深度学习对GPU要求高吗?为什么深度学习要用GPU?实际上深度学习并不一定需要用GPU,只是如果不使用GPU,训练模型所耗的时间会变得巨长。GPU优势在于并行运算,而深度学习中的运算大部分都是矩阵运算 (矩阵运算就是并行运算的一种)。

深度学习对GPU要求高吗?

首先明确一点:GPU解决的并不是DL模型“能不能跑”的问题,而是“能跑多快”的问题。所以对于DL来说GPU并不必需。然而,如果你搞研究,别人两小时做完一次实验,你两星期……这就很尴尬了。

所以只是玩个demo实际上并不一定非要GPU,比如CPU版的tensorflow,了解一下。

事实上,做DL,如果你拥有的GPU显存很小,在做某些项目的时候还真不如CPU,毕竟内存比显存便宜多了。

至于如果需要GPU,那么需要多好的GPU,我个人觉得,应该6G显存打底,不设上限。一块GTX-1080能够满足初学者的绝大多数要求——不行你就减少batchsize嘛——而且还能顺便打打游戏美滋滋。如果想走的更深远,有句话是这么讲的:“做DL,七分天注定,三分靠打拼,剩下九十分靠钱”

用之前看到的一个简单的例子来说明 (由于忘记出处,这里就不引用了),CPU就好比1位高中生,5分钟就能做出一道几何题,但是要让他5分钟做1000道简单的加法题,可能会做不完。而GPU就好比100位小学生,虽然会的东西不及高中生,但是让它们在5分钟内合力完成1000道简单的加法题,还是绰绰有余的。

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