pytorch同时用两块gpu 比特币为什么要用这么多显卡？

比特币为什么要用这么多显卡？

从比特币的本质出发，比特币的本质其实是一堆复杂算法生成的特殊解。一个特殊的解决方案是一个无限（事实上，比特币是有限的）解决方案，可以从方程中获得。每一个特解都能解方程，且是唯一的。

为什么要使用图形卡来挖掘？而不是CPU？

与CPU的复杂计算相比，图形卡使用的GPU是通用计算。所以它可以堆叠成百上千个流处理器。每个流处理器就像一个小CPU。虽然它运行复杂程序的能力与CPU的能力相差甚远，但它不能支持多个处理器，因此其实际性能，特别是单精度浮点性能要远远强于CPU。比特币中的行为可视为使用显卡进行连续的通用计算，计算复杂度相对较低，且具有相当的重复性。图形卡使用的流处理器正好适合这种算法。就像不断地解方程。图形卡为2000名中学生，CPU为8名数学博士。虽然数学博士的数学知识远远超过中学生，但解虚拟货币等中型方程的速度肯定不如2000名中学生快。因此，图形卡越多，操作就越多。

40 GPU使用率不正常？

如果视频内存的利用率不高，可以增加批处理大小。这也与网络结构有关。在一些网络中，例如移动网，并行性本身不如VGg友好，因此没有解决方案。不同的深度学习框架对GPU优化有不同的影响。据我所知，tensorpack和mxnet对于GPU优化是很好的。Pytorch更糟一点。如果数据供应缓慢，GPU将等待。加速数据供给的常用方法：并行读取，固态硬盘，避免GPU和CPU频繁拷贝数据

怎样用PyTorch实现多GPU分布式训练？

在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

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