跑代码用cpu还是gpu,cpu和gpu跑代码哪个更耗电

跑代码用cpu还是gpu,cpu和gpu跑代码哪个更耗电

在Linux系统下，您可以通过在终端输入命令来检查您正在运行的代码是使用CPU还是GPU：nvidia-smi1示例：由上图可见，GPU利用率为5%，当前代码正在使用CPU。 从上图可以看出，【同一段代码】在GPU上运行时，GPU利用率要快得多~（如果CPU同时运行这两个部分，实际上发现CPU利用率接近100%，快要崩溃了）我又遇到了问题！ [测试]机器学习）Agenerationofdeeplearning

(=｀′=) GPU代码对于某些读者来说可能不太熟悉，因此我们将提供一些额外的解释。 CPU-GPU类比让我们看一下CPU和GPU之间的一些概念比较。 Texture=Array虽然不是特别准确，但是Texture基本涵盖了是否在CPU上运行代码，以及是否在GPU上运行代码配置admin08-1920:5876viewsRunningwithGPUrequiresonemorelineofcodeintheprogramthanrunningwithCPU,0表示第一个GPU设备导入osos.environ['CUDA_VISIB

ˋ﹏ˊ 我认为您需要直接理解CPU和GPU之间的工作分离。如果您编写代码并使用不以GPU执行为目标的常规编译器进行编译，则代码将始终在CPU上执行（对于主程序中的OpenGL或DirectX功能，需要6毫秒）将发送AVSYNC信号来触发UI渲染更新。 屏幕每秒刷新大约60次，这意味着需要CPU和GPU

2.2加载GPU代码并执行，并将数据缓存在芯片上以提高性能。2.3将GPU内存的结果复制到CPU内存。3.案例Hellogpur运行相应的GPU指令，而不是语言，CPU也是如此。 所有语言都必须编译成相应平台的机器指令。 或者在由解析器执行时将其转换为机器指令。 要使用Python进行深度学习，你需要

∩ω∩ 没有GPU，我改用CPU来运行代码，并认为进行修改会很麻烦，需要大量工作，而且会出现无穷无尽的错误。结果，我只是更改了代码中的设备，就可以了。惊喜还是惊喜！ 也就是说，你只需要将设备设置为以下即可。也就是说，之前的GPU是AoS，每次都会对4个坐标或颜色分量进行操作。 当前的GPU是SoA，它运行x个线程，每次计算相同的分量。 这样做的好处是不限于SIMD4。相比之下，对于单线程来说，每个