1樓:匿名使用者
老實說, gpu完爆其他的。 fpga這種上不了檯面的就不要提了
2樓:匿名使用者
(1)mcu、dsp最適合學習硬體。
(2)fpga次之。
用gpu和cpu伺服器深度學習,哪個合算?
3樓:ai撲社
gpu合算
cpu擅長邏輯控制,序列的運算。
gpu擅長的是大規模併發計算。
gpu的工作大
部分計算量大,但沒什麼技術含量,而且要重複很多很多次。gpu用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務,純粹的人海戰術。
4樓:隨風而至喵小姐
如果是深度學習,那麼gpu的效能和**更好,比如這款配置了nvdia rtgeforce rtx 2080 ti的gpu計算卡,也才兩w,價效比很高
產品型號:za1p2s8-16897-tc2產品型別:單路十六核塔式gpu計算伺服器
處 理 器:threadripper 2950x內 存:64g ddr4
硬 盤:ssd nvme m.2 512g網 卡:雙千兆
管 理:硬體監控、遠端管理
機 構:塔式
電 源:1250w
作業系統:linux免費版 / vmware esxi服 務:全國聯保 叄年質保
5樓:太陽島
cpu是一個有多種功能的優秀領導者。它的優點在於排程、管理、協調能力強,計算能力則位於其次。而gpu相當於一個接受cpu排程的「擁有大量計算能力」的員工。
當需要對大資料bigdata做同樣的事情時,gpu更合適,當需要對同一資料做很多事情時,cpu正好合適。
gpu能做什麼?關於圖形方面的以及大型矩陣運算,如機器學習演算法等方面,gpu就能大顯身手。
簡而言之,cpu擅長統領全域性等複雜操作,gpu擅長對大資料進行簡單重複操作。cpu是從事複雜腦力勞動的教援,而gpu是進行大量平行計算的體力勞動者。
深度學習是模擬人腦神經系統而建立的數學網路模型,這個模型的最大特點是,需要大資料來訓練。因此,對電腦處理器的要求,就是需要大量的並行的重複計算,gpu正好有這個專長。
6樓:博百優小
說道經濟實惠,那肯定租用gpu伺服器更靠譜。硬體配置不太懂,不過我的**是室友推薦的易學智慧上租的gpu跑的,比自己組裝肯定是要划算,當然小白也不會弄硬體方面。整體來說,租用還是方便,適合我這樣的小白上手。
個人意見僅供參考,大神勿噴。
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