人工智能领域选择GPU的4个重要参数

 

当下人工智能正在快速发展，其中深度学习作为人工智能领域炙手可热的话题，有着广阔的应用前景。熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

深度学习通过不断的尝试识别，最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式，而通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。

GPU适合于深度学习的优势就就在于其内存结构。首先是共享内存，GPU每个流处理器集群末端设有共享内存。其次，相比于CPU每次操作数据都要返回内存再进行调用，GPU线程之间的数据通讯不需要访问全局内存，而在共享内存中就可以直接访问。这种设置的带来最大的好处就是线程间通讯速度的提高。

而在传统的CPU构架中，尽管有高速缓存Cache的存在，但是由于其容量较小，大量的数据只能存放在内存RAM中。进行数据处理时，数据要从内存中读取然后在CPU中运算最后返回内存中。由于构架的原因，二者之间的通信带宽通常在60GB/s左右徘徊。与之相比，大显存带宽的GPU具有更大的数据吞吐量。在大规模深度神经网络的训练中，必然带来更大的优势。

选择GPU有四个重要参数：浮点运算能力、显存、数据传输与价格。对于很多科学计算而言，服务器性能主要决定于GPU的浮点运算能力。特别是对深度学习任务来说，单精浮点运算以及更低的半精浮点运算性能则更为重要。不过，自建GPU服务器成本过高，对于硬件设备与服务器的性能要求也较为苛刻。随着云计算时代的到来，选择GPU云服务器更适合人工智能领域计算的部署。

青椒云云电脑搭载多款配置的高性能GPU，从容应对高并发、高性能计算场景，并且可以根据使用场景灵活搭配选择，缩短训练环境部署时间。同时，青椒云租赁方式弹性灵活，并且节省了硬件采购和维护的费用，一键即可享受强悍GPU算力。