深度学习电脑的关键：选择适合的硬件与软件环境
在我们日常生活中，深度学习电脑成为越来越热门的话题。然而，在面对如何深度学习电脑的问题时，很多人可能感到困惑。本文将探讨解决这一问题的方法，并提供相关帮助。
选择合适的GPU硬件平台
首先，在建立深度学习库方面，CUDA 相对简单易用，而相比之下，AMD OpenCL 并不像 CUDA 那样普及。目前，由于缺乏好用的深度学习库，大多数人选择 NVIDIA 的显卡。即使未来出现了 OpenCL 库，由于 GPU 通用计算社群主要围绕 CUDA，选择 NVIDIA 显卡仍然是一个明智的选择。在 CUDA 社区，你可以迅速获取开源方案和代码建议。
NVIDIA 引领深度学习技术发展
对于深度学习技术，尽管仍处于起步阶段，NVIDIA 已经全面投入并取得显著成就。其他公司如果现在才开始投入资金和精力追赶深度学习的浪潮，将会因为起步较晚而与 NVIDIA 相去甚远。目前，除了 NVIDIA-CUDA 外，使用其他软硬件组合进行深度学习几乎是故意给自己挖坑。
英特尔 Xeon Phi 的局限性
在谈到英特尔 Xeon Phi 时，官方声称你可以使用标准的 C 语言代码，并将其转化为加速的 Xeon Phi 代码。虽然这听起来很不错，你或许可以利用大量的 C 语言资源。然而，实际情况是只有极少数的 C 语言代码受支持，而且大部分可用的 C 代码运行速度非常慢，因此 Xeon Phi 在这方面相对无足轻重。
Xeon Phi 集群工作站的挑战
在使用 Xeon Phi 集群工作站进行研究时，遇到了诸多困难，包括无法运行单位测试、编译器不支持某些 C 11 功能等问题。这导致我不得不在沮丧中重写代码，而且最终执行效率仍然很低。在处理张量大小变化时性能下降的问题上，Xeon Phi 表现不佳，甚至比 CPU 还慢。
总结与展望
最终，尽管经历了重重困难，我的代码终于成功执行，但仍然面临着速度缓慢的问题。一些性能瓶颈使得我思考是否是 bug 或线程调度程序导致的，特别是在处理不同大小的层时。在这个过程中，我试图向英特尔反馈问题，但未获回复。综上所述，选择适合的硬件与软件环境对于深度学习电脑至关重要，希望以上内容能够帮助读者更好地理解如何深度学习电脑。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
