65、使用GPU加速计算

使用GPU加速计算

在机器学习和深度学习领域，训练大型神经网络往往需要大量的时间和计算资源。使用单个CPU在单台机器上训练一个大型神经网络可能需要数天甚至数周的时间。而GPU（图形处理单元）的出现为加速计算提供了强大的解决方案。本文将详细介绍如何使用GPU来加速模型训练，以及如何在多个设备（包括CPU和多个GPU）之间分配计算任务。

GPU加速的优势

GPU的并行计算能力使其在处理大规模矩阵运算和深度学习任务时具有显著的优势。与CPU相比，GPU可以在短时间内完成大量的计算任务，从而将训练时间从数天或数周缩短至几分钟或几小时。这不仅节省了大量的时间，还使得我们能够更轻松地尝试各种模型，并根据新数据频繁地重新训练模型。

通常，在单台机器上添加GPU卡就可以显著提升性能。在许多情况下，这已经足够满足需求，无需使用多台机器。例如，在单台机器上使用四块GPU训练神经网络的速度通常与在多台机器上使用八块GPU相当，这是因为分布式设置中的网络通信会带来额外的延迟。同样，使用单个强大的GPU通常比使用多个较慢的GPU更可取。

获取GPU的途径

要使用GPU加速计算，首先需要获取GPU。有两种主要的途径：购买自己的GPU卡或使用云端配备GPU的虚拟机。

购买自己的GPU卡

如果选择购买GPU卡，需要仔细选择合适的产品。目前，TensorFlow仅支持具有CUDA计算能力3.5及以上的Nvidia卡（当然也支持Google的TPU），但未来可能会扩展对其他制造商的支持。因此，在购买之前，请务必查看TensorFlow的文档，了解当前支持的设备。

如果选择Nvidia GPU卡，需要安装相应的