cpu和gpu跑卷积神经网络 gpu神经网络比cpu快多少

31 CPU与GPU

CPU是串行计算，单次计算的能力更强，但是需要从寄存器中取数据，所以如果计算次数过多，其时间会画到读取数据上面，导致CPU远远达不到最好的计算效果。（如果要提升CPU利用率，方法一是增加并行的核，方法二是提前进行缓存）

GPU是并行计算，相当于有几千个计算能力比CPU更差一些的核，这样解决了大量小计算的取数据的问题，可以同时进行上千个线程。

例子： CPU对于按行的处理更快，GPU对按列的更快

由于CPU和GPU的带宽不同，所以不要频繁在CPU和GPU之间传数据，因为会有带宽限制和同步开销。

高性能计算编程：

CPU：C++或高性能的语言（编译器较成熟）

GPU：CUDA、OpenCL（编译器较成熟）

硬件与编译器同样重要。

32 TPU及其它

DSP：数字信号处理

• 为数字信号处理算法设计：点积、卷积
• 低功耗、高性能：比移动GPU快5x，功耗更低
• 编程和调试困难（所以用的不多），编译器质量良莠不齐

FPGA：可编程阵列

• 有大量可以编程逻辑单元和可配置的连接
• 可以配置成计算复杂函数
• 通常比通用硬件更高效
• 工具链质量良莠不齐
• 一次编译需要数小时

AI ASIC

• 深度学习的热门领域
• GoogleTPU (核心就是做大矩阵乘法，systolic array，w（Y = WX）大小和阵列大小一样)
• 自己做的成本低，不然卡的利润过高
  硬件越专用，越容易在专用领域上做出高端芯片。

33 单机多卡并行

多GPU并行使用，可以分为数据并行或模型并行
数据并行：把小批量分为n块，每块GPU拿到完整参数计算一块数据的梯度。这样计算效率一般更高，因为每块GPU对一个batch计算的时间都差不多，并行的同步性也比较好。
模型并行：把模型分成n块，每个GPU拿一块模型和它的前向结果。因为模型太大了就需要分割计算。

34 多GPU训练实现（编程实现）

35 分布式训练

数据放在分布式文件系统上，分多块GPU来进行训练，尽量在一个小集群里面做数据通讯，而不要做全局通讯。比如在GPU上加一层server，server为CPU和GPU之间的桥梁，防止很多无用的通讯。

同步SGD：每个worker都同步计算一个批量，n个GPU得到单GPU的n倍加速。性能：因为每个批量的计算时间是max(计算时间，收发时间)，所以只要解决收发问题，就可以保证GPU一直满负荷运算，而不是在等待。

适用情况：

• 使用一个大数据集（最好）
• 需要好的GPU-GU的带宽
• 模型的计算通讯比要号（FLOP / Model Size）
• 使用足够大的批量大小来获得好的系统性能
• 使用高效的优化算法对应批量大小