GPU神经网络和JAVA神经网络速度对比

分别用CUDA和JAVA制作两个三层的n*m*k的神经网络，使输入一致，目标函数一致，迭代次数一致，通过调节节点数量测量时间比较这两个网络到底哪个快。

网络的输入节点的初始化方式为

for(inta=0 ;a<n ;a++)

{

x[a]=(double)a/(n);

}

目标函数y[0]=1;y[1]=0;

权重都初始化为0.1，用随机梯度下降，不用偏置

迭代次数都是100次。

得到表格

节点数量	网络结构	迭代次数	java用时	y[0]	y[1]	CUDA用时	y[0]	y[1]	java用时/CUDA用时	java速度/CUDA速度
600	31002	100	47	0.9999999960729808	2.048728729816881E-211	657	0.9999999960729809	0	0.071537291	13.9787234
3000	35002	100	62	0.9999999999505671	0	641	0.9999999999505671	0	0.096723869	10.33870968
20000	1001002	100	62	0.9999917229035667	0	751	0.9999917229035668	0	0.082556591	12.11290323
400000	10002002	100	296	0.9999999979392669	0	1532	0.9999999979392669	0	0.193211488	5.175675676
2400000	40003002	100	2532	0.9999999999999065	0	6958	0.9999999999999065	0	0.363897672	2.748025276

24000000	400030002	100	56305	1	0	74692	1	0	0.753829058	1.326560696
24000000	400030002	100	56415	1	0	74317	1	0	0.759112989	1.317326952

40000000	500040002	100	97646	1	0	128027	1	0	0.762698493	1.311134097
40000000	500040002	100	97531	1	0	127416	1	0	0.765453318	1.306415396
40000000	500040002	100	96139	1	0	127592	1	0	0.753487679	1.327161714

比如第一组网络结构3*100*2共600个节点，迭代次数100次，java用时47ms，cuda用时657ms，

java第100次y[0]= 0.9999999960729808 ;y[1]=0

Cuda第100次y[0]= 0.9999999960729809 ;y[1]=0

最后一位小数不一致时因为四舍五入规则造成的。

当节点数量超过240万以后经过100次迭代输出已经都是1和0，已经没有区分度只是用来测量速度。

从表格看出来当节点数量只有600个时候java的速度甚至是cuda的13.9倍，很意外的是即便节点数量有4000万个java的速度依然是cuda 的1.32倍。

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