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為什么深度學習用顯卡,直接用超算不香嗎

云知道超算

不是CPU不能做深度學習，而是不夠快 。但是CPU的好處是不需要買很貴的顯卡 。深度學習需要強大的浮點計算能力 。NVIDIA近年來的計算卡中有TensorCore 。它執(zhí)行特殊的矩陣數(shù)學運算，適用于深度學習和HPC任務負載 。在深度學習、人工智能、高性能計算領域，有NVIDIATensorCoreGPU(A100、A30等 。)，包括以前的特斯拉格普 。
為什么深度學習要自己買顯卡，直接用超算不香嗎？

為什么深度學習用顯卡,直接用超算不香嗎


這個問題就涉及到cpu與gpu的問題了，他們運算有什么區(qū)別呢？CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數(shù)據(jù)類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉(zhuǎn)和中斷的處理 。這些都使得CPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)異常復雜，而GPU面對的則是類型高度統(tǒng)一的、相互無依賴的大規(guī)模數(shù)據(jù)和不需要被打斷的純凈的計算環(huán)境 。GPU采用了數(shù)量眾多的計算單元和超長的流水線，但只有非常簡單的控制邏輯并省去了Cache，
而CPU不僅被Cache占據(jù)了大量空間，而且還有有復雜的控制邏輯和諸多優(yōu)化電路，相比之下計算能力只是CPU很小的一部分 。所以與CPU擅長邏輯控制和通用類型數(shù)據(jù)運算不同，GPU擅長的是大規(guī)模并發(fā)計算，這也正是深度學習等所需要的，所以GPU除了圖像處理和深度學習，也越來越多的參與到計算當中來 。簡單來說就是cpu什么都是做，但是慢，
為什么有企業(yè)會選擇用cpu做深度學習？
CPU不是不能做深度學習，而是速度不夠快，但是CPU的好處是不需要購買價格昂貴的顯卡 。CPU不適合做深度學習一個重要原因是因為并行單元數(shù)量太少，因此在并行計算領域CPU幾乎是處于完全的劣勢，但是借助Intel新的CPU架構(gòu)以及MKL加速庫，還是可以做到在一些輕量化模型上面的提速，而且使用CPU做深度學習的公司，是很模糊的一個概念，做深度學習分為兩個部分，訓練和推理，如果是做訓練的話，因為數(shù)據(jù)吞吐量巨大，那么GPU肯定擁有巨大的優(yōu)勢，但是只是做推理的話，雖然GPU會有一部分速度上的優(yōu)勢，但是并不會有那么明顯，一般推理只是會處理單一請求單一輸入情況下的AI運算，所以CPU做深度學習推理完全是可能的 。
挖礦，深度學習，游戲，3D建模都需要顯卡的什么性能，如何選？
NVIDIAGPU一般可以按照應用場景領域來進行分類：專業(yè)設計視覺可視化領域，有NVIDIARTX以及NVIDIAQuadro系列顯卡，涉及到三維軟件建模渲染以及仿真模擬等，需要強大的圖形能力，專業(yè)顯卡對于主流的3D軟件有針對性的驅(qū)動優(yōu)化，所以一般建議專業(yè)設計人員選擇NVIDIARTX及Quadro專業(yè)顯卡 。
【為什么深度學習用顯卡,直接用超算不香嗎】在深度學習、人工智能、高性能計算領域，有NVIDIATensorCoreGPU(A100、A30等 。)，包括以前的特斯拉格普 。深度學習需要強大的浮點計算能力 。近年來，英偉達的計算卡有TensorCore核心，執(zhí)行特殊的矩陣數(shù)學運算，適用于深度學習和HPC任務負載 。一般消費娛樂指的是NVIDIAGeForce系列GPU 。

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