GPU подходит для обучения систем глубокого обучения в долгосрочной перспективе для очень больших наборов данных. Процессор может обучать модели глубокого обучения довольно медленно. GPU ускоряет обучение модели. Следовательно, GPU - лучший выбор для эффективной и эффективной тренировки модели глубокого обучения.
Графические процессоры оптимизированы для обучения моделям искусственного интеллекта и глубокого обучения, поскольку они могут обрабатывать несколько вычислений одновременно.
Преимущества использование графического процессора для глубокого обучения: * каждый графический процессор имеет большое количество ядер, что позволяет лучше вычислять несколько параллельных процессов.
* вычисления глубокого обучения должны обрабатывать большие объемы данных, обеспечивая высокую пропускную способность памяти в Графические процессоры (которые могут работать со скоростью до 750 ГБ / с против всего лишь 50 ГБ / с, предлагаемых традиционными процессорами) лучше подходят для компьютеров с углубленным изучением.
Пожалуйста, go в следующей статье, надеюсь, это поможет ты,
https://towardsdatascience.com/tensorflow-gpu-installation-made-easy-use-conda-instead-of-pip-52e5249374bc