为什么GPU训练网络还不如CPU快

最新推荐文章于 2025-02-15 22:57:06 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-15 22:57:06 发布 · 2.4k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #人工智能 #机器学习 #神经网络 #计算机视觉

本文探讨了GPU在深度学习网络训练中的加速效果。指出在小规模网络中，GPU可能不如CPU高效；但随着网络规模增大，GPU能显著提高训练速度。通过实例展示了在大规模网络上，GPU相较于CPU的显著加速比。
部署运行你感兴趣的模型镜像

为什么GPU训练网络还不如CPU快

当网络规模较小的时候，GPU是无法体现出计算上的优势的，可能不光没有加速效果，反而还不如CPU训练的快。

只要加大网络规模，当网络足够大的时候，GPU才能显示出它的加速效果

Pytorch官网的这篇tutorial也提到相关的内容
如下
在这里插入图片描述
将下图红框参数都改为200
在这里插入图片描述
在我笔记本上的加速效果如下,有三倍多的速度提升

CPU训练用时20m0s
在这里插入图片描述
GPU训练用时5m59s
在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.9

TensorFlow-v2.9

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

GPU 网络基础：训练中的通信、横向扩展、纵向扩展、网络架构、交换机等
musicml的博客
10-14 374
从表格里能算出，每个 “可扩展单元”（SU）有 32 个节点，每个节点有 8 块 GPU—— 这就是 “横向扩展”（32 个节点）和 “纵向扩展”（每个节点 8 块 GPU）的结合。而学习的核心发生在 “反向传播”（backward pass）：通过 “反向传播算法” 计算出网络中每个权重对误差的 “贡献度”，再用 “梯度下降”（gradient descent）调整所有权重 —— 相当于拧动几十亿个 “旋钮”，让误差逐渐减小。训练时，每块 GPU 会根据前向传播的误差，计算出权重更新所需的 “梯度”。
利用GPU训练
apple_53439775的博客
04-04 4312
利用GPU来训练一般来说训练的速度比CPU要快的多，并且添加GPU也并不复杂，添加cuda()即可。 在下面模块添加GPU操作语句： 1.神经网络模型 #搭建神经网络 class Gu(nn.Module): def __init__(self): super(Gu , self).__init__() self.model1 = Sequential( Conv2d(3, 32, 5, 1, 2), ...
CPU比GPU训练神经网络快十几倍，英特尔：别用矩阵运算了
3D视觉工坊
04-10 1251
来源丨机器之心神经网络训练通常是 GPU 大显身手的领域，然而莱斯大学和英特尔等机构对 GPU 的地位发起了挑战。在深度学习与神经网络领域，研究人员通常离不开 GPU。得益于 GPU 极高...
深度学习训练模型过程记录-GPU与CPU对训练集速度的区别(1050ti)
MMMMMMNONG的博客
10-30 1388
对比有无CPU与GPU的效果
（深度学习）为什么GPU比CPU慢？
赵凯月的博客
07-15 4388
GPU由于擅长矩阵运算，在深度学习尤其是计算机视觉方面得到了广泛的应用。 前几天在我废了好大劲在我的的电脑上安装了Tensorflow 2.0 - GPU，然后就迫不及待地去体验一下GPU的速度。 我去Tensorflow官网上直接复制了一段代码，就是最简单的神经网络识别MNIST手写数字数据集。然后分别用GPU和CPU跑了以下，结果让我大吃一惊。之前听别人说用GPU通常会比CPU快好几倍，而我经过尝试发现GPU竟然比CPU还要慢了好多！ 经过请教别人和上网查资料得出结论：是因为模型规模过小，没有体现出GP
一文彻底搞懂为什么OpenCV用GPU/cuda跑得比用CPU慢？
$firecat利白的代码足迹$
03-27 1万+
