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beiyuan created CPU/GPU type debugging task beiyu202306261773170
10 months ago
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10 months ago
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10 months ago
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10 months ago
beiyuan created CPU/GPU type debugging task beiyu202306212362633(deleted)
10 months ago
beiyuan created CPU/GPU type debugging task beiyu202306212362456(deleted)
10 months ago
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10 months ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#16
GPU 与 CPU 区别比较 GPU 和 CPU ,就是比较它们两者如何处理任务。如下图图 1-9 所示, CPU 使用几个核心处理单元去优化串行顺序任务,而 GPU 的大规模并行架构拥有数以千计的更小、更高效的处理单元,用于处理多个并行小任务。 CPU 拥有复杂的系统指令,能够进行复杂的任务操作和调度,两者是互补关系,而不能相互代替。 GPU 是大规模并行架构,处理并行任务毫无疑问是非常快的,深度学习需要高 效的矩阵操作和大量的卷积操作, GPU 的并行架构再适合不过。简单来说,确实如此,但是为什么 GPU 进行矩阵操作和卷积操作会比 CPU 要快呢?真正原因是 GPU具有如下特性 : (1) 高带宽 (2) 高速的缓存性能 (3) 并行单元多 在执行多任务时, CPU 需要等待带宽,而 GPU 能够优化带宽。举个简单的例子,我们可以把 CPU 看作跑车, GPU 是大卡车,如下图图 1-10 所示任务就是要把一堆货物从北京搬运到广州。 CPU(跑车〉可以快速地把数据(货物〉从内存读入 RAM 中,然而 GPU (大卡车〉装货的速度就好慢了。不过后面才是重点, CPU (跑车)把这堆数据(货物)从北京搬运到广州|需要来回操作很多次,也就是往返京广线很多次,而 GPU (大卡车)只需要一 次就可以完成搬运(一次可以装载大量数据进入内存)。换言之, CPU 擅长操作小的内存块,而 GPU 则擅长操作大的内存块 。 CPU 集群大概可以达到 50GB/s 的带宽总量,而等量的 GPU 集群可以达到 750GB/s 的带宽量。 如果让一辆大卡车去装载很多堆货物,就要等待很长的时间了,因为要等待大卡车从北京运到广州,然后再回来装货物。设想一下,我们现在拥有了跑车车队和卡车车队(线程并行〉,运载一堆货物(非常大块的内存数据需要读入缓存,如大型矩阵)。我们会等待第一辆卡车,但是后面就不需要等待的时间了,因为在广州会有一队伍的大卡车正在排队输送货物(数据),这时处理器就可以直接从缓存中读取数据了。在线性并行的情况下, GPU 可以提供高带宽,从而隐藏延迟时间。这也就是GPU 比 CPU 更适合处理深度学习的原因。
1 year ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#15
GPU与显卡的区别GPU只是显卡上的一个核心处理芯片,是显卡的心脏,不能单独作为外接扩展卡使用,GPU因并行计算任务较重,所以功耗较大,只能焊接在显卡的电路板上使用。显卡上都有GPU,它是区分显性能的最主要元件,显卡也叫显示适配器,分为独立显卡和主板上集成显卡,独立显卡主要由GPU、显存和接口电路构成,集成显卡没有独立显存而是使用主板上的内存。 GPU是图形处理器,一般GPU就是焊接在显卡上的,大部分情况下,我们所说GPU就等于指显卡,但是实际情况是GPU是显示卡的“心脏”,是显卡的一个核心零部件,核心组成部分。它们是“寄生与被寄生”关系。GPU本身并不能单独工作,只有配合上附属电路和接口,才能工作。
1 year ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#14
机器学习的一般方法机器学习按照方法主要可以分为两大类:监督学习和无监督学习。其中监督学习主要由分类和回归等问题组成,无监督学习主要由聚类和关联分析等问题组成。深度学习则属于监督学习当中的一种。
1 year ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#13
什么是深度学习?深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)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(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。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。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。 深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
1 year ago
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