CPU和GPU训练耗时比较

最新推荐文章于 2025-10-15 09:46:00 发布
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本文揭示了为何使用GPU进行网络训练能显著加快速度，重点讲解了tf.data方法的应用，通过多线程和缓存优化图片读取，以配合CPU和GPU协同工作，缩短训练周期。

网络训练耗时

为什么要用GPU训练网络

在这里插入图片描述
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

在这里插入图片描述
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。）
在这里插入图片描述

CPU和GPU的区别是什么？为什么训练人工智能用GPU而不是CPU?
weixin_45878279的博客
04-15 5723
这是因为GPU具有大量的并行处理单元，可以同时执行大量计算，而CPU通常只有几个核心。此外，GPU的架构专门设计用来执行大量浮点运算，这对于人工智能训练中的矩阵运算非常重要。它具有大量的并行处理单元，可以快速执行大量计算，特别擅长处理图形渲染、视频编码和解码、机器学习等任务。当程序中需要进行大量的图形计算或并行计算时，CPU会将相关数据发送到GPU，让GPU来完成这些计算。控制单元负责从内存中读取指令并解释执行，算术逻辑单元负责进行各种算术和逻辑运算，寄存器则用于临时存储数据和指令。
基于YOLOv5和YOLOv10的实时游戏目标检测与自动瞄准系统_深度学习目标检测模型训练与优化实时推理性能对比CPU与GPU推理耗时分析模型权重文件管理与评估指标可视化_为.zip
09-24
良好的模型管理可以帮助研究者们追踪和比较不同模型版本之间的差异，从而做出更有根据的改进决策。而评估指标的可视化则使得模型的性能评估更加直观，方便开发者和用户理解模型的优劣。 以上内容中的AIMBOTproject-...
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 1234
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...
DALL-E2-pytorch性能基准测试：不同GPU配置下的训练速度对比
最新发布
gitblog_00399的博客
10-15 588
你是否在为DALL-E2-pytorch模型训练时的漫长等待而困扰？是否想知道如何选择最适合的GPU配置来平衡成本与效率？本文将通过实际测试数据，为你详细对比不同GPU配置下的训练速度，帮助你找到最优解。读完本文，你将了解到：不同GPU型号在训练中的表现差异、影响训练速度的关键因素以及实用的性能优化建议。 ## 测试环境说明 本次测试基于DALL-E2-pytorch项目的最新版本，测试环境的...
CPU训练、GPU训练及多GPU训练
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-07 1107
深度学习训练是将数据输入到模型中，调整模型的参数（例如神经网络中的权重）以使其能够准确预测或分类新数据的过程。模型训练的主要目标是通过不断优化模型参数来最小化损失函数（例如，交叉熵、均方误差等），从而提高模型在测试数据上的泛化能力。常用的训练方式包括CPU训练、GPU训练以及多GPU训练。
Mnist手写数字识别cpu训练与gpu训练
华墨1024的博客
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Mnist手写数字识别的gpu实现
CPU与GPU训练模板（pytorch框架入门篇）
栋哥修炼日记
04-11 2575
原始cpu训练 import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch.nn import Sequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear from torch import nn import torch #from mymodel import * # 搭建网络模型====上面的数据集是十分类的网络最后的FC 一定要注意啊 from torch.utils.tensorboard
中文 LLaMA 与 Alpaca 大语言模型的本地 CPU/GPU 训练部署
08-21
本指南将详细介绍如何在本地的CPU或GPU环境下部署和训练中文LLaMA与Alpaca模型。 首先，了解LLaMA和Alpaca模型的基本信息是十分必要的。LLaMA模型是一种大型语言模型，由Meta AI研究院推出，旨在处理自然语言处理...
对比使用CPU和GPU进行某些深度学习运算的性能差异
03-05
通过使用PyTorch的时间模块，可以精确地测量这些操作在CPU和GPU上的耗时差异。此外，内存监控功能也十分重要，因为除了时间效率之外，资源消耗也是决定硬件选择的关键因素。 在具体操作中，可以根据硬件配置选择...
CPU对模型训练和GPU训练区别
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好的，我现在需要回答用户关于CPU和GPU在模型训练中的差异及适用场景的问题。首先，我得回忆一下之前学过的相关知识，确保信息准确。记得CPU和GPU在设计上就有很大不同，CPU核心少但擅长处理复杂任务，而GPU有大量...
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
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这样我们不仅能够比较在CPU和GPU上进行深度学习运算的效率，还能对比在执行过程中对系统资源的需求差异。 实验的结果可以通过可视化的图表展示，例如使用matplotlib库生成的柱状图或折线图，使得性能差异一目了然。...
检测CPU和GPU处理图片的时间对比.rar_C++_CPU和GPU检测_cuda_gpu 图片 时间
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检测CPU和GPU处理图片的时间对比,需要拥有支持CUDA的硬件设备
CPU 与 GPU 训练优化及性能调优指南
hello.reader
10-01 3691
在机器学习和深度学习中，模型训练是将数据输入到模型中，调整模型的参数（例如神经网络中的权重）以使其能够准确预测或分类新数据的过程。模型训练的主要目标是通过不断优化模型参数来最小化损失函数（例如，交叉熵、均方误差等），从而提高模型在测试数据上的泛化能力。前向传播：将输入数据通过模型进行计算，得到输出。计算损失：通过损失函数计算模型输出与真实值之间的误差。反向传播：根据损失值，计算每个参数的梯度。参数更新：使用优化算法（例如 SGD、Adam）更新模型参数，以减少损失。
【深度强化学习】如何平衡cpu和gpu来加快训练速度（实录）
weixin_56760882的博客
05-31 6420
一般来说，对于ppo这种类在线策略的深度学习算法：1、对于原代码全是gpu训练的(上面例子)，需要改三处，注意第三处，可改可不改第4处。2、全cpu训练的，前两处加的不变，第三处的修改有变化，：(这里也要特别注意，否则也会报同时用两个设备的错误)即：在模型训练时，把所有要计算的tensor张量加到gpu中。如下所示：顺口记法：对于在线的策略（无经验池的策略），大体框架改两处，对应设备改一处，否则会报错。强化学习是不是主要吃cpu而不怎么吃gpu?这个参考的结论基本对，这里做补充。
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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.
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)
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对比有无CPU与GPU的效果
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本机配置： cpu：i5-4200H gpu：gtx 950M 照例，先查看本机可以使用的设备 在spyder中输入： from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())　 也就是说，我可以选择调用cpu，也可以选择调用gpu。 先上测试代码： impo...
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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 将下图红框参数都改为200 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 GPU训练用时5m...
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