繁多，除了t&l之外，還要做記憶體管理、輸入響應等非3d圖形處理工作，因此在實際運算的時候效能會大打折扣，常常出現顯示卡等待cpu資料的情況，其運算速度遠跟不上今天覆雜三維遊戲的要求。

即使cpu的工作頻率超過1ghz或更高，對它的幫助也不大，由於這是pc本身設計造成的問題，與cpu的速度無太大關係。

關於cpu和gpu的相關問題 第一個問題： gpu的競爭遠比cpu的競爭來得激烈。

通用pc的cpu就只有英特爾和amd兩家大廠。

而在gpu方面領先的是n記和a記兩家廠商，但能生產中低端產品的還有英特爾、3s等好幾家廠商。

它們的產品雖然不如前兩家，但在很多應用方面也能滿足使用者的需要，所以n記和a記只有拼命往前跑才不會死掉。

cpu廠商沒有采用gpu的先進工藝是因為cpu廠商都有自己投資的生產線，不可能一下把原來的生產線都淘汰了上新的生產線，那樣做可能連當初投入的資金都難以收回。

而gpu廠商由於種種原因，一般都是自己設計由別人代工的，比如找臺積電代工。

代工廠商為了能接到業務，只有不停升級自己的生產裝置，這樣才能生存下來。

所以造成以上原因。

第二個問題 就如你所說的一樣，cpu除了處理遊戲的ai，情節等方面的資料外，對於有些影象方面也是由它完成的。

當微軟每次釋出新的dx時，並不是每款gpu都能支援dx新的特性，所以有些影象方面的任務還得由cpu來完成。

還有有些特性比如重力特性以前是由cpu來完成，現在有些gpu也能支援了，這些任務就由gpu來完成了。

第三個問題 gpu相當於專用於影象處理的cpu，正因為它專，所以它強，在處理影象時它的工作效率遠高於cpu，但是cpu是通用的資料處理器，在處理數值計算時是它的強項，它能完成的任務是gpu無法代替的，所以不能用gpu來代替cpu。

另外現在amd收購了a記顯示卡晶片的設計廠商，amd看到今後cpu和gpu只有走一條融合的道路才能地競爭中佔得先機。

cpu和gpu如何配合默契才能最大地提高工作效率是amd現在考慮的問題，也是英特爾的問題。

第四個問題 微軟釋出windows7其中一個顯著特性就是聯合gpu和cpu的強大實力，提升gpu在硬體使用的價值，在windows7中，cpu與gpu組成了協同處理環境。

cpu運算非常複雜的序列**，而gpu則執行大規模並行應用程式。

微軟利用directx***pute將gpu作為作業系統的核心組成部分之一。

directx***pute。

它讓開發人員能夠利用gpu的大規模平行計算能力，創造出引人入勝的消費級和專業級計算應用程式。

簡單的說，directx***pute就是微軟開發的gpgpu通用計算介面，欲統一gpu通用計算標準。

也就是說windows7以後gpu的硬體地位將僅次於cpu，發揮出更大的效用。

深度學習用cpu訓練和用gpu訓練有什麼區別？ 6樓：課文你來說 （1）cpu主要用於序列運算；而gpu則是大規模並行運算。

由於深度學習中樣本量巨大，引數量也很大，所以gpu的作用就是加速網路運算。

（2）cpu算神經網路也是可以的，算出來的神經網路放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。

而目前gpu運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度並沒有cpu快。

2、深度學習 深度學習的概念源於人工神經網路的研究。

含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。

深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的方法。

觀測值（例如一幅影象）可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。

使用神經網路訓練，一個最大的問題就是訓練速度的問題，特別是對於深度學習而言，過多的引數會消耗很多的時間，在神經網路訓練過程中，運算最多的是關於矩陣的運算，這個時候就正好用到了gpu，gpu本來是用來處理圖形的，但是因為其處理矩陣計算的高效性就運用到了深度學習之中。

7樓：匿名使用者 gpu的競爭遠比cpu的競爭來得激烈。

通用pc的cpu就只有英特爾和amd兩家大廠。

cpu廠商沒有采用gpu的先進工藝是因為cpu廠商都有自己投資的生產線，不可能一下把原來的生產線都淘汰了上新的生產線，那樣做可能連當初投入的資金都難以收回。

而gpu廠商由於種種原因，一般都是自己設計由別人代工的，比如找臺積電代工。

代工廠商為了能接到業務，只有不停升級自己的生產裝置，這樣才能生存下來。

cpu除了處理遊戲的ai，情節等方面的資料外，對於有些影象方面也是由它完成的。

當微軟每次釋出新的dx時，並不是每款gpu都能支援dx新的特性，所以有些影象方面的任務還得由cpu來完成。

還有有些特性比如重力特性以前是由cpu來完成，現在有些gpu也能支援了，這些任務就由gpu來完成了。

gpu相當於專用於影象處理的cpu，正因為它專，所以它強，在處理影象時它的工作效率遠高於cpu，但是cpu是通用的資料處理器，在處理數值計算時是它的強項，它能完成的任務是gpu無法代替的，所以不能用gpu來代替cpu。

微軟釋出windows7其中一個顯著特性就是聯合gpu和cpu的強大實力，提升gpu在硬體使用的價值，在windows7中，cpu與gpu組成了協同處理環境。

cpu運算非常複雜的序列**，而gpu則執行大規模並行應用程式。

微軟利用directx***pute將gpu作為作業系統的核心組成部分之一。

directx***pute。

它讓開發人員能夠利用gpu的大規模平行計算能力，創造出引人入勝的消費級和專業級計算應用程式。

gpu介紹： gpu概念：gpu英文全稱graphicprocessingunit，中文翻譯為“圖形處理器”。

gpu是相對於cpu的一個概念，由於在現代的計算機中（特別是家用系統，遊戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。

gpu的作用：gpu是顯示卡的“大腦”，它決定了該顯示卡的檔次和大部分效能，同時也是2d顯示卡和3d顯示卡的區別依據。

2d顯示晶片在處理3d影象和特效時主要依賴cpu的處理能力，稱為“軟加速”。

3d顯示晶片是將三維影象和特效處理功能集中在顯示晶片內，也即所謂的“硬體加速”功能。

顯示晶片通常是顯示卡上最大的晶片（也是引腳最多的）。

現在市場上的顯示卡大多采用nvidia和ati兩家公司的圖形處理晶片。

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