CPU与GPU:哪个更适合机器学习,为什么?
提到CPU,我相信大家都很熟悉,但你是否听说过GPU这个词?如果没有,那么这篇文章就是为你而写!如果你想了解更多关于数据科学的相关内容,可以阅读以下这些文章:
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随着科技的全面发展,处理系统取得了很大进步。因此,我们最好于此时了解最新技术的应用。现在,让我们揭开CPU和GPU(两个最常用的处理系统)的神秘面纱吧!
想象一下,你和你的朋友准备在各自的笔记本电脑上玩一款游戏——《使命召唤》。现在,你拥有一台配备英特尔i7处理器的笔记本电脑——没有显卡,而你的朋友拥有一台配备i3处理器的笔记本电脑——配有还不错的显卡。那么,哪种笔记本电脑能提供更好的游戏体验?也许当我说GPU会表现得更好时,你会说“对对对”(因为这篇文章就是在突出GPU的应用),但你是否知道其中奥秘呢?
(想要全面了解CPU与GPU的关系,可以看一看这个视频:https://youtu.be/VBxST02czp8)
目录
- 什么是CPU和GPU?
- GPU的分类
- CPU的类型
- GPU的类型
- CPU与GPU的市场巨头
- CPU与GPU:主要区别
- CPU与GPU:哪个更适合机器学习,为什么?
什么是CPU和GPU?
CPU代表中央处理器。作为一个通用处理器,它负责执行计算机程序需要运行的大多数指令。CPU可以有多个处理内核,通常被称为“计算机的大脑”。正如“通用处理器”所暗示,它可以处理各种类型的任务,如运行操作系统、运行应用程序、进行复杂运算、处理文档、播放电影和音乐、浏览网页等。
需要记住,CPU会进行顺序处理。打个比方,CPU就像一架战斗机,速度极快且灵活,但一次只能携带少量货物。这架战斗机可以以足够快的速度运送一小块货物,但要运送成千上万的货物,或许需要好几周的时间。
GPU代表图形处理单元,包含许多更小、更专业的内核。当需要处理的任务可以在多个内核之间进行划分时,这些内核可以同时工作,提供极优性能。这是一个只用于特定工作的处理器,在并行计算的帮助下处理图形。它可以卓越地进行3D图形渲染、视频编码和解码、图片处理。GPU,对于游戏或科学模拟等需要大量并行计算的工作尤其重要。GPU内存带宽,指的是单位时间内传输到内存和从内存传输出来的信息量。GPU内存具体指的是GPU消耗的RAM。
GPU的分类
- 集成型:它集成在处理器中,并利用了内部内存。对于集成GPU系统而言,RAM通常被用作GPU内存。
- 专用型:它是一个独立的硬件,具有专用内存。因此,它有助于进行资源密集型工作,如深度学习、高端游戏等;对于专用GPU系统而言,独立/专用RAM通常被用作GPU内存。
CPU的类型
- 英特尔酷睿处理器:作为市场上使用最广泛CPU,英特尔的酷睿系列处理器经常被使用在台式机和笔记本电脑中。
- AMD锐龙处理器:AMD的锐龙系列CPU,价格低廉,性能强劲,旨在与英特尔的酷睿系列处理器竞争。
- ARM处理器:ARM处理器在智能手机和平板电脑等移动设备上很受欢迎,并以节能闻名。
GPU的类型
- NVIDIA GeForce显卡:在游戏玩家中很受欢迎,NVIDIA的GeForce系列显卡为图形密集型工作和游戏提供了出色的性能。
- AMD Radeon显卡:深受玩家喜爱,在价格可承受的范围内,一样能提供出色的性能。
- 集成型GPU:内置GPU是许多CPU的共同特征(尤其对于那些用于移动设备的CPU)。尽管这些GPU缺乏专业显卡的能力,但它们可以完成许多简单的视觉任务。
- AI专用GPU:比如,NVIDIA的特斯拉系列和AMD的Radeon Instinct系列是专门为AI和机器学习活动制造的两个GPU。
CPU与GPU的市场巨头
目前市场上最大的两家CPU制造商是英特尔和AMD,最大的两家GPU制造商是NVIDIA和AMD。
CPU与GPU:主要区别
我们来看一看CPU和GPU在以下参数上的不同之处:
处理速度
- CPU为计算机提供了高效的计算能力,可以高效地处理日常通用任务。
- GPU负责处理简单但需要并行计算的特定任务。
计算结构
- CPU进行任务的串行处理,即在一系列任务中,一次处理一个。
- GPU进行并行处理,即一次处理多个任务。
内核数量
- CPU的内核数量相对较少,但每个内核都非常高效和强大。
- GPU拥有“CUDA Cores”或“Stream Processors”,这是NVIDIA和AMD开发的专有技术。
CPU与GPU:哪个更适合机器学习,为什么?
两者都可以,但深度学习应用更倾向于使用GPU。
机器学习需要使用庞大的数据集,训练和测试模型。训练多层的深度神经网络是深度学习的过程,这是机器学习的一个分支。训练深度神经网络时需要多个并行计算,GPU在处理这些任务方面比CPU更有效。
与CPU相比,GPU的内核数量要多得多,可以同时进行更多的计算。深度神经网络训练需要数百万次计算,因此,这种并行性对于加速这一过程至关重要。我们可以在矩阵乘法和卷积中,看到GPU在机器学习中处理各种计算的实际应用。
GPU已取代CPU成为深度学习的“行业标准”。
(但CPU仍被用于机器学习,特别是对于一些计算强度较低的任务)
结语
总之,在机器学习过程中,CPU和GPU派上了不同用场。GPU用于训练大型深度学习模型,而CPU则有利于数据准备、特征爬取和小型模型训练。对于inference和hyperparameter tweaking,我们可以同时使用CPU和GPU。
两者分工明确,我们需要知道的是在什么时候用哪一个。
希望这篇文章加深了你对CPU和GPU的理解,帮助你更好地进行选择和使用。
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原文作者:Deeksha Rana
翻译作者:高佑兮
美工编辑:过儿
校对审稿:Chuang
原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/cpu-vs-gpu/