1樓：匿名使用者
不一定呢，雖說nvidia gpu的cuda定製得不錯，但amd的也非常適合呢，因為amd gpu很多都支
持opencl技術，並且amd cpu也很多支援opencl，計算起來可以cpu+gpu並行加速。
為什麼說nvidia gpu更適合進行深度學習深度學習
2樓：匿名使用者
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分散式特徵表示。[1]
深度學習的概念由hinton等人於2023年提出。基於深度置信網路(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。
[1]深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。[2]
為什麼說nvidia gpu更適合進行深度學習
3樓：夕沉月曉
哪個告訴你的看我不打死他 不就是適合玩麼 還學習 騙誰呢
滿意請採納喲
為什麼要用gpu來進行深度學習運算
4樓：加百列在微笑
gpu的計算單元比較多，所以計算能力比起cpu強大很多
為什麼做gpu計算，深度學習用amd顯示卡的很少，基本都nvidia
5樓：匿名使用者
什麼尼瑪功耗，還穩定性，懂都不懂就來亂說，殺幣一樣。
為什麼機器學習基本都用n卡，因為主流機器學習框架都是基於n卡cuda的，對a卡基本不支援。今年google才推出適用於 rocm gpu的tensorflow，也是今年英偉達才開源cuda
雖然有opencl可以用，但是opencl這玩意，現在基本上是處於還沒大規模投入使用就面臨淘汰的狀態了，哦，蘋果馬上就要淘汰opencl了，它的親兒子
所以要想在a卡上跑深度學習，估計還要等個1、2年，不會永遠都是n卡一家獨大的
6樓：我拿流浪打
因為在深度學習領域,cuda比opencl更好用，比如google也是選擇用cuda
而cuda只支援n卡。
以前amd本身對加速卡領域涉及沒有n卡深，近幾年看到這邊潛力非常巨大，最近才大力打造amd radeon instinct系列加速卡。
7樓：匿名使用者
nvidia顯示卡優化做工功耗穩定性都要比amd好，**上nvidia比amd高些。
為什麼gpu對於深度學習如此重要
8樓：匿名使用者
因為深度學習在訓練的時候要更新很多很多很多引數，用cpu太費時間，用gpu可以並行處理的運算比cpu多的多
為什麼gpu能加速深度學習
9樓：匿名使用者
因為深度學習在訓練的時候要更新很多很多很多引數，用cpu太費時間，用gpu可以並行處理的運算比cpu多的多
gpu構架為什麼更適合發展神經網路
10樓：hpcgpu伺服器
因為神經bai網路這種大範圍多工du的簡單zhi運算來說，正好dao符合gpu這種多內
核架構，比如你cpu20核心，同時
容處理20個任務。但是神經網路可能有20000個任務（比喻）。但最近比較有代表性的gpu-nvidia的新titan-x，cuda核心就達到了3584個，速度就不言而喻了。
但是cpu的核心效能比gpu的效能強大，就好比教授和高中老師的區別。所以在神經網路訓練當中，簡單訓練由cuda完成，複雜訓練和綜合由cpu輔助完成彙總。這樣任務被分開同時進行，平時需要訓練幾十天的專案可能現在幾個小時就可以完成，這就是為什麼gpu架構更適合神經網路並且深度學習在近年大火的原因，就是因為gpu架構解決了當初沒有解決的效率問題。
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