1楼:
不一定,但gpu往往比cpu快数十倍。cpu速度也是非常快的,根据cpu核心数适当开多线程可以成倍提升速度。望采纳
深度学习使用gpu加速时比较看重显卡的哪些指标
2楼:
gpu概念 gpu英文全称graphic processing unit,中文翻译为“图形处理器”。gpu是相对于cpu的一个概念,由于在现代的计算回机中(特答别是家用系统,游戏的发烧友)图形的处理变得越来越重要,需要一个专门的图形的核心处理器。
gpu加速器 能做深度学习吗
3楼:共和国过果y复
说到这个当然是无线流量的ysscloud了
呵呵也是不错的
能帮到你吗
深度学习用cpu训练和用gpu训练有什么区别
4楼:课文你来说
(1)cpu主要用于串行运算;而gpu则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大,参数量也很大,所以gpu的作用就是加速网络运算。
(2)cpu算神经网络也是可以的,算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好,只不过速度会很慢罢了。而目前gpu运算主要集中在矩阵乘法和卷积上,其他的逻辑运算速度并没有cpu快。
2、深度学习
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。
使用神经网络训练,一个最大的问题就是训练速度的问题,特别是对于深度学习而言,过多的参数会消耗很多的时间,在神经网络训练过程中,运算最多的是关于矩阵的运算,这个时候就正好用到了gpu,gpu本来是用来处理图形的,但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。
5楼:匿名用户
gpu概念
gpu英文全称graphic processing unit,中文翻译为“图形处理器”。gpu是相对于cpu的一个概念,由于在现代的计算机中(特别是家用系统,游戏的发烧友)图形的处理变得越来越重要,需要一个专门的图形的核心处理器。
gpu的作用
gpu是显示卡的“大脑”,它决定了该显卡的档次和大部分性能,同时也是2d显示卡和3d显示卡的区别依据。2d显示芯片在处理3d图像和特效时主要依赖cpu的处理能力,称为“软加速”。3d显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内,也即所谓的“硬件加速”功能。
显示芯片通常是显示卡上最大的芯片(也是引脚最多的)。现在市场上的显卡大多采用nvidia和ati两家公司的图形处理芯片。
于是nvidia公司在1999年发布geforce 256图形处理芯片时首先提出gpu的概念。gpu使显卡减少了对cpu的依赖,并进行部分原本cpu的工作,尤其是在3d图形处理时。gpu所采用的核心技术有硬体t&l、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等,而硬体t&l技术可以说是gpu的标志。
简单说gpu就是能够从硬件上支持t&l(transform and lighting,多边形转换与光源处理)的显示芯片,因为t&l是3d渲染中的一个重要部分,其作用是计算多边形的3d位置和处理动态光线效果,也可以称为“几何处理”。一个好的t&l单元,可以提供细致的3d物体和高级的光线特效;只不过大多数pc中,t&l的大部分运算是交由cpu处理的(这就也就是所谓的软件t&l),由于cpu的任务繁多,除了t&l之外,还要做内存管理、输入响应等非3d图形处理工作,因此在实际运算的时候性能会大打折扣,常常出现显卡等待cpu数据的情况,其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。即使cpu的工作频率超过1ghz或更高,对它的帮助也不大,由于这是pc本身设计造成的问题,与cpu的速度无太大关系。
关于cpu和gpu的相关问题
第一个问题:
gpu的竞争远比cpu的竞争来得激烈。通用pc的cpu就只有英特尔和amd两家大厂。而在gpu方面领先的是n记和a记两家厂商,但能生产中低端产品的还有英特尔、3s等好几家厂商。
它们的产品虽然不如前两家,但在很多应用方面也能满足用户的需要,所以n记和a记只有拼命往前跑才不会死掉。cpu厂商没有采用gpu的先进工艺是因为cpu厂商都有自己投资的生产线,不可能一下把原来的生产线都淘汰了上新的生产线,那样做可能连当初投入的资金都难以收回。而gpu厂商由于种种原因,一般都是自己设计由别人代工的,比如找台积电代工。
代工厂商为了能接到业务,只有不停升级自己的生产设备,这样才能生存下来。所以造成以上原因。
第二个问题
就如你所说的一样,cpu除了处理游戏的ai,情节等方面的数据外,对于有些图像方面也是由它完成的。当微软每次发布新的dx时,并不是每款gpu都能支持dx新的特性,所以有些图像方面的任务还得由cpu来完成。还有有些特性比如重力特性以前是由cpu来完成,现在有些gpu也能支持了,这些任务就由gpu来完成了。
第三个问题
gpu相当于专用于图像处理的cpu,正因为它专,所以它强,在处理图像时它的工作效率远高于cpu,但是cpu是通用的数据处理器,在处理数值计算时是它的强项,它能完成的任务是gpu无法代替的,所以不能用gpu来代替cpu。
另外现在amd收购了a记显卡芯片的设计厂商,amd看到今后cpu和gpu只有走一条融合的道路才能地竞争中占得先机。cpu和gpu如何配合默契才能最大地提高工作效率是amd现在考虑的问题,也是英特尔的问题。
第四个问题
微软发布windows7 其中一个显著特性就是 联合gpu和cpu的强大实力,提升gpu在硬件使用的价值,在windows7中,cpu与gpu组成了协同处理环境。cpu运算非常复杂的序列**,而gpu则运行大规模并行应用程序。微软利用directx ***pute将gpu作为操作系统的核心组成部分之一。
directx ***pute。它让开发人员能够利用 gpu的大规模并行计算能力,创造出引人入胜的消费级和专业级计算应用程序。简单的说,directx ***pute就是微软开发的gpgpu通用计算接口,欲统一gpu通用计算标准。
也就是说windows7 以后gpu的硬件地位将仅次于cpu,发挥出更大的效用。
为什么GPU能加速深度学习,为什么说NVIDIA GPU更适合进行深度学习深度学习
1楼 匿名用户 因为深度学习在训练的时候要更新很多很多很多参数，用cpu太费时间，用gpu可以并行处理的运算比cpu多的多 深度学习用cpu训练和用gpu训练有什么区别 2楼 课文你来说 1 cpu主要用于串行运算 而gpu则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以gpu的作用...
位移对时间的积分是什么物理量，还有，加速度对时间的
1楼 匿名用户 这两个都是冲量的表达形式。 物体所受合外力的冲量等于它的动量的增量。 这里，力的大小可以通过一定质量的位移或加速度表达。 2楼 请问额外大本营 r叫急动导 就是加速度随时间的变化率。好像在工程上偶尔会用到。至于位移的积分在物理学上是没有定义的 用不到 没有实际意义。 位移对时间的积分...