深度学习平台、CPU和GPU使用

最新推荐文章于 2025-07-25 18:52:52 发布
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分类专栏： 搭建平台-软件安装 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36458870/article/details/78783256
本文将带你深入了解CPU与GPU的区别及工作原理，并手把手教你如何安装配置TensorFlow-GPU，实现利用GPU进行高效的深度学习网络训练。
GPU加速深度学习：GPU加速和CPU加速之间的性能差距
AI天才研究院
06-27 5244
在深度学习应用中，GPU(图形处理器) 和 CPU(中央处理器) 一直是最常用的计算平台。虽然它们在某些任务上表现出强大的性能，但它们之间的性能差距可能会限制您在深度学习中的应用能力。本文旨在探讨 GPU 加速深度学习与 CPU 加速之间的性能差距，并提出了一种结合两种加速方式以提高性能的方法。GPU 主要通过并行计算和分布式处理来加速深度学习算法的训练。在 GPU 中，多个线程可以同时处理数据和计算，从而提高训练速度。
［超级详细］如何在深度学习训练模型过程中使用GPU加速
热门推荐
我不会写代码
05-12 3万+
在深度学习当中，我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练，仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间，但是我们可以使用GPU来加速训练模型，这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。
CPU和GPU前端的应用
屈小康
05-24 1818
它包含大量的流处理器（stream processor），能够同时进行大量的浮点运算，并可通过并行计算来加速图像渲染、物理模拟、深度学习等应用场景。但是在处理通用计算和控制任务方面，GPU的性能并不如CPU。CPU（中央处理器）是一种通用的处理器，其主要任务是执行计算机程序中的指令和序列。它能够处理复杂的逻辑判断、分支、跳转、内存访问等操作，因此在执行大多数通用计算和控制任务时表现出色，例如：办公软件、数据库等应用时。前端GPU主要用于浏览器中的图形和图像处理，以及实现更流畅的动画效果。
深度学习处理器
puppystellar的博客
05-08 2123
深度学习处理器 人工智能的算法主要的智能方法 符号主义，行为主义，连接主义 1）符号主义 符号主义所面临的问题： 1.找不到一种逻辑去将所有的知识都表示出来， 2.由已知的知识去推导新的知识，时间复杂度太大。 2）行为主义 行为主义所面临的问题： 模拟人的小脑可能实现，但是无法模拟人的大脑 3）连接主义 神经网络算法模拟1000亿神经元和100万亿的突触 生物的神经元和人工神经网络里的神...
GPU网络基础，第1部分
最新发布
acccc1122的博客
07-25 655
核心知识点总结为何需要网络：并行计算的需求，单个 GPU 算力不足。如何组织网络：Leaf-Spine 拓扑是主流，它在可扩展性和延迟之间取得了平衡。如何扩大规模：同时采用 Scale-Up（节点内增强）和 Scale-Out（增加节点）。性能关键点：Intra-node 通信（如 NVLink）远快于 Inter-node 通信（如以太网），这是物理定律决定的。训练瓶颈：All-Reduce 等集合通信操作的延迟，是影响训练效率的关键。给你的下一步实践建议批判性思考。
深度学习环境配置（GPU、CPU版本）
m0_63520910的博客
05-27 4131
一、Anaconda 二、CUDA 三、CUDDN
深度学习硬件基础：CPU与GPU
Liu Feng's Blog
08-19 6786
文章目录CPU和GPU1. CPU1. 1 CPU定义——少量复杂运算1.2 CPU组成1.3 CPU执行流程：2. GPU2.1 GPU定义——大量简单运算2.2 GPU组成3. CPU与GPU不同3.1 CPU和GP体系结构的不同：3.2 CPU显存与CPU主存的区别 CPU和GPU 不太懂硬件，关于CPU的知识还是在大学计算机中学的，没有太多的理解。这篇文章是找了很多文章进行的整理，逻辑性可能不是很强，随着在深度学习上学习和研究的让深入我也讲 1. CPU 1. 1 CPU定义——少量复杂运算
深度学习（机器学习、神经网络）的最佳 CPU推荐
专注于3D渲染行业，分享3D渲染的经验和技巧
05-08 9209
选择用于数据科学的 CPU 或用于挖矿的CPU 时需要考虑很多因素，但本文将探讨其中最重要的三个因素：成本、功耗和性能。希望在阅读本购买指南后，您会了解哪种计算机最适合您的需求！决定处理器时需要考虑许多因素。选择芯片时，内核数量、时钟速度和价格范围都会发挥作用。在这里，我们将分解最重要的考虑因素，并帮助您决定哪种 CPU 适合您。首先，对于这个问题，没有一个适合所有人的答案。很大程度上取决于您正在从事的深度学习项目类型以及您的预算中有多少可用资金。
CPU 和 GPU：为什么GPU更适合深度学习？
weixin_56054625的博客
09-12 4732
GPU（图形处理单元）的诞生，初衷是为了专门应对渲染复杂图形和加速视频处理的需求。随着计算机图形技术的发展，实时 3D 图形的渲染需求逐渐增多，传统的CPU（中央处理器）难以高效处理这些繁重的计算任务。GPU 的出现大大缓解了这一负担，通过其独特的架构将大量的图形处理操作从 CPU 中剥离出来，从而极大地提升了系统的图形处理能力。GPU 的架构设计非常独特，由成百上千个小型处理单元组成，每个处理单元能够独立并行执行指令。这种高度并行的处理能力使 GPU 能够同时处理海量数据。
对比使用CPU和GPU进行某些深度学习运算的性能差异
03-05
本文通过对比使用中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）在进行深度学习运算时的性能差异，旨在为研究人员和开发者提供硬件选择的参考依据。 首先，CPU作为传统的计算设备，拥有复杂的逻辑运算能力，擅长处理...
