cpu深度学习框架交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于cpu深度学习框架交流的问题，于是小编就整理了4个相关介绍cpu深度学习框架交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 为什么有企业会选择用cpu做深度学习？
2. 使用neuralangelo所需配置？
3. GPU在深度学习的哪部分计算速度优于CPU？GPU的主要优化方向又有哪些？
4. 求推荐，深度学习电脑，主机？估计很多干算法都有这个梦想吧？

为什么有企业会选择用cpu做深度学习？

CPU不是不能做深度学习，而是速度不够快，但是CPU的好处是不需要购买价格昂贵的显卡。CPU不适合做深度学习一个重要原因是因为并行单元数量太少，因此在并行计算领域CPU几乎是处于完全的劣势，但是借助Intel新的CPU架构以及MKL加速库，还是可以做到在一些轻量化模型上面的提速。

而且使用CPU做深度学习的公司，是很模糊的一个概念，做深度学习分为两个部分，训练和推理，如果是做训练的话，因为数据吞吐量巨大，那么GPU肯定拥有巨大的优势，但是只是做推理的话，虽然GPU会有一部分速度上的优势，但是并不会有那么明显，一般推理只是会处理单一请求单一输入情况下的AI运算，所以CPU做深度学习推理完全是可能的。

使用neuralangelo所需配置？

要使用neuralangelo，需要一台配置较高的计算机，包括至少16GB RAM，GPU加速器（如NVIDIA显卡），CUDA和cuDNN工具，Python和一些必备的Python库等。此外，需要根据不同的任务选择不同的预训练模型，并需要安装相应的依赖项。在使用过程中，还需要一些基本的编程和深度学习知识来优化模型性能和调试代码。

要使用Neuralangelo，您需要配备一台性能较高的计算机，建议配置包括至少16GB的RAM、一张支持CUDA的NVIDIA GPU、较多的存储空间以及较快的处理器。

此外，您还需要安装好Python编程语言和相应的深度学习框架，如Tensorflow或PyTorch。同时，您需要下载和安装Neuralangelo的库文件，并确保网络连接良好，以便访问模型和数据集。最后，您还需要有足够的计算知识和技能，以便理解和调整Neuralangelo的参数和设置，以达到最佳效果。

GPU在深度学习的哪部分计算速度优于CPU？GPU的主要优化方向又有哪些？

与CPU相比，GPU最大的优势在于浮点运算，而几乎在深度学习的所有计算环节，浮点运算都占据了主要的比例，因此可以说深度学习领域GPU计算是全面超过CPU的。事实上，机器学习尤其是深度学习之所以能有如此快速的发展。在发现GPU这样的特性之前，机器学习技术几十年中发展缓慢，主要是受制于计算机算力的约束，而在吴恩达等人协助英伟达改进GPU，极大程度上提高机器学习算法之后，这一技术才突然在数年间得到飞跃。

gpu的运算是并行的，由每个计算单元单独执行，这个比CPU的效率高多了，毕竟gpu不需要考虑太过复杂的命令处理，具体的命令会由CPU下达。

神经网络计算多为矩阵计算，gpu的结构很适合进行这种计算，可以同时计算矩阵不同位置的值，并行输出结果矩阵。这个特性使得深度学习加速偏好gpu。

求推荐，深度学习电脑，主机？估计很多干算法都有这个梦想吧？

你好，根据当下的情况，有推荐win10的，有推荐ubuntu的，其实主要还是看你要做哪个方向的，当然了，如果你真的想要深度学习电脑的话，强烈建议你使用台式机不要使用笔记本，因为深度学习中有很多模型，训练时间很长需要长时间开机，这样的话比这边它的稳定性散热热都是不好的。在现在这样的情况下，我觉得CPU的话，我还是推荐最少最新的10400的CPU吧。内存的话因为价格现在比较低，要不你16G以上最好32级吧，硬盘的话你看情况最少240级以上，显卡的话，我看网上都推荐是入门级的显卡，我的建议是最少1660s以上的显卡,网上很多人推荐最少2070。如果说你不想用英特尔的CPU，你想用AMD的话，因为它的性价比比较好，我建议最少还是3700x以上吧。当然了，我需要的是投入比较多一点的。

如果说你不想投入那么大大的话，那你稍微找个稳定点的，一两千左右的电脑也可以的，只要它的系统没问题，性能能过得去都是挺好的。

还有一个方案就是你用一般的笔记本提供人机交互把真正的算法呀，体力呀，这些东西都交给服务器，这样一般的话在的资源比较少。

到此，以上就是小编对于cpu深度学习框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于cpu深度学习框架交流的4点解答对大家有用。

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