为什么gpu对深度学习好（GPU是深度学习系统所必需的吗）

全文共2209字，预计学习时长6分钟

图源：unsplash

我对游戏近乎痴迷。从小到大，我对显卡的唯一要求就是为了玩游戏。直到开始接触人工智能和数据科学领域，尤其是深度学习之后，我才意识到了显卡的真正潜力。就像梦想照进了现实——只用一片简单的显卡，就能同时满足学习和研究的需求，真是妙啊。（注：GPU和显卡是一个意思，在本文中互换使用。）

经过优化的GPU可用于训练人工智能和深度学习系统，因为它们可同时处理多个计算。这些系统有大量的内核，可以更好地计算大量并行进程。

本文将解释GPU和CUDA的概念，然后进一步探索图形处理器（GPU）的优点，以及在预算有限的情况下购买它的最佳时机。最后，本文将讨论你的其他选择。闲话少说，先从理解概念开始。

GPU即图形处理器，它是一种特殊的电子元件，用于快速操作并改变内存，以提高在帧缓冲区内创建图像的速度，从而输出于显示设备中。GPU是现代计算的一个关键部分，它的计算能力和高性能网络正在改变计算科学和人工智能。

英伟达（NVIDIA）公司提供了一种名为统一计算设备架构（CUDA）的东西，它对许多深度学习应用至关重要。

CUDA是由英伟达公司开发的并行计算平台和应用程序编程接口模型。它允许软件开发者和软件工程师们使用支持CUDA的图形处理器（GPU）进行通用处理，也就是一种名为GPGPU的方法。CUDA的内核在人工智能领域有很强的优势，且在该领域极具革命性，下文中将详细说明。

图源：unsplash

显卡种类不同，CUDA内核的数量也不同。但可以肯定地说，大多数显卡至少有1000个CUDA内核。当你使用诸如TensorFlow或Pytorch等深度学习框架时，可以使用这些CUDA内核计算深度学习算法，计算速度同相同性能的CPU相比要快得多。

CPU只能同时进行少量操作，而GPU可同时处理几千个同类操作。假设一项需要CPU处理2到3小时的任务，在高质量GPU的协助下可能只需10分钟即可完成。

GPU是计算机视觉和超级计算的动态资源，其深度学习和神经网络可以执行复杂的任务，有时甚至超出人类的想象。

同样，GPU还可用于其他方面。例如，GPU可用于嵌入式系统、智能手机、个人电脑、工作站和游戏机中。

其他任务也可充分利用这些显卡，比如可用于游戏，尤其是3A级游戏中（3A代指由中型或大型游戏公司创作、发布的电子游戏，这些游戏通常有更高的开发和营销预算），或用于其他需要GPU的图形软件，如动画和设计方面。

GPU也广泛应用于机器人领域，它能让高科技机器人感知环境，并将人工智能综合运用其中。汽车产业也同样十分需要这些设备，它们可以应用于基于深度学习的自动驾驶汽车中。

最后，GPU也广泛应用于医疗保健和生命科学领域，它们可以利用数据进行理想的图像分割任务，或是进行其他医学用途。

还有一点很关键，显卡挺贵的！尤其当你预算有限时，可能很难决定该不该买显卡。那么，如何得出一个明智的结论呢？我的个人建议是：确保你在数据科学领域已经有足够深入的了解，已经理解了机器学习的概念，并且对深度学习有基础的理论知识之后，再做决定。

假如你真的确信自己对深度学习感兴趣，并且希望进一步研究这个有趣的领域，那么你可以毫不犹豫地为自己买一个。假如你想知道有没有替代选项，或者有没有在一头扎进这个领域前用来试水的免费工具，那么你很幸运，因为有许多可用的资源。

图源：unsplash

如果你只是想测试深度学习系统，或者你已经确定不需要显卡，那么有哪些能用于深度学习的备选项呢？

对初学者来说，假如你想在个人电脑上办公，且已经有了中等CPU能够进行平均计算，你可以选择安装TensorFlow的CPU版本。安装可以通过简单的pip命令完成，如下所示：

pip install tensorflow

对于简单的深度学习计算，例如使用MNIST数据库进行工作，用CPU 和 GPU差不多。CPU版本正好适合初学者级别的深度学习项目。

但是假如你想拥有实践经验，亲身体验使用GPU的感受，你可以使用完全免费的Google Colaboratory，简称为Google Colab。这是一款Google Research推出的产品，能让任何人通过浏览器编写或执行任意的python代码，尤其适合用于机器学习、数据分析和教育领域。

其他的替代品还有创建AWS云实例或使用IBM Watson Studio。这些都是从我个人经验里总结出的替代方法。有了这些选择，你能轻松地亲自探索深度学习，并获得该领域的基本知识。

回到最开始的问题：如果你是个初学者，刚开始上路，那么你肯定不需要购买；然而，如果你更认真，且已经获得了敏锐的理解和知识，并想进一步深入学习，那么强烈推荐购买！

留言点赞关注

我们一起分享AI学习与发展的干货

如转载，请后台留言，遵守转载规范