|
|
Közzétéve 2024. 11. 14. 13:19:15
|
|
|
|
Driver letöltés:A hiperlink bejelentkezés látható.
CUDA Toolkit:A hiperlink bejelentkezés látható.
cuDNN:A hiperlink bejelentkezés látható.
Mi az a GPU?
A GPU koncepcióját az Nvidia javasolta 1999-ben. A GPU egy chip a grafikus kártyán, ahogy a CPU is egy chip az alaplapon. Tehát 1999 előtt nem voltak GPU a grafikus kártyákon? Természetesen volt, de akkoriban senki sem nevezte el, és nem keltette fel elég figyelmet az emberek körében, és a fejlődése viszonylag lassú volt.
Mivel az Nvidia felvetette a GPU koncepcióját, a GPU-k gyors fejlődési időszakba léptek. Röviden, a következő fejlesztési szakaszokon ment keresztül:
1. Ez a funkció csak grafikus renderelésre szolgál, amely a GPU-k eredeti célja, ami a nevükből is kiderül: Graphic Processing Unit;
2. Később kiderült, hogy túl pazarló ahhoz, hogy egy ilyen erős eszközt, mint a GPU, csak grafikus feldolgozásra használjon, és több munkára, például lebegőpontos műveletekre kellene használni. Hogyan csináljam? Lebegőpontos műveleteket közvetlenül a GPU-nak adni nem lehetséges, mert akkoriban csak grafikus feldolgozásra használható. A legegyszerűbb megoldás, ha lebegőpontos műveleteket dolgozunk fel, becsomagoljuk őket grafikus renderelési feladatokba, majd átadod a GPU-nak. Ez a GPGPU (General Purpose GPU) koncepciója. Ennek azonban van egy hátránya, vagyis szükséged van némi grafikai ismeretedre, különben nem fogod tudni, hogyan csomagolj.
3. Ezért, hogy azok is megtapasztalhassák a GPU számítástechnika erejét, hogy azok is megtapasztalhassák a GPU számítástechnika erejét, az Nvidia felvetette a CUDA koncepcióját.
Mi az a CUDA?
A CUDA (ComputeUnified Device Architecture) egy számítógépes platform, amelyet az NVIDIA indított el a grafikuskártya-gyártó. A CUDA egy általános célú párhuzamos számítástechnikai architektúra, amelyet az NVIDIA indított el. Tartalmazza a CUDA utasításkészlet architektúráját és egy párhuzamos számítástechnikai motort a GPU-n belül. CUDA programokat fejleszthetsz olyan CUDA C nyelv használatával, amely hasonló a C nyelvhez, így könnyebb kihasználni a GPU erős számítási kapacitását, ahelyett, hogy a számítási feladatot grafikus renderelési feladatba csomagolnád, majd átadnád a GPU-nak a feldolgozásra.
Más szóval, a CUDA egy párhuzamos számítási keretrendszer, amelyet az NVIDIA saját GPU-i számára indított el, ami azt jelenti, hogy a CUDA csak az NVIDIA GPU-kon futhat, és csak akkor töltheti be a CUDA szerepét, ha a megoldandó feladat az, hogy az számtalan párhuzamos számításban kiszámítható.
Fontos megjegyezni, hogy nem minden GPU támogatja a CUDA-t.
Mi az a CUDNN?
Az NVIDIA cuDNN egy GPU-gyorsított könyvtár mély neurális hálózatokhoz. Kiemeli a teljesítményt, a könnyű használatot és az alacsony memóriaterhelést. Az NVIDIA cuDNN integrálható magasabb szintű gépi tanulási keretrendszerekbe, mint például a Google Tensorflow-ja, a UC Berkeley népszerű caffe szoftvere. Az egyszerű plug-in tervezés lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy neurális hálózati modellek tervezésére és megvalósítására koncentráljanak, ne csupán a teljesítmény hangolására, miközben lehetővé teszi a nagy teljesítményű modern párhuzamos számítást GPU-kon.
Ha GPU-val szeretnél modellt képezni, a cuDNN nem szükséges, de általában gyorsító könyvtárként használják.
Mi a kapcsolat a CUDA és a CUDNN között?
A CUDA-t munkapadként tekintik, ahol sok eszköz található, például kalapácsok, csavarhúzók stb. a cuDNN egy CUDA-alapú mélytanulási GPU-gyorsított könyvtár, amellyel mélytanulási számításokat lehet végrehajtani GPU-kon. Ez egy munkaeszköznek felel meg, például egy kulcs. De amikor megvásárolták a CUDA munkapadját, nem volt csavarkulcs. Ahhoz, hogy egy mély neurális hálózatot futtass a CUDA-n, cuDNN-t kell telepíteni, pont úgy, ahogy anyát csavarni és visszakulcsot venni. Ez lehetővé teszi, hogy a GPU mély neurális hálózatokon dolgozzon, ami sokkal gyorsabb, mint a CPU-k.
|
Előző:Az "freeze_support()" sor kihagyható, ha a program nem...Következő:UPS inline, interaktív és online interaktív, megszakítás nélküli tápegységek
|
Háziúr|
Közzétéve 2025. 02. 05. 11:01:16
|
