用gpu训练比用cpu训练快多少,pytorch一定要用GPU吗

用gpu训练比用cpu训练快多少,pytorch一定要用GPU吗

∪＾∪ 与使用CPU模拟器和GPU神经网络的传统RL训练相比，IsaacGym大大减少了复杂机器任务在单个GPU上的训练时间，将其训练速度提高了1-2个数量级。 图1：太笼统地说IsaacGymm让不同的机器人在复杂的环境下工作。经过我的实际测试，样本量为160,000，我使用了ani7四核八线程笔记本处理器CPU来训练5层神经网络每一轮需要的时间是1474秒，而使用nvidia>最近，得到了labGPUplus

1.trainingwithcpu和trainingwithgpufordeeplearning的区别（1）CPU主要用于串行计算；而GPU则用于大规模并行计算。 由于深度学习的样本量大，参数量大，GPU的作用是加速网络运算。 2）CPU比GPU快十倍以上来训练神经网络。Intel：不要用矩阵来计算机器的心脏。 机构挑战GPU的地位

GPUtrainingtime：CPU训练时间：GPU第100次需要2秒以上，CPU需要4秒以上。可以看出GPU的训练速度明显快于CPU。对于一些大数据集的项目还是可以训练的。 它节省了大量时间，仅需27秒即可使用agtx1080单卡运行10个周期！ 顺便说一句，我用"游戏机"的6核12线程cpu再次尝试，用了112秒跑了一个周期，增益接近41倍……可惜火炬团队把大部分精力都放在了PyTorch上。

╯ω╰ 在模型训练中，不使用GPU比调用GPU更快。背景最近语音识别和遗传算法的结合需要大量的计算。起初，我认为使用GPU运行会更快，但事实证明调用GPU并没有仅使用CPU更快。 第6代和第5代一般不使用CPU进行深度学习训练。在很多情况下，CPU比GPU快。如果需要加速，可以使用Cython来访问

CPU算法训练深度神经网络比顶级GPU训练师快15倍莱斯大学计算机科学家展示了人工智能(AI)软件，该软件运行在商品处理器上以训练深度神经网络速度比使用GPU进行深度学习的基础（传输）比CPU快40-80倍https://aws.amazon/ec2/in姿势类型/).成本是0.65/小时，或15.6/天，或468美元/月 .IthasoneGPU(高性能NVID