GPU与CPU比较,GPU为什么更适合深度学习?

2021-05-29 09:30:09 seo 150

GPU和人工智能越来越火,引起了大批投资者和开发者的注意。百度前首席科学家Andrew Ng曾提到,人工智能的春天已经到来,其重要因素之一是GPU处理能力,能让神经网络的智能可以随数据增加而继续提升,突破了过去的人工智能所能达到的平台。

GPU服务器

一、CPUGPU对比

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强,计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工,可以加速计算,能将应用程序计算密集部分的工作负载转移GPU简而言之,CPU擅长统领全局等复杂操作,GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动的教授,而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。

二、深度学习

深度学习机器学习领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标-人工智能,其是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。这个模型的最大特点是,需要大数据来训练。因此,对电脑处理器的要求,就是需要大量的并行的重复计算,GPU正好有这个专长,时势造英雄,因此,GPU就出山担当重任了。


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GPU具有如下特点:

1.提供了多核并行计算的基础结构,且核心数非常多,可以支撑大量数据的并行计算。并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法,目的是提高计算速度,及通过扩大问题求解规模,解决大型而复杂的计算问题。

2. 拥有更高的访存速度。

3.更高的浮点运算能力。浮点运算能力是关系到处理器的多媒体、3D图形处理的一个重要指标。现在的计算机技术中,由于大量多媒体技术的应用,浮点数的计算大大增加了,比如3D图形的渲染等工作,因此浮点运算的能力是考察处理器计算能力的重要指标。

 

基于这三个特点,GPU非常适合深度学习深度学习需要较高的计算能力,所以对GPU的选择会极大地影响使用者体验。快速的GPU可以帮助刚开始学习的朋友快速地积累实践经验,并用深度学习解决实际问题。思腾合力(天津)科技有限公司成立于 2009年,总部位于天津滨海经济开发区逸仙园区,思腾合力作为NVIDIA精英级别的合作伙伴,一直专注于人工智能领域,提供深度学习、GPU高性能计算、虚拟化、分布式存储、集群管理等产品和整体解决方案,致力于成为行业领先的人工智能基础架构解决方案商。


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