沒有GPU的日子,大家是怎麼深度學習的

2021-05-30 17:04:37 字數 2435 閱讀 5322

1樓:

不用什麼雜誌bai.

一、問du題總是來自於人、來zhi自於生活。dao 二、自己要多看內些書,特別是名人寫的書容。

三、思考訓練要自己來進行。自己分析問題。 也就是說,自己有了內涵,然後多想想平時遇到的問題,日子長了,自己思考問題也就深了!

2樓:匿名使用者

你好,我也在做深度學習方面的研究,你開始實現了嗎?僅僅用cpu進行計算,能夠進行下去嗎???是不是隻有速度慢這一個缺點?有沒有可能完全跑不下去

3樓:樂觀的慢慢

深度學習需要具bai備三個因du素,1,演算法zhi 2,gpu機器 3,資料庫。

cpu和gpu跑深度學習差別有多大

4樓:匿名使用者

gpu 的架構與 cpu 很不一樣。首先,gpu 並不具備多功能性。其次,與消費級 cpu 個位數的核心數目不同,消費級的 gpu 通常有上千個核心——特別適合處理大型資料集。

由於 gpu 在設計之初有且只有一個目的:最大化平行計算。每一代製程縮減直接帶來更多的核心數量(摩爾定律對於 gpu 更明顯),意味著 gpu 每年有大約 40% 的效能提升。

gpu適合深度學習的三大理由(按重要程度排序):高寬頻的記憶體;多執行緒並行下的記憶體訪問隱藏延遲;數量多且速度快的可調整的暫存器和l1快取。

深度學習之中使用神經網路訓練,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:卜馳柳卉

這顯示卡不是沒有gpu。。。只是a卡支援的opencl加速而已,現在caffe不支援opencl的,你顯示卡384個流處理器計算起來是可以比四核cpu快3倍的,建議你自己構建網路別用框架,然後用opencl加速比較實際。除非你不注重時間跟效率。

再不然就換成n卡咯,但成本需要考慮了。

沒有gpu可以做深度學習嗎

6樓:背鍋俠丶李達康

深度學習需要具備三個因素,1,演算法 2,gpu機器 3,資料庫。gpu選擇的話,由於一般的深度學習都不需要單精度,所以價效比最高的gpu是gtx系列,比如titan x,titan x是現在深度學習用的最多的卡。

為什麼gpu能加速深度學習

7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

深度學習用gpu好還是cpu好? 5

8樓:匿名使用者

個人覺得,這個課題,可以通過實踐去驗證......

分別用cpu和gpu進行一下試驗,看看哪個效果好......效果更好的,就是最佳的選擇......

9樓:熱過火啊

不是很瞭解你的計算需求,不過從效率來說。目前用gpu的效率好過cpu幾倍。看你資料量 1660ti不太適合這種應用場景。視訊記憶體不夠的可能性肯定存在。建議試下。不行再加記憶體

希望對你有所幫助。不懂繼續問,滿意請採納

10樓:蜀中諸葛暗

現在做深度學習可以採用雲端計算資源,多種顯示卡(特斯拉p4 p40 p100 2080ti t4)多種預裝環境(cuda,tensorflow python)可以選擇,而且隨用隨開就行,一小時幾元錢,滴滴打車現在也做雲gpu,用過幾次挺不錯的https://i.didiyun.

***/2blhvrc4m6a

11樓:匿名使用者

深度學習看你是初學的還是複習的,初學的一般對cpu顯示卡都不是要求特別高,如果是複習大型的深度學習哪吃gpu顯示卡相當厲害,比如,麗臺tesla p100 12g深度學習機器學習gpu加速卡,40000塊,所以為什麼有專門的深度學習顯示卡就說明gpu給cpu更重要,

深度學習為什麼需要gpu

12樓:雯血淚

gpu為圖形影象專門設計,在矩陣運算,數值計算方面具有獨特優勢,特別是浮點和平行計算上能優於cpu的數十數百倍的效能。

還有個更重要的是,gpu相對cpu幹事少,高尖堅啊,沒什麼打擾,自然效率高了。

為什麼做gpu計算,深度學習用amd顯示卡的很少,基本都nvidia

13樓:我拿流浪打

因為在深度學習領域,cuda比opencl更好用,比如google也是選擇用cuda

而cuda只支援n卡。

以前amd本身對加速卡領域涉

內及沒有容n卡深,近幾年看到這邊潛力非常巨大,最近才大力打造amd radeon instinct系列加速卡。

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