最近项目需要，发现了这个问题。网上找原因，汇总起来，有以下几点原因：1、首先对于任何一个CUDA程序，在调用它的第一个CUDA API时后都要花费秒级的时间去初始化运行环境，后续还要分配显存，传输数据，启动内核，每一样都有延迟。这样如果你一个任务CPU运算都仅要几十毫秒，相比而言必须带上这些延迟的GPU程序就会显得非常慢。2、其次，一个运算量很小的程序，你的CUDA内核不可能启动太多的线程，没有足够的线程来屏蔽算法执行时从显存加载数据到GPU SM中的时延，这就没有发挥GPU的真正功能。
利用gpu加速神经网络算法,为什么用gpu 模型训练
Supermen333的博客
08-25 3198
使用神经网络训练，一个最大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的参数会消耗很多的时间，在神经网络训练过程中，运算最多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了GPU，GPU本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。一个有趣的地方是在每次搜索到叶子节点时，没有立即叶子节点，而是等到访问次数到达一定数目(40)才，这样避免产生太多的分支，分散搜索的注意力，也能节省GPU的宝贵资源，同时在时，对叶节点的盘面估值会更准确些。
Matlab 并行运算与神经网络-基于CPUGPU的并行神经网络运算
最新发布
12-08
Matlab结合并行运算和神经网络工具箱为研究者和工程师提供了一个功能全面、操作简便的平台，让他们能够有效地开发高性能的神经网络模型，并且在大数据时代中，借助CPU和GPU的强大并行计算能力，显著提升数据处理和...
训练神经网络gpu占用率低,gpu为什么适合神经网络
神经网络爱好者
08-17 2449
之前我们讲到规模的重要性，包括计算的规模和数据的规模，对于这些深度学习系统来进行训练，这里我想给大家介绍一个简单的方法，如果能够提升机器学习系统的表现，这当然有点过于简单了，但是我的团队问我怎么提升他们的机器学习系统的时候，我首先会把这个简单的方法告诉他们。我的意思是五年之前大部分的机器学习所输出的都只是整数，比如垃圾邮件分类，你输入一个邮件，输入的是0或1是不是垃圾，图片也是一样的，输出的是一个整数，现在发生了变化，深度学习越来越多的可以去输出非常复杂的结果，比如一个句子或者是一个图像。...
大模型训练为什么依赖GPU
码上飞扬的博客
02-15 1459
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习领域的进步，大模型的训练逐渐成为研究和工业界的热点。作为大模型训练中的核心硬件，GPU（图形处理单元）扮演了至关重要的角色。那么，为什么大模型训练如此依赖GPU呢？本文将从多个角度探讨这一问题。
精选资源
将深度神经网络部署到嵌入式GPU：如何为嵌入式GPU创建，训练和部署深度神经网络-matlab开发
05-28
由于嵌入式设备固有的资源限制，在嵌入式GPU平台上设计和部署深度学习和计算机视觉应用程序具有挑战性，该演示演示了如何创建和训练用于图像分类的深度神经网络，以及如何使用GPU Coder部署经过训练的网络。...
CPU和GPU跑深度学习差别有多大？
喜欢打酱油的老鸟
07-28 1万+
作者：带萝卜 链接：https://www.zhihu.com/question/273812506/answer/1271840613 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Intel曾经用自己最强的CPU和NVIDIA的GPU做过性能对比。 首先是ResNet-50的推理性能对比： 可见，两块Xeon 9282（五十六核处理器）的性能是与一块V100非常接近的，但是功率却是V100的两倍多。至于价格方面，据说9282的价格在2.5w-5w美元之间.
windows10环境下 tensorflow-gpu 1.9.0 使用gpu和cpu进行训练神经网络时间对比
lzy我就来随便逛逛的博客
03-23 4019
好不容易配好了tensorflow-gpu的环境，当然要试试使用gpu到底比用cpu快多少啦。在跑程序之前，我们先要知道程序所能调用的设备信息，在spyder中使用以下代码即可，当然其他编辑器也是可以的。 from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())　 输入代码后，...
CPU和GPU训练耗时比较
temp_X的博客
05-07 3507