编写程序对比使用CPU和GPU进行某些深度学习运算的性能差异
03-05
本文将探讨使用中央处理器(CPU)和图形处理单元(GPU)进行深度学习运算时的性能差异。 首先，要进行性能对比实验，我们需要选择合适的深度学习框架。PyTorch框架由于其灵活性和易用性被广泛应用于学术界和工业界。在...
深度学习中TensorFlow跨平台(CPU/GPU)的详细安装教程与环境配置指南
02-28
使用场景及目标：在不同的个人电脑环境中快速上手配置适合自身的高效TensorFlow计算平台，在实践中学习了解如何设置基于GPU硬件加速训练神经网络。 其他说明：每部分均提供了简单的测试方法帮助确认软件是否正确安装...
0921深度学习硬件CPU和GPU
m0_54028213的博客
09-21 1516
CPU：可以处理通用计算。性能优化考虑数据读写效率和多线程（多核） GPU：使用更多的小核和更好的内存带宽，适合能大规模并行的计算任务 设备有运行开销，数据传输时要争取量大次少而不是量少次多 在训练过程中数据类型过小可能会导致数值的溢出（在推断过程中影响不大）
一文搞懂：如何在深度学习中使用GPU和cuda加速
Python领域优质萌新学习笔记
12-02 9413
接下来，我们使用 x.tolist() 方法将 x 转换为Python列表并将其添加到 result 中，或者使用 x.cpu().numpy() 方法将 x 转换为CPU上的NumPy数组，然后将该数组添加到 result 中。不是的，len(Xdata)并不在GPU上。要在GPU上创建一个列表，并将张量对象添加到该列表中，可以使用PyTorch的torch.Tensor.tolist()方法或者torch.Tensor.cpu().numpy()方法先将张量转换为NumPy数组，再将数组添加到列表中。
python学习9——调用GPU训练
qq_41566819的博客
07-22 6528
三、调用GPU方式二 device = torch.device("cuda") 如果是多显卡，可以制定相应的显卡，调用为 device = torch.device("cuda:1")A、训练部分数据调用GPU imgs = imgs.cuda() targets = targets.cuda()建立的网络模型，在下面进行相应的调用。一、深度学习中，使用GPU进行训练，首先要确定电脑上是否有相应的驱动。采用GPU进行训练，在三个地方进行相应的修改。添加“.cuda()”，使用如下。
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。
支持硬件加速的opencv编译
heibao111728的博客
06-20 3084
为了降低cpu的使用率提升系统的接入能力，需要将编解码模块移至GPU处理，opencv默认的发行版中不支持GPU加速，所以需要重新编译opencv使其支持GPU硬件加速。make -j 后的数字需要参考本机的核数填写，不能超过本机的核数，本文编译时使用32核机器，核数查询可以通过nproc命令查询。有时候系统中默认的python为软连接，连接目标是python2，删除该软连接，创建新的软连接，连接至python3。cuda运行时库：NVIDIA发布的用来使用GPU的底层依赖库，可从NVIDIA官网获取。
在Ubuntu16.04上编译opencv4.1.0-gpu带contrib版本碰到的问题
SeventhBlue
03-30 4220
1.未定义的引用 具体的错误如下（没有截图）： 对‘__cxa_init_primary_exception@CXXABI_1.3.11’未定义的引用 对‘std::__exception_ptr::exception_ptr::exception_ptr(void*)@CXXABI_1.3.11’未定义的引用 这个问题主要是在cmake时参数选择了如下这个，从查阅的资料来看，它指的是高性...
英特尔i9级处理器怎么样？i9处理器参数介绍
weixin_56386428的博客
12-27 4082
酷睿i9是英特尔在2017年5月“台北国际电脑展”发布的处理器系列，酷睿i9处理内核也是达到了惊人的18个，主要面向游戏玩家和高性能需求者。所以说，我们也可以发现i9系列处理器，定位就是高端处理器。那么i9处理器具体怎么样呢？下面便为大家具体说说i9处理器参数以及性能表现。
GPU与CPU深度学习性能差异实测分析
本知识点将围绕如何使用PyTorch框架来比较CPU和GPU在执行深度学习运算时的性能差异展开。 首先，PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等多个领域，由Facebook的人工智能研究团队开发...
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