1樓:hpcgpu伺服器
因為神經bai網路這種大範圍多工du的簡單zhi運算來說,正好dao符合gpu這種多內
核架構,比如你cpu20核心,同時
容處理20個任務。但是神經網路可能有20000個任務(比喻)。但最近比較有代表性的gpu-nvidia的新titan-x,cuda核心就達到了3584個,速度就不言而喻了。
但是cpu的核心效能比gpu的效能強大,就好比教授和高中老師的區別。所以在神經網路訓練當中,簡單訓練由cuda完成,複雜訓練和綜合由cpu輔助完成彙總。這樣任務被分開同時進行,平時需要訓練幾十天的專案可能現在幾個小時就可以完成,這就是為什麼gpu架構更適合神經網路並且深度學習在近年大火的原因,就是因為gpu架構解決了當初沒有解決的效率問題。
為什麼說nvidia gpu更適合進行深度學習深度學習
2樓:匿名使用者
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵,以發現資料的分散式特徵表示。[1]
深度學習的概念由hinton等人於2023年提出。基於深度置信網路(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法,為解決深層結構相關的優化難題帶來希望,隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法,它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。
[1]深度學習是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路,它模仿人腦的機制來解釋資料,例如影象,聲音和文字。[2]
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