网络训练耗时 为什么要用GPU训练网络 CPU 训练是在载入图片并进行处理后再开始训练网络，而利用GPU 训练是在CPU 载入图片处理后利用GPU 进行网络训练，GPU 训练速度更快且后面的图片加载不受音响 为什么要用tf.data方法训练 不适用多线程方法，读取图片较慢，大多数情况下GPU 都在空闲状态，使用多线程方法可以提图片读取处理速度，使得CPU和GPU更好搭配，缩短训练时间，利用缓存也可以提升CPU读取和处理图片的速率。（提前读取图片放在内存中，内存得足，但效果没有使用多线程明显。） ..
YDOOK： pytorch 为什么使用 GPU 加速后的计算速度没有感觉明显提升
YDOOK
09-01 1956
pytorch 为什么使用 GPU 加速后的计算速度没有感觉明显提升 原因： 使用 GPU 加速计算只有在进行 大规模数据计算 的时候才能体现并行计算的快速优势。
yolov8n在cpu和gpu,1050ti下速度的对比（10倍差）
we34dfg的博客
07-13 4708
yolov8n在cpu和gpu,1050ti下速度的对比
机器学习 任务管理器中显示cpu占用很高，gpu很低，但是设置了Gpu运算
weixin_44154094的博客
04-02 4772
暂时没有得到官方的解释 问题 这是我的情况， 我的 cuda已经正常安装了，并且 但是依然提示cpu占用很高， 程序中设置了使用Gpu 查看是否机器学习使用了Gpu 在程序运行过程中， nvidia-smi 我特意验证了一下 在没有进行深度学习的时候： 进行深度学习的时候： 但任务管理器中关于Gpu没有啥提示 现在，深度学习确实使用的是Gpu ...
模型训练中，不调用gpu比调用gpu更快的情况
永远的我们的博客
09-29 3290
gpu，cpu，训练时间
PyTorch使用cpu调用gpu训练的模型
热门推荐
观自在的博客
08-09 3万+
最近遇到一个问题，发下gpu训练的模型在cpu下不能跑，很难受。 结果发现原来是自己使用了DataParallel的问题，我保存的是整个模型。 model=DataParalle(model) torch.save('xx.pkl',model) 然后把模型copy到自己电脑上用cpu跑 model=torch.load('xx.pkl') #此处报错了。。。。 原因是cp...
为什么gpu特别适合用于训练深度神经网络
06-19
<think>嗯，用户现在转向了一个新问题，关于GPU在深度学习中的优势。虽然之前的讨论集中在AlexNet的dropout技术上，但用户现在显然对硬件加速原理产生了兴趣。从引用内容看，用户已经提供了一些背景材料，主要强调GPU的并行计算能力。用户可能正在学习深度学习优化技术，或者在实际项目中遇到了训练速度瓶颈。ta的提问方式很专业，直接聚焦在“为什么GPU适合训练DNN”和“并行计算如何加速”这两个核心点上。考虑到之前讨论过神经网络结构，现在延伸到硬件层面，说明用户的学习路径很系统。关于GPU优势，需要从三个层面解释：首先是硬件架构差异，GPU有上千个流处理器而CPU通常只有几十个核心；其次是数据并行特性，神经网络中矩阵运算这类可并行操作占比超过90%；最后是软件生态，CUDA等工具链的成熟度。特别要注意的是，用户提供的引用[2]提到“并行计算单元”，这应该是展开的关键点。在解释并行加速时，要用具体例子说明。比如一个全连接层的权重矩阵乘法，如果输入向量是1024维，权重矩阵是1024x2048，那么GPU可以同时计算2048个输出神经元的值，而CPU只能顺序计算。这种并行性直接带来百倍速度提升。用户提供的引用[3]提到“.to('cuda')”的魔法效果，正好可以用这个例子具象化。需要提醒内存带宽的重要性。引用[1]提到“计算密集”，其实除了计算还有数据搬运问题。GPU的HBM2显存带宽可达900GB/s，而CPU通常不到100GB/s，当训练ImageNet这类大型数据集时，数据吞吐量差异会直接影响迭代速度。最后要补充现代发展，比如TensorCore对混合精度计算的支持。用户可能不知道FP16训练既能加速又能省显存，这点虽然不在原始问题里，但对实践很有价值。结尾的扩展问题特意加入了关于GPU局限性的讨论，帮助用户建立全面认知。</think>GPU在训练深度神经网络(DNN)中具有显著优势，其核心原因在于**硬件架构的并行计算能力与神经网络计算特性的高度匹配**。