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为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU?

许多现代神经网络的实现基于GPU，GPU最初是为图形应用而开发的专用硬件组件。所以神经网络收益于游戏产业的发展。

中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。

从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算。从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU 自诞生以来一直在飞速发展。

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。

根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

gpu构架为什么更适合发展神经网络

因为神经网络这种大范围多任务的简单运算来说，正好符合GPU这种多核架构，比如你CPU20核心，同时处理20个任务好文案。但是神经网络可能有20000个任务（比喻）。

但最近比较有代表性的GPU-Nvidia的新TITAN-X，CUDA核心就达到了3584个，速度就不言而喻了。但是CPU的核心性能比GPU的性能强大，就好比教授和高中老师的区别。

所以在神经网络训练当中，简单训练由CUDA完成，复杂训练和综合由CPU辅助完成汇总

为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU?

许多现代神经网络的实现基于GPU，GPU最初是为图形应用而开发的专用硬件组件。所以神经网络收益于游戏产业的发展。

中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。

从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算。从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU 自诞生以来一直在飞速发展。

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。

根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

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因为神经网络这种大范围多任务的简单运算来说，正好符合GPU这种多核架构，比如你CPU20核心，同时处理20个任务好文案。但是神经网络可能有20000个任务（比喻）。

但最近比较有代表性的GPU-Nvidia的新TITAN-X，CUDA核心就达到了3584个，速度就不言而喻了。但是CPU的核心性能比GPU的性能强大，就好比教授和高中老师的区别。

所以在神经网络训练当中，简单训练由CUDA完成，复杂训练和综合由CPU辅助完成汇总

本文标签： 神经网络外接占用率GPU

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