机器学习中的 CPU 与 GPU？ 哪个重要

对于熟悉技术的人来说，CPU和GPU的区别比较简单。 但是，为了更好地理解差异，我们必须列举它们以充分了解它们的应用。 通常，GPU 用于承担 CPU 已经执行的功能的附加功能。 但实际上，GPU 通常是机器学习和人工智能背后的驱动力。 现在让我们看看机器学习中 CPU 与 GPU之间的核心区别。

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CPU 与 GPU

CPU代表中央处理器。 它的功能很像人脑在我们身体中的功能。 它采用放置在主板上的微芯片的形式。 它接收数据、执行命令并处理其他计算机、设备和软件组件发送的信息。 就它们的创建方式而言，CPU 最适合顺序处理和标量处理，这允许对同一数据集进行多种不同的操作。

GPU 是图形处理单元的缩写。 在大多数计算机型号中，GPU 都集成到 CPU 中。 它的作用是处理 CPU 无法处理的进程，即密集的图形处理。 CPU 只能执行有限数量的命令，而 GPU 可以并行管理数千条命令。 发生这种情况是因为它正在对多组数据处理相同的操作。 GPU 建立在单指令多数据 (SIMD) 架构上，它们采用矢量处理将输入安排到数据流中，以便可以同时处理所有输入。

因此，在确定了 CPU 和 GPU 之间的核心区别之后，我们了解到它们处理不同的数据片段，现在我们可以看看机器学习中的 CPU 与 GPU 。 虽然 CPU 可以处理图形功能，但 GPU 是它们的理想选择，因为它们针对所需的快节奏计算进行了优化。 对于游戏中 3D 图形的渲染，直到最近才主要使用 GPU。 然而，由于对它们进行了新的研究，应用领域已大大拓宽。

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图形在机器学习中的应用

机器学习和人工智能经常在我们心中唤起科幻小说中的画面。 我们梦想终结者的机器人或阿西莫夫的超级计算机。 然而，现实稍微平淡无奇。 它涉及商业智能和分析快捷方式之类的东西。 它们处于从像深蓝这样的超级计算机开始的稳步发展路线中。 深蓝是一台击败当时的国际象棋冠军加里卡斯帕罗夫的计算机。 它被称为超级计算机，因为它具有 75 teraflops 的处理能力，相当于在一个大面积的空间上占用了几个机架。

今天，一张显卡拥有大约 70 teraflops 的处理能力。 在计算机上使用时，它使用 2000-3000 个内核。 相比之下，这个单一的 GPU 芯片可以处理比传统 CPU 芯片多 1000 倍的数据。

同样重要的是要注意 CPU 和 GPU 增加了我们现有的能力。 我们可以完成他们所做的所有功能，而不必求助于他们。 但它们带来的好处是，它们让一切变得更简单、更快捷。 考虑实体邮件与实际邮件。 两者都可以做到，但后者无疑更快更容易。 因此，机器学习只不过是在增强环境中做我们正在做的相同工作。 机器可以在几天内完成任务和计算，否则这些任务和计算将花费我们一生或更长时间。

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有关 GPU 的机器学习案例

机器学习大量借鉴了达尔文进化论。 它考虑了对大数据的任何分析，以前最精简和最快的解决方案是什么。 它保存此迭代以供将来分析。 例如，本地企业想要为本地客户分析数据集。 当它开始第一组时，它不知道任何数据的含义。 但根据持续购买，每次模拟都可以进行比较，保留最好的，丢弃其余的。

Google 和 YouTube 等在线网站经常使用此功能。 它获取历史数据并根据推荐的页面和视频创建趋势。 例如，如果你观看了一个“萌猫视频”，机器已经从站点模式和用户行为的经验中了解到它应该向你推荐什么。 同样，一旦您根据持续使用确定了趋势，这也会被纳入他们的学习内容中。 同样的原则也适用于亚马逊和 Facebook 等电子商务网站。 如果您搜索与足球相关的产品，您将看到的下一个广告与其性质相似。

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选择正确的 GPU

正如我们已经确定的那样，GPU 更适合机器学习。 但即使在选择 GPU 时，我们也必须选择最适合我们需求的选项。 选择 GPU 时的决定性因素主要取决于需要完成的计算类型。 GPU 可以执行两种类型的精度计算，具体取决于它可以进行计算的位置数。 这些被称为单浮点和双浮点精度类型。

与占用 64 位的双精度浮点相比，单精度浮点占用 32 位计算机内存。 直观上，它表明双精度浮点数可以进行更复杂的计算，因此具有更大的范围。 但是，同样的原因，它们需要更高等级的卡片才能运行，而且它们也需要更多的时间，因为通常计算的数据是基于更高等级的数学。

如果您自己不是开发人员，那么在使用这些高端技术之前应该重新考虑一下。 没有一种尺寸可以满足所有要求。 每台计算机都需要根据需要分析的数据集进行定制。 此外，电源和冷却等硬件要求也是重要的考虑因素，可能会耗尽 200-300 瓦。 需要有足够的冷却架和空气冷却器来平衡产生的热量，因为热量最终会影响您的其他设备。

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