1樓：小怪獸路明非
英偉達的gpu，或者說是圖形處理
器，採用並行運算結構，即大量的小型處理單元，相對於cpu的少量大型處理單元，這樣的結構與人腦更相似，故可用於模擬人腦的學習功能，因為人腦在學習時是大量神經元的同時工作，進而實現人工智慧的深度學習
為什麼說nvidia gpu更適合進行深度學習深度學習
2樓：匿名使用者
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分散式特徵表示。[1]
深度學習的概念由hinton等人於2023年提出。基於深度置信網路(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。
[1]深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。[2]
為什麼說nvidia gpu更適合進行深度學習深度學習
3樓：匿名使用者
不一定呢，雖說nvidia gpu的cuda定製得不錯，但amd的也非常適合呢，因為amd gpu很多都支
持opencl技術，並且amd cpu也很多支援opencl，計算起來可以cpu+gpu並行加速。
為什麼要用gpu來進行深度學習運算
4樓：加百列在微笑
gpu的計算單元比較多，所以計算能力比起cpu強大很多
深度學習用cpu訓練和用gpu訓練有什麼區別？
5樓：課文你來說
（1）cpu主要用於序列運算；而gpu則是大規模並行運算。由於深度學習中樣本量巨大，引數量也很大，所以gpu的作用就是加速網路運算。
（2）cpu算神經網路也是可以的，算出來的神經網路放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。而目前gpu運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度並沒有cpu快。
2、深度學習
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。
深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的方法。觀測值（例如一幅影象）可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。
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。
6樓：匿名使用者
gpu的競爭遠比cpu的競爭來得激烈。通用pc的cpu就只有英特爾和amd兩家大廠。cpu廠商沒有采用gpu的先進工藝是因為cpu廠商都有自己投資的生產線，不可能一下把原來的生產線都淘汰了上新的生產線，那樣做可能連當初投入的資金都難以收回。
而gpu廠商由於種種原因，一般都是自己設計由別人代工的，比如找臺積電代工。代工廠商為了能接到業務，只有不停升級自己的生產裝置，這樣才能生存下來。
cpu除了處理遊戲的ai，情節等方面的資料外，對於有些影象方面也是由它完成的。當微軟每次釋出新的dx時，並不是每款gpu都能支援dx新的特性，所以有些影象方面的任務還得由cpu來完成。還有有些特性比如重力特性以前是由cpu來完成，現在有些gpu也能支援了，這些任務就由gpu來完成了。
gpu相當於專用於影象處理的cpu，正因為它專，所以它強，在處理影象時它的工作效率遠高於cpu，但是cpu是通用的資料處理器，在處理數值計算時是它的強項，它能完成的任務是gpu無法代替的，所以不能用gpu來代替cpu。
微軟釋出windows7 其中一個顯著特性就是 聯合gpu和cpu的強大實力，提升gpu在硬體使用的價值，在windows7中，cpu與gpu組成了協同處理環境。cpu運算非常複雜的序列**，而gpu則執行大規模並行應用程式。微軟利用directx ***pute將gpu作為作業系統的核心組成部分之一。
directx ***pute。它讓開發人員能夠利用 gpu的大規模平行計算能力，創造出引人入勝的消費級和專業級計算應用程式。
gpu介紹：
gpu概念：gpu英文全稱graphic processing unit，中文翻譯為「圖形處理器」。gpu是相對於cpu的一個概念，由於在現代的計算機中（特別是家用系統，遊戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。
gpu的作用：gpu是顯示卡的「大腦」，它決定了該顯示卡的檔次和大部分效能，同時也是2d顯示卡和3d顯示卡的區別依據。2d顯示晶片在處理3d影象和特效時主要依賴cpu的處理能力，稱為「軟加速」。
3d顯示晶片是將三維影象和特效處理功能集中在顯示晶片內，也即所謂的「硬體加速」功能。顯示晶片通常是顯示卡上最大的晶片（也是引腳最多的）。現在市場上的顯示卡大多采用nvidia和ati兩家公司的圖形處理晶片。
沒有gpu可以做深度學習嗎
7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。
cpu，gpu，dsp，npu到底哪個更適用於深度學習
8樓：匿名使用者
gpu>>cpu>dsp， npu沒用過。 在並行性比較好的**， gpu可以達到cpu的千倍， dsp並行性最差。
gpu加速器 能做深度學習嗎
9樓：共和國過果y復
說到這個當然是無線流量的ysscloud了
呵呵也是不錯的
能幫到你嗎
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