importtorch# 检查GPU是否可用device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 创建一个张量tensor=torch.rand(1000,1000)# 将张量移动到所选设备tensor=tensor.to(device)# 在设备上执行一个操作result=tensor.matmul(tensor) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
但是,GPU(图形处理单元)则被设计用来处理大规模的并行计算,因此在深度学习等场景中,GPU通常比CPU效率更高。 GPU计算的优势 并行处理:GPU可以同时处理成千上万的计算任务。 更高的内存带宽:GPU的内存带宽通常高于CPU,适合大量数据的处理。 CPU计算的优势 低延迟:在处理较小的数据集时,CPU可能表现出更低的延迟。 ...
# 使用GPU 单卡 TITAN XP 显卡 12GB # Test set: Average loss: 0.0292, Accuracy: 9904/10000 (99%) # time_cost: 66.6548593044281 mac的mps 速度比cpu跑快多了 torch.nn.functional vs torch.nn torch.nn.functional torch.nn.functional包含了无状态的函数式接口。这些函数通常直接操作输入数据,不需要维护...
CPU用时11分18秒; GPU用时21秒; GPU速度是CPU的32倍; 可以算出大致时间相差32-37倍。 比较价格, CPU250刀; GPU550刀; 计算性价比: 32×250/550=14.5 37×250/550=16.8 结论: 对于3.50GHz的CPU和8G的GPU,两者的速度差大约在32-37倍; 性价比上,同样的钱买GPU和买CPU,在做神经网络的时候,速度上大约...
如果你的GPU是一个高端型号,如RTX 2080 Ti或Tesla V100,那么你可以选择最新的PyTorch版本,因为这些版本通常能提供最好的性能和最多的功能。如果你的GPU是一个较旧的型号,如GTX 1080或Titan X,那么你可能需要选择一个较旧的PyTorch版本以获得最佳的兼容性和性能。 选择CPU版还是GPU版如果你没有可用的GPU,或者你...
PyTorch是一款广受欢迎的深度学习框架，它为用户提供CPU版本和GPU版本两种选择。CPU版本的PyTorch可以在普通的电脑上运行，对于一些简单的任务或资源有限的情况，这是一个不错的选择。不过，CPU的计算能力相对较弱，在处理大规模的深度学习任务时可能会显得效率较低。相比之下，GPU版本的PyTorch则能充分利用...
cpu:7700k 1 2 3 4 5 6 start=time.time() for i in range(1,10): a = torch.FloatTensor(1*100,1000,1000) a=torch.matmul(a,a) end=time.time() print (end-start) gpu:1050ti 1 2 3 4 5 6 7 start=time.time() for i in range(1,10): a = torch.FloatTensor(1*100,1000,1000...
如果你的计算机配备有高性能的GPU，特别是NVIDIA的CUDA系列，选择GPU版的PyTorch可以显著提升训练深度学习模型的速度。这是因为GPU专为并行计算设计，能够同时处理多个数据点，从而在训练大型神经网络模型时提供显著的加速。然而，如果你的计算机配置不高，或者你暂时无法购买或租用高性能GPU，那么使用CPU版的...
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的...
CPU的ALU(算术逻辑单元)要明显少于GPU,所以在大规模数据运算上,GPU更擅长。 简单总结下: CPU内核比较少,而且是串行的,主要做一些常规的操作,如打开文档,打开程序,播放声音等一些有序的工作,擅长一些逻辑运算,有高速缓存,可以提高数据访问的速度。 GPU则接受来自CPU的指令,有大量的内核,而且是并行计算的,所以能够完...