|
|
Yayınlandı 14.11.2024 13:19:15
|
|
|
|
Sürücü İndirme:Bağlantı girişi görünür.
CUDA Araç Seti:Bağlantı girişi görünür.
cuDNN:Bağlantı girişi görünür.
GPU nedir?
GPU kavramı 1999 yılında Nvidia tarafından sunulmuştur. GPU, grafik kartındaki bir çiptir, tıpkı CPU'nun anakarttaki bir çip olması gibi. Yani 1999'dan önce grafik kartlarında GPU yoktu? Elbette vardı, ama o zamanlar kimse ona isim vermemişti, yeterince ilgi çekmiyordu ve gelişimi nispeten yavaştı.
Nvidia'nın GPU kavramını önermesinden beri, GPU'lar hızlı bir gelişim dönemine girdi. Kısacası, aşağıdaki gelişim aşamalarından geçti:
1. Yalnızca grafik render için bu işlev, GPU'ların orijinal amacıdır ve adından da anlaşılacağı şu şekildedir: Grafik İşlemci Birimi;
2. Daha sonra, GPU gibi güçlü bir cihazın sadece grafik işleme için kullanılamayacağı ve daha fazla iş yapmak için kullanılması gerektiği keşfedildi. Nasıl yapılır? GPU'ya doğrudan kayan nokta işlemleri vermek mümkün değildir çünkü o dönemde sadece grafik işleme için kullanılabiliyordu. Aklına gelen en kolay şey, kayan nokta işlemlerini işläp bunları grafik render görevlerine paketlemek ve ardından GPU'ya teslim etmek. Bu, GPGPU (Genel Amaçlı GPU) kavramıdır. Ancak bunun bir dezavantajı vardır; grafik hakkında biraz bilginiz olması, aksi takdirde nasıl paket toplayacağınızı bilemezsiniz.
3. Bu nedenle, grafikleri anlamayanların GPU hesaplama gücünü deneyimleyebilmesi için Nvidia CUDA kavramını önerdi.
CUDA nedir?
CUDA (ComputeUnified Device Architecture), grafik kartı üreticisi NVIDIA tarafından piyasaya sürülen bir hesaplama platformudur. CUDA, NVIDIA tarafından başlatılan genel amaçlı paralel hesaplama mimarisidir. GPU içinde CUDA komut seti mimarisi ve paralel hesaplama motoru bulunur. CUDA programlarını, C diline benzer bir CUDA C dili kullanarak geliştirebilirsiniz; bu da GPU'nun güçlü hesaplama gücünü kullanmayı kolaylaştırır; hesaplama görevini grafik render görevine paketleyip GPU'ya teslim etmek yerine.
Başka bir deyişle, CUDA, NVIDIA tarafından kendi GPU'ları için başlatılan paralel hesaplama çerçevesidir; bu da CUDA'nın yalnızca NVIDIA'nın GPU'larında çalışabileceği ve ancak çözülmesi gereken hesaplama sorunu çok sayıda paralel hesaplamada hesaplanabilmesi olduğunda CUDA rolünü üstlenebileceği anlamına gelir.
Tüm GPU'ların CUDA'yı desteklemediğini unutmayın.
CUDNN nedir?
NVIDIA cuDNN, derin sinir ağları için GPU hızlandırmalı bir kütüphanedir. Performans, kullanım kolaylığı ve düşük bellek yükü vurgulanır. NVIDIA cuDNN, Google'ın Tensorflow ve UC Berkeley'nin popüler caffe yazılımı gibi daha üst düzey makine öğrenimi çerçevelerine entegre edilebilir. Basit eklenti tasarımı, geliştiricilerin sadece performansı ayarlamak yerine sinir ağı modellerinin tasarlanıp uygulanmasına odaklanmasını sağlarken, aynı zamanda GPU'larda yüksek performanslı modern paralel hesaplamayı da mümkün kılar.
GPU ile bir model eğitmek istiyorsanız, cuDNN zorunlu değildir, ancak genellikle hızlandırma kütüphanesi olarak kullanılır.
CUDA ile CUDNN arasındaki ilişki nedir?
CUDA, çekiç, tornavida gibi birçok aletin bulunduğu bir çalışma tezgahı olarak görülür. cuDNN, GPU'larda derin öğrenme hesaplamalarının yapılabildiği CUDA tabanlı derin öğrenme GPU hızlandırılmış bir kütüphanedir. Bu, iş için kullanılan bir aletle eşdeğerdir, örneğin bir anahtardır. Ancak CUDA çalışma tezgahı satın alındığında, bu bir anahtar sağlamadı. CUDA'da derin bir sinir ağı çalıştırmak için, tıpkı bir somun vidalap anahtar geri almak istediğin gibi cuDNN kurman gerekir. Bu, GPU'nun derin sinir ağlarında çalışmasını sağlar ve bu da CPU'lardan çok daha hızlıdır.
|
Önceki:"freeze_support()" satırı, program...Önümüzdeki:UPS hattı da, etkileşimli ve çevrimiçi etkileşimli kesintisiz güç kaynakları
|
Ev sahibi|
Yayınlandı 5.02.2025 11:01:16
|
