在我們?nèi)粘Ｉ钪?，深度學(xué)習(xí)電腦成為越來越熱門的話題。然而，在面對如何深度學(xué)習(xí)電腦的問題時，很多人可能感到困惑。本文將探討解決這一問題的方法，并提供相關(guān)幫助。 選擇合適的GPU硬件平臺首先，在建立深度學(xué)

在我們?nèi)粘Ｉ钪?，深度學(xué)習(xí)電腦成為越來越熱門的話題。然而，在面對如何深度學(xué)習(xí)電腦的問題時，很多人可能感到困惑。本文將探討解決這一問題的方法，并提供相關(guān)幫助。

選擇合適的GPU硬件平臺

首先，在建立深度學(xué)習(xí)庫方面，CUDA 相對簡單易用，而相比之下，AMD OpenCL 并不像 CUDA 那樣普及。目前，由于缺乏好用的深度學(xué)習(xí)庫，大多數(shù)人選擇 NVIDIA 的顯卡。即使未來出現(xiàn)了 OpenCL 庫，由于 GPU 通用計算社群主要圍繞 CUDA，選擇 NVIDIA 顯卡仍然是一個明智的選擇。在 CUDA 社區(qū)，你可以迅速獲取開源方案和代碼建議。

NVIDIA 引領(lǐng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展

對于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，盡管仍處于起步階段，NVIDIA 已經(jīng)全面投入并取得顯著成就。其他公司如果現(xiàn)在才開始投入資金和精力追趕深度學(xué)習(xí)的浪潮，將會因為起步較晚而與 NVIDIA 相去甚遠。目前，除了 NVIDIA-CUDA 外，使用其他軟硬件組合進行深度學(xué)習(xí)幾乎是故意給自己挖坑。

英特爾 Xeon Phi 的局限性

在談到英特爾 Xeon Phi 時，官方聲稱你可以使用標(biāo)準(zhǔn)的 C 語言代碼，并將其轉(zhuǎn)化為加速的 Xeon Phi 代碼。雖然這聽起來很不錯，你或許可以利用大量的 C 語言資源。然而，實際情況是只有極少數(shù)的 C 語言代碼受支持，而且大部分可用的 C 代碼運行速度非常慢，因此 Xeon Phi 在這方面相對無足輕重。

Xeon Phi 集群工作站的挑戰(zhàn)

在使用 Xeon Phi 集群工作站進行研究時，遇到了諸多困難，包括無法運行單位測試、編譯器不支持某些 C 11 功能等問題。這導(dǎo)致我不得不在沮喪中重寫代碼，而且最終執(zhí)行效率仍然很低。在處理張量大小變化時性能下降的問題上，Xeon Phi 表現(xiàn)不佳，甚至比 CPU 還慢。

總結(jié)與展望

最終，盡管經(jīng)歷了重重困難，我的代碼終于成功執(zhí)行，但仍然面臨著速度緩慢的問題。一些性能瓶頸使得我思考是否是 bug 或線程調(diào)度程序?qū)е碌?，特別是在處理不同大小的層時。在這個過程中，我試圖向英特爾反饋問題，但未獲回復(fù)。綜上所述，選擇適合的硬件與軟件環(huán)境對于深度學(xué)習(xí)電腦至關(guān)重要，希望以上內(nèi)容能夠幫助讀者更好地理解如何深度學(xué)習(xí)電腦。