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        首頁 - 新聞資訊 - 行業新聞 - GPU與CPU比較,GPU為什么更適合深度學習?

        GPU與CPU比較,GPU為什么更適合深度學習?

        時間:2022-08-16 14:27:48

        GPU 可以加速計算,能將應用程序計算密集部分的工作負載轉移到 GPU,同時仍由 CPU 運行其余程序代碼。從用戶的角度來看,應用程序的運行速度明顯加快。

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        GPU  CPU 性能比較


        理解 GPU 和 CPU 之間區別的一種簡單方式是比較它們如何處理任務。CPU 由專為順序串行處理而優化的幾個核心組成,而 GPU 則擁有一個由數以千計的更小、更高效的核心(專為同時處理多重任務而設計)組成的大規模并行計算架構。

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        CPU是一個有多種功能的優秀領導者。它的優點在于調度、管理、協調能力強,計算能力則位于其次。而GPU相當于一個接受CPU調度的擁有大量計算能力的員工。


        下圖是處理器內部結構圖:

        DRAM即動態隨機存取存儲器,是常見的系統內存。

        Cache存儲器:電腦中作高速緩沖存儲器,是位于CPU和主存儲器DRAM之間,規模較小,但速度很高的存儲器。

        算術邏輯單元ALU是能實現多組算術運算和邏輯運算的組合邏輯電路。


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        當需要對大數據bigdata做同樣的事情時,GPU更合適,當需要對同一數據做很多事情時,CPU正好合適。

        GPU能做什么?關于圖形方面的以及大型矩陣運算,如機器學習算法等方面,GPU就能大顯身手。

        簡而言之,CPU擅長統領全局等復雜操作,GPU擅長對大數據進行簡單重復操作。CPU是從事復雜腦力勞動的教援,而GPU是進行大量并行計算的體力勞動者。


        機器深度學習

        深度學習是模擬人腦神經系統而建立的數學網絡模型,這個模型的最大特點是,需要大數據來訓練。因此,對電腦處理器的要求,就是需要大量的并行的重復計算,GPU正好有這個專長,時勢造英雄,因此,GPU就出山擔當重任了。


        GPU具有如下特點:

        、提供了多核并行計算的基礎結構,且核心數非常多,可以支撐大量數據的并行計算。

        并行計算或稱平行計算是相對于串行計算來說的。它是一種一次可執行多個指令的算法,目的是提高計算速度,及通過擴大問題求解規模,解決大型而復雜的計算問題。

        2、 擁有更高的訪存速度。

        3、更高的浮點運算能力。浮點運算能力是關系到處理器的多媒體、3D圖形處理的一個重要指標?,F在的計算機技術中,由于大量多媒體技術的應用,浮點數的計算大大增加了,比如3D圖形的渲染等工作,因此浮點運算的能力是考察處理器計算能力的重要指標。

        這三個特點,非常適合深度學習了。


        怎樣發揮GPU的大數據處理能力


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        GPU只是顯卡上的一個核心元件,又不能單獨工作,它還需要緩存來輔助工作。獨立顯卡是直接焊死了GPU在顯卡電路板上,上面有一個散熱風扇供它單獨使用。集成顯卡是把GPUCPU放在一起,共用緩存來工作,并且公用一個散熱風扇。


        電腦處理一大塊數據比處理一個一個數據更有效,執行指令開銷也會大大降低,因為要處理大塊數據,意味著需要更多的晶體管來并行工作,現在旗艦級顯卡都是百億以上的晶體管。

        因此,要利用GPU做大數據處理工作,至少目前來說,還沒有單獨的GPU板卡可購。只能購買GPU性能優越的超級獨立顯卡,或集成集卡中GPU性能優秀的主板。

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