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【北邮在线】你所不知道的GPU

发布日期:2018-01-14 08:56:15

随着电脑等电子设备的普及,一些硬件名称开始为人们所熟知,如中央处理器CPU、储存设备硬盘、图形处理器GPU(显卡核心)、等。尤其是在人们打算选购时,会特别注意电子产品的配置,包括使用了哪些硬件元件,有怎样的性能。而对于游戏玩家而言,GPU的性能则至关重要,在GPU的花费上甚至远超在CPU上的花费。下面就让小编(安徽英泰瑞克)来给你们说说所谓的GPU是什么,它又有哪些用处。

众所周知GPU是电脑主机非常重要的组成部分,承担输出显示图形的任务。由于GPU是专为图像处理而设计的,所以GPU不像CPU那样能够快速处理一个任务而是专门执行复杂的数学和几何计算。在大规模并行运算的情况下,GPUPU更占优势。

但是GPU独特的并行运算能力不仅仅只适用于图形处理,它在运算神经网络上也有着超乎想象的优势。要说到神经网络,就不得不提人工智能。人工智能的发展经历了多次大起大落,在六十多年前的达特茅斯会议上,就提出了“Artifitial Intelligence”的课题,旨在让计算机替代人类处理一些感知、认知、甚至决策的问题。起初,学者们解决人工智能问题的思路,是以人为师,通过专家编制规则的方法,教机器下棋、认字乃至语音识别。但是人类自身并没有想象中那么高的总结规律的能力,很快的人工智能迎来了第一次下坡。既然人工指导不行,那就“实事求是”,从大量数据统计来找出规律。在这种方法之下,人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大发展,人工智能又走上了第二次快速发展的上坡路。可是数据+统计的方法也有局限,因为这种模型属于“浅层模型”,学习能力简单且底下。而 “深度模型”的计算代价极高,计算机无法承担如此巨大的计算。人工智能的第二次下坡来了,直到一位老前辈Jeffrey Hinton,和他的学生Alex一起,发现用GPU算神经网络,能大幅提高速度。这也就是GPU不同于一般人所认为的那样,只是个图形处理器而已。很显然未来的人工智能发展离不开GPU的支持。

人工智能是现代社会的一大热门,尤其是在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景,人工智能会迅猛发展。此时投身于人工智能行业无疑是很好的,无论是发展前景还是薪资待遇上都很可观。但是人工智能有很高的门槛,想跨入这行的人必须要有一定的知识与经验储备。入行无门的可以选择来北邮在线学习相关课程,在实际项目的操作下你可以快速获得入行的经验与知识。想了解更多,欢迎来合肥北邮在线官网访问~

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