以下是具体分析： --- ### 一、GPU vs CPU 架构本质差异 | **特性** | **CPU** | **GPU** | |----------------|----------------------------------|----------------------------------| | 核心数量 | 通常4-64核心 | 数千流处理器（如NVIDIA A100: 6912核心） | | 设计目标 | 低延迟顺序计算 | 高吞吐量并行计算 | | 内存带宽 | 约50-100GB/s | 高达2TB/s（如H100）[^2] | | 适用场景 | 逻辑控制、分支预测 | 大规模数据并行计算 | > **关键结论**：神经网络训练中90%以上是**矩阵乘法**和**卷积运算**，这类操作可被分解为大量独立并行任务，完美契合GPU架构[^1]。 --- ### 二、GPU如何加速训练过程 #### 1. **大规模并行矩阵运算** 神经网络的核心计算可表示为： $$\mathbf{Y} = \mathbf{WX} + \mathbf{b}$$ 其中： - $\mathbf{W}$：权重矩阵（如4096×4096） - $\mathbf{X}$：输入数据矩阵 - $\mathbf{b}$：偏置向量 **GPU加速原理**： 将矩阵拆分为数万个微小计算单元，由数千核心**同步执行**。例如： - CPU需顺序计算4096×4096=1600万次乘加 - GPU可将计算分配到6000+核心，实现**近线性加速** #### 2. **专用硬件指令集** 现代GPU包含深度学习专用单元： - **Tensor Core**（NVIDIA）：支持混合精度计算 - FP16矩阵运算速度是FP32的8倍 - 每秒可处理312 TFLOPS（A100 GPU）[^3] - **RT Core**：加速激活函数等非线性运算 #### 3. **高内存带宽优化** ```mermaid graph LR A[训练数据] --> B[GPU显存] B --> C{并行读取} C --> D[流处理器1] C --> E[流处理器2] C --> F[流处理器...n] ``` - GPU显存（如HBM2e）带宽达1.5TB/s，是DDR5内存的15倍 - 避免数据搬运瓶颈，保持计算单元满载[^2] --- ### 三、实测性能对比（以ResNet-50训练为例） | **硬件** | 训练时间（ImageNet） | 相对速度 | |----------------|---------------------|----------| | Intel Xeon 8280 | 25小时 | 1× | | NVIDIA V100 | 1.2小时 | 20.8× | | NVIDIA A100 | 0.6小时 | 41.6× | > 数据来源：MLPerf基准测试[^3] --- ### 四、软件生态加持 1. **CUDA并行编程模型** 允许开发者直接调用GPU硬件资源： ```cpp // 示例：并行矩阵乘法内核 __global__ void matMul(float *A, float *B, float *C, int N) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; if (i < N && j < N) { float sum = 0; for (int k = 0; k < N; k++) sum += A[i*N+k] * B[k*N+j]; C[i*N+j] = sum; } } ``` 2. **深度学习框架优化** PyTorch/TensorFlow通过自动将操作映射到GPU内核： ```python # 一行代码启用GPU加速 model.to('cuda') # 触发底层CUDA内核调用[^3] ``` --- ### $\star$ 本质原因总结 GPU的**大规模细粒度并行架构**与神经网络**高度并行的计算图结构**形成协同： 1. **计算匹配**：矩阵运算可分解为海量独立子任务 2. **内存匹配**：高带宽满足参数/梯度密集型访问 3. **生态匹配**：CUDA+框架实现计算图高效映射 > 最终实现**训练速度提升10-50倍**，使复杂DNN训练成为可能[^1][^2]。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值