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cpu和GPU哪个更合适?
但是CPU就像一个人,他可以同时做不同的事。 CPU和GPU针对的工作点是不同的,如果你要对大量数据做同样的事情,那么GPU更在行,但是如果你要对同一个数据进行不同的操作,那么CPU更合适。 也就是说,CPU能够灵活的处理多任务,而GPU适合进行图形和大型矩阵运算,比如最近的挖矿,或者暴力破解密码等等。 用专业的话说就是CPU适合分支预测等复杂操作,GPU适合对大量数据进行简单操作,CPU的任务是复杂的,而GPU的任务量大,但是简单。 其实GPU也算是一种CPU,不过是一种专用的CPU。 专门为单指令在大块数据上工作而设计,这些数据都进行相同的操作,因为处理一大块数据比处理一个一个数据更有效,这也意味着需要更多的晶体管来并行工作,所以,现在的旗舰级显卡都是百亿以上的晶体管。为什么GPU不能当作cpu?
GPU不能当作CPU,不能实现一般意义上的操作系统。 因为GPU是不具备CPU的一些功能。 如设备IO,内存分页,特权级和保护。 GPU擅长计算,但不擅长管理。 GPU的线程是没有栈的,不支持递归(隐式)。什么是cpu?
什么是 CPU? CPU 由数百万个晶体管组成,可以有多个处理内核,通常被称为计算机的大脑。 它是所有现代计算系统必不可少的组成部分,因为它执行计算机和操作系统所需的命令和流程。 在确定程序运行速度方面(从网页浏览到构建电子表格),CPU 也很重要。 什么是 GPU? GPU 是由许多更小、更专业的内核组成的处理器。 在多个内核之间划分并执行一项处理任务时,通过协同工作,这些内核可以提供强大的性能。 CPU 与 GPU 有什么区别? CPU 和 GPU 具有很多共同点。 它们都是重要的计算引擎。 都是基于芯片的微处理器。 并且,两者都处理数据。 但是 CPU 和 GPU 具有不同的架构,构建的目的也不同。什么是 GPU 加速器?
当今的 GPU 运行越来越多的工作负载,例如深度学习和人工智能 (AI)。 GPU 或其他加速器适用于使用神经网络层或在 2D 图像等大量数据集上进行的深度学习训练。 为使用 GPU 加速方法,对深度学习算法进行了调整。 通过加速,这些算法能够大幅提高性能,可以将实际问题的训练时间缩短到可行的范围内。