機器學習中的 CPU 與 GPU？ 哪個重要

對於熟悉技術的人來說，CPU和GPU的區別比較簡單。 但是，為了更好地理解差異，我們必須列舉它們以充分了解它們的應用。 通常，GPU 用於承擔 CPU 已經執行的功能的附加功能。 但實際上，GPU 通常是機器學習和人工智能背後的驅動力。 現在讓我們看看機器學習中 CPU 與 GPU之間的核心區別。

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CPU 與 GPU

CPU代表中央處理器。 它的功能很像人腦在我們身體中的功能。 它採用放置在主板上的微芯片的形式。 它接收數據、執行命令並處理其他計算機、設備和軟件組件發送的信息。 就它們的創建方式而言，CPU 最適合順序處理和標量處理，這允許對同一數據集進行多種不同的操作。

GPU 是圖形處理單元的縮寫。 在大多數計算機型號中，GPU 都集成到 CPU 中。 它的作用是處理 CPU 無法處理的進程，即密集的圖形處理。 CPU 只能執行有限數量的命令，而 GPU 可以並行管理數千條命令。 發生這種情況是因為它正在對多組數據處理相同的操作。 GPU 建立在單指令多數據 (SIMD) 架構上，它們採用矢量處理將輸入安排到數據流中，以便可以同時處理所有輸入。

因此，在確定了 CPU 和 GPU 之間的核心區別之後，我們了解到它們處理不同的數據片段，現在我們可以看看機器學習中的 CPU 與 GPU 。 雖然 CPU 可以處理圖形功能，但 GPU 是它們的理想選擇，因為它們針對所需的快節奏計算進行了優化。 對於遊戲中 3D 圖形的渲染，直到最近才主要使用 GPU。 然而，由於對它們進行了新的研究，應用領域已大大拓寬。

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圖形在機器學習中的應用

機器學習和人工智能經常在我們心中喚起科幻小說中的畫面。 我們夢想終結者的機器人或阿西莫夫的超級計算機。 然而，現實稍微平淡無奇。 它涉及商業智能和分析快捷方式之類的東西。 它們處於從像深藍這樣的超級計算機開始的穩步發展路線中。 深藍是一台擊敗當時的國際象棋冠軍加里卡斯帕羅夫的計算機。 它被稱為超級計算機，因為它具有 75 teraflops 的處理能力，相當於在一個大面積的空間上佔用了幾個機架。

今天，一張顯卡擁有大約 70 teraflops 的處理能力。 在計算機上使用時，它使用 2000-3000 個內核。 相比之下，這個單一的 GPU 芯片可以處理比傳統 CPU 芯片多 1000 倍的數據。

同樣重要的是要注意 CPU 和 GPU 增加了我們現有的能力。 我們可以完成他們所做的所有功能，而不必求助於他們。 但它們帶來的好處是，它們讓一切變得更簡單、更快捷。 考慮實體郵件與實際郵件。 兩者都可以做到，但後者無疑更快更容易。 因此，機器學習只不過是在增強環境中做我們正在做的相同工作。 機器可以在幾天內完成任務和計算，否則這些任務和計算將花費我們一生或更長時間。

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有關 GPU 的機器學習案例

機器學習大量借鑒了達爾文進化論。 它考慮了對大數據的任何分析，以前最精簡和最快的解決方案是什麼。 它保存此迭代以供將來分析。 例如，本地企業想要為本地客戶分析數據集。 當它開始第一組時，它不知道任何數據的含義。 但根據持續購買，每次模擬都可以進行比較，保留最好的，丟棄其餘的。

Google 和 YouTube 等在線網站經常使用此功能。 它獲取歷史數據並根據推薦的頁面和視頻創建趨勢。 例如，如果你觀看了一個“萌貓視頻”，機器已經從站點模式和用戶行為的經驗中了解到它應該向你推薦什麼。 同樣，一旦您根據持續使用確定了趨勢，這也會被納入他們的學習內容中。 同樣的原則也適用於亞馬遜和 Facebook 等電子商務網站。 如果您搜索與足球相關的產品，您將看到的下一個廣告與其性質相似。

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選擇正確的 GPU

正如我們已經確定的那樣，GPU 更適合機器學習。 但即使在選擇 GPU 時，我們也必須選擇最適合我們需求的選項。 選擇 GPU 時的決定性因素主要取決於需要完成的計算類型。 GPU 可以執行兩種類型的精度計算，具體取決於它可以進行計算的位置數。 這些被稱為單浮點和雙浮點精度類型。

與占用 64 位的雙精度浮點相比，單精度浮點佔用 32 位計算機內存。 直觀上，它表明雙精度浮點數可以進行更複雜的計算，因此具有更大的範圍。 但是，同樣的原因，它們需要更高等級的卡片才能運行，而且它們也需要更多的時間，因為通常計算的數據是基於更高等級的數學。

如果您自己不是開發人員，那麼在使用這些高端技術之前應該重新考慮一下。 沒有一種尺寸可以滿足所有要求。 每台計算機都需要根據需要分析的數據集進行定制。 此外，電源和冷卻等硬件要求也是重要的考慮因素，可能會耗盡 200-300 瓦。 需要有足夠的冷卻架和空氣冷卻器來平衡產生的熱量，因為熱量最終會影響您的其他設備。

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