日博365备用网站,深度学习系统是否需要GPU?

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资料来源:未飞溅
我几乎痴迷于游戏,从小到大都是我对显卡玩游戏的唯一要求。直到我进入人工智能和数据科学领域,尤其是深度学习领域,我才意识到图形卡的真正潜力。这就像在梦中反射现实一样-令人惊讶的是,一个简单的图形卡可以同时满足学习和研究的需求(注意:GPU和图形卡是同一事物,在本文中可以互换使用)。
经过优化的GPU可用于训练人工智能和深度学习系统,因为它们可以同时处理多个计算。这些系统具有大量内核,可以更好地执行大量parallelCalculate进程。
本文介绍了GPU和CUDA的概念,然后介绍了图形处理单元(GPU)的好处以及按预算购买一个的最佳时间。最后,本文将讨论您解释的其他选项。别说话,先了解概念。
什么是GPU?
GPU是图形处理器,它是一种特殊的电子组件,可通过该电子组件快速操作和更改内存,以提高在图像内存中创建图像并将其输出到显示设备的速度。GPU是现代计算的重要组成部分,其计算能力和高性能网络正在改变计算机科学和人工智能。
NVIDIA提供了所谓的统一计算设备架构(CUDA),这对于许多深度学习应用程序都是必不可少的。
CUDA是Nvidia开发的并行计算平台和应用程序编程接口模型,使软件开发人员和软件开发人员可以使用支持CUDA的图形处理器(GPU)进行常规处理,此方法称为GPGPU。CUDA的内核在人工智能领域具有强大的优势,并且在该领域具有极大的革命性,下面将对此进行详细说明。
GPU的好处
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不同类型的图形卡具有不同数量的CUDA内核,但是可以肯定地说,大多数图形卡至少具有1000个CUDA内核。如果您使用TensorFlow或Pytorch之类的深度学习框架,则可以使用这些CUDA内核。使用内核来计算深度学习算法,其计算速度比具有相同性能的CPU快得多。
CPU一次只能做几件事,而GPU一次只能做几千个类似的事情。假设一个需要2到3个小时CPU处理的任务可以用高质量的GPU完成,它将在10分钟内完成。
GPU是用于计算机视觉和超级计算的动态资源。它们的深度学习和神经网络可以执行复杂的任务,有时甚至超出了人类的想象力。
GPU也可以用于其他目的。例如,GPU可用于嵌入式系统,智能手机,PC,工作站和游戏机中。
其他任务也可以充分利用这些图形卡,例如B.游戏,尤其是3A游戏(3A是指由中型或大型游戏公司创建和发行的视频游戏。这些游戏通常具有较大的开发和营销预算)。或在需要GPU的其他图形软件中使用,例如B.动画和设计。
GPU在机器人技术领域也很广泛,它使高科技机器人能够感知环境并充分利用人工智能。汽车行业也需要这些设备,它们基于深度学习,可以使用自动驾驶汽车。
最后,GPU还广泛应用于医疗保健和生命科学领域。您可以将数据用于理想的图像分割任务或用于其他医疗目的,另外要注意的一点是图形卡价格昂贵!确定购买哪种显卡可能很困难,尤其是在您的预算有限的情况下,那么如何得出一个明智的结论呢?我的个人建议是:AskAm确保您对数据科学有足够的理解,了解机器学习的概念,并在做出决定之前具有深度学习的基本理论知识。
如果您真的确信自己对深度学习感兴趣并且想继续学习这一有趣的领域,则可以毫不犹豫地购买一个。如果您想知道是否有其他选择,或者有任何免费工具,可以在下田之前对水进行测试,那么您会很幸运,因为这里有很多可用的资源。
替代选择
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如果您只想测试一个深度学习系统,或者确定不需要显卡,那么可以使用哪些替代方法进行深度学习?对于初学者,如果您想在PC上工作并且已经具有可以进行平均计算的中型CPU,则可以安装TensorFlow的CPU版本,可以使用简单的pip命令完成安装,如下所示:
pipinstalltensorflow
对于简单的深度学习计算,例如B.使用MNIST数据库时,CPU和GPU相似。CPU版本适用于初学者的深度学习项目。
但是,如果您需要动手操作经验并有自己使用GPU的经验,则可以使用完全免费的GoogleColaboratory,称为GoogleColab,这是Google Research推出的产品,每个人都可以使用它来编写或运行浏览器中的任何Python代码它特别适合于机器学习,数据分析和培训。
其他替代方法包括创建AWS云实例或使用IBM Watson Studio。这些都是根据我的个人经验得出的替代方法。这些选项使您可以轻松地自己探索深度学习并获得该领域的基础知识。
回到最初的问题,如果您是初学者并且刚刚入门,那么您绝对不需要购买。但是,如果您更认真并且已经掌握了深刻的知识和知识并希望学习更多,强烈建议买!
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