深度学习 gpu为什么比cpu快 深度学习：GPU功能超越CPU

1、GPU架构和CPU架构的不同

GPU和CPU的设计目的不同，GPU最初的设计是为了加速图像和视频处理等并行运算，因此GPU架构在设计时考虑到了高效的并行处理能力。GPU拥有大量的核心，这些核心可以同时处理多组数据，这种并行计算方式在深度学习的神经网络模型中有着广泛的应用。

而CPU则是为了能够支持更广泛的操作而设计，它需要同时处理多个任务，因此在设计时注重缓存、调度等功能的优化。CPU在如文件读写、控制流之类的线性计算上表现优秀，但在深度学习中面对的是海量的矩阵计算，因此对CPU的负担过重，导致深度学习模型运算速度不尽如人意。

2、GPU运算架构和优化

GPU拥有非常多的核心，这些核心被组织成一些流处理器。GPU中流处理器之间互相独立，每个处理器都可以在每个时钟周期内执行一个具体计算操作。因此GPU的运算速度十分快，可以同时处理多个任务，这样大大提高了深度学习模型的训练速度。此外，GPU还有一些高级的特性，如指令集级的并行支持、专用内存技术等，这些能让GPU更加高效地执行深度学习计算任务。

同时，GPU也得到了广泛的优化。例如，NVIDIA公司推出的CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台使得开发人员可以使用C语言等通用编程语言对GPU进行编程，这有利于更快地实现深度学习算法和模型。此外，高效的内存访问、数据类型优化等也是GPU优化的重要方面。

3、GPU的并行计算能力

GPU的并行计算能力可以大幅提升深度学习模型的训练速度。深度学习模型是由大量的神经网络层组成的，每一层都需要进行非常多的矩阵运算。这些运算可以在GPU上进行并行计算，而CPU无法满足这种高度并行的计算需求。

例如，在卷积神经网络模型中，每个卷积操作都需要用一个卷积核对数据进行卷积计算，这个计算本质上就是一个矩阵乘法。利用GPU的并行计算能力，可以同时计算多组卷积核和多组数据，大大提高了计算效率。这使得模型的训练时间从原来几周甚至几个月缩短到了数小时甚至数分钟。

4、GPU处理器的内存架构

GPU的处理器内存架构是为高度并行的运算设计的，这与CPU的内存设计有很大区别。GPU的内存分为全局内存、共享内存等不同的级别，每个级别都可以在不同的线程之间共享数据。这种设计可以让GPU在大规模并行运算时能够高效地进行数据交互，从而提高了深度学习模型的训练速度。

此外，GPU还有一些专用的内存架构，例如纹理内存、常量内存等，这些内存架构优化了深度学习任务中的特定运算，让GPU在相应运算上表现更出色。