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问题可能出在数据搬运上。因为处理的数据需要20GB的内存(显存),这导致了性能瓶颈。数据需要从主机(CPU内存)搬运到设备(GPU显存),而数据集又无法一次性全部放到设备上,这就造成了GPU运行速度慢于CPU的情况。看来,深度学习中,GPU并不总是比CPU快,尤其是在处理大量数据时,CPU的优势可能更加明显。💡0 0 发表评论 ...
而CPU不仅被Cache占据了大量空间,而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路,相比之下计算能力只是CPU很小的一部分 从上图可以看出: Cache, local memory: CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPU Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大...
3️⃣ 从性能角度来看,同等价位的GPU在深度学习任务上的速度通常是CPU的10倍甚至更多。即使是顶级的CPU也难以与入门级的GPU相提并论。使用GPU可以显著缩短深度学习模型的训练时间。4️⃣ GPU还拥有更大的显存空间,可以容纳更大的数据集。而CPU在处理大型数据集时,可能会因为内存空间不足而显得力不从心。希...
这就让GPU在跑深度学习这件事上，有着CPU数倍乃至数十倍的速度。GPU就这样成为了深度学习的宠儿，...
我们在本地共享内存中的这些较小块上执行矩阵乘法，速度快且接近流式多处理器 (SM)（相当于 CPU 内核）。对于 Tensor Core，我们更进一步：我们获取每个图块并将这些图块的一部分加载到 Tensor Core 中，该图块由寄存器直接寻址。L2 缓存中的矩阵内存块比全局 GPU 内存（GPU RAM）快 3-5 倍，共享内存比全局...
使用相关代码(可从网上搜)测试新电脑的GPU和CPU速度时,发现GPU训练速度远比CPU慢,4:1甚至6:1 而我的电脑为thinkbook14+,i5+rtx2050 最终的成功配置:纯粹全用最新版本直接安装就可以!我的cuda驱动为11.6.106,所以安装最新的cuda11.6工具,当然用低一点的也行,但我喜欢用最新的,而cudnn选择的是与cuda11.6对应的...
深度学习中,GPU(图形处理器)的速度远超CPU(中央处理器),这主要归功于GPU在矩阵乘法和卷积运算上的高效处理能力。但为何GPU在这些计算上能如此快速呢?让我们一探究竟。首先,GPU的内存带宽是其速度的关键。CPU的设计目标是低延迟,而GPU则追求高带宽。这意味着CPU可以迅速访问RAM中的少量内存,而GPU在这一点上稍逊...
双调排序对于有2n个数字的排序问题,可以用n个GPU单元并行跑,理论上速度应该是CPU的n倍。然而,由于GPU一个单元的计算力太弱了,实际运行起来和CPU用的时间也差不了多少。不过,如果你在深度学习中用双调排序,那就省下了把数据从GPU中搬运出来再搬回去的时间,效率自然比CPU高。