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利用GPU进行深度学习模型

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发表于:2019/6/21 10:32:22
#0楼
   当你使用GPU进行深度学习时,你会一次又一次惊奇地发现,你的速度提高了多少。与CPU相比,20倍的速度提升是很常见的,但是在更大的处理问题上,你甚至可以达到50倍的速度提升。使用GPU,您可以比平常更快地尝试新的想法、算法和实验,并且几乎可以立即得到关于哪些可行哪些不可行的反馈结果。如果你是认真的,一定要有一个深度学习。那么怎么挑选合适的GPU去深度学习呢?下面一起来看看。
   当一个人开始进行深度学习时,拥有一个快速的GPU是一个非常重要的,因为这种在实践经验中的快速收获是建立在专业技能的基础之上的,你会在将深度学习应用中遇到许多的新问题,如果没有这种快速的反馈,从错误中吸取教训就会花费太多的时间。有了GPU,就可以很快的学会如何将深度学习应用得更好。
   使用模型并行性,能够组成更大的神经网络,它有近30亿个连接。但要利用好这些联系,只需要更大的数据集。另一方面,多GPU的一个优点是可以在每个GPU上分别运行多个算法或实验。虽然没有获得加速,但可以通过同时使用不同的算法或参数获得更多关于性能的信息。如果你的主要目标是尽快获得深度学习经验,这是非常有用的,而且对于想同时尝试多个新算法版本的研究人员也是非常有用的。
   如果只是偶尔使用深度学习,或者使用非常小的数据集(小于10-15GB)和重要的密集神经网络,那么多个GPU可能不适合。
   如果想自己编写类似的网络,请注意,要编写高效的多GPU网络是一项艰巨的任务,这将比在一个GPU上编写一个简单的网络要花费更多的时间。
   因此,总的来说,一个GPU应该足以完成几乎所有任务,而额外的GPU只能在非常特定的情况下传递好处(许多GPU用于非常、非常大的数据集)。
31764
jint 管理员
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发表于:2019/6/21 10:35:45
#1楼
10秒看完楼楼的贴文,概括一句话,GPU比CPU更强大。
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yanli7234 版主
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发表于:2019/6/21 10:46:27
#2楼
涨姿势鸟。但现在好多的超算,都是CPU+GPU的架构,估计CPU也是不能少的吧。
国人当自强,共同努力,抵制日货。
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发表于:2019/6/21 11:18:42
#3楼
回复 #1楼 jint
在很多深度学习的实际应用当中,GPU确实比CPU要强大许多
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发表于:2019/6/21 11:21:20
#4楼
回复 #2楼 yanli7234
嗯嗯,也不否认CPU的重要性,只是在速度反馈这个上面,CPU没有GPU效果好
701
变量请用_线
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发表于:2019/6/22 9:57:41
#5楼
回复 #1楼 jint
1.深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型,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;刚好,GPU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。
2.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

所以,并非GPU比CPU强大,只是善长的领域不同哦。
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yanli7234 版主
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2011论坛贡献奖
发表于:2019/6/23 2:01:25
#6楼
回复 #5楼 变量请用_线
虽然本胖不懂,但感觉你说的好有道理的样子。
国人当自强,共同努力,抵制日货。
11227
hdjchai
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发表于:2019/6/23 9:19:01
#7楼
楼主具体讲的是哪方面的应用。
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