gpu编程语言

1. 数据分析，数据发掘应该用什么编程语言呢？
2. 英伟达GTC大会发布“核弹级”GPU，将为AI发展带来哪些助力？
3. 为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU？

数据分析，数据发掘应该用什么编程语言呢？

不同行业有不同的选择，各行各业都有数据分析的需求。主要是MATLAB，Python，R这些。

以我自己为例，科研中数据分析用的比较顺手的是MATLAB，因为它做矩阵运算很强，语法不难，性能很强，可以调用GPU，界面很友好，有很多数据导入导出数据分析的工具包

用于数据分析非常合适，

也可以可以很方便地构建界面。比如下面这个我为之前项目构建的图形界面：

但是有个问题是MATLAB不是免费的，而且还不便宜。各大高校和科研所会根据需要购买，比如我们学校。

英伟达GTC大会发布“核弹级”GPU，将为AI发展带来哪些助力？

英伟达GTC大会发布的新一代GPU将带来更多可能性，更强大的方式来加速AI的发展，数据收集、模型训练、推理和AI的部署都会受益。 这款“核弹级”GPU具有更强的计算能力，可以处理更多模型和更大量的数据***，从而可以加快模型训练和推理的速度，成倍提高模型的准确性和精度，另外，更多功能也可以满足 AI 在不同环境下的应用，有助于使 AI 技术更快、范围更广地发展落地应用。

英伟达于2020年5月份在其全球GPU技术大会（GTC）上发布了最强大的GPU，它***用的是 Ampere 架构，名为A100。这款GPU将为AI的发展带来突破性的助力。

A100***用了全新的第三代Tensor核心，可以提供强大的AI性能和更高的速度。一般的GPU使用的是多个Tensor核心，但是A100使用的是一个名为“Sparsity”的新技术，它可以在使用较少的核心时提供相同的性能。这样的话，机器学习的训练速度将得到极大的提高，从而加速AI的发展。

A100包含了超过540亿个晶体管，比上一代Tesla V100的218亿个晶体管多了将近两倍。这意味着A100能够参与更加复杂和大规模的AI任务，例如大规模图像分类和语音识别等任务，而无需将任务拆分成更小的部分来完成。

A100不仅仅是一款GPU，同时也是一个构建高性能计算、物理模拟和AI解决方案的开发平台。其支持美国能源部的Exascale计算项目，该项目旨在打造最快、最强大的计算机。A100还支持GPU加速的容器，这有助于简化和加速AI应用程序的部署。

A100还可以通过使用NVLink技术，将多个GPU连接在一起，以实现更高的速度和更大的内存。这可以为需要大量内存的AI应用程序提供更多的灵活性。

英伟达GTC大会发布的「核弹级」GPU是指英伟达的最新一代GPU，代号为A100，是一款专为AI应用而设计的GPU。这款GPU***用了全新的架构和制程工艺，拥有更高的性能和更低的能耗，将为AI发展带来以下几方面的助力：

1. 更高的计算性能：英伟达A100 GPU***用了全新的架构和制程工艺，拥有更高的计算性能，可以更快地完成AI模型的训练和推理，提高AI应用的效率和精度。

2. 更低的能耗：英伟达A100 GPU***用了全新的制程工艺和优化设计，能够在更低的能耗下提供更高的计算性能，降低AI应用的能耗成本。

3. 更大的内存容量：英伟达A100 GPU拥有更大的内存容量，可以更好地支持大规模的AI模型训练和推理，提高AI应用的效率和精度。

4. 更好的多任务处理能力：英伟达A100 GPU***用了全新的架构和设计，支持更好的多任务处理能力，可以同时处理多个AI任务，提高AI应用的效率和灵活性。

总之，英伟达A100 GPU作为一款专为AI应用而设计的GPU，将为AI发展带来更高的计算性能、更低的能耗、更大的内存容量和更好的多任务处理能力，为AI应用的发展提供更强的支持和助力。

从ChatGPT应用以来的几个月，ai一次又一次刷新我们的想象无认知，ChatGPT搭载A100，绝对是颠覆式的革新，二者的结合，将会再一次把人工智能推上新的高度！

英伟达在GTC大会上发布了一款名为 A100的GPU，它被称为“核弹级”GPU，具有强大的计算能力和超高的 能效比。这款GPU将为AI发展带来以 下助力:

1.更快的训练速度:A100 GPU***用 了新一代的Tensor Cores技术， 可以实现更快的训练速度。同 时，它还支持多GPU并行，可以 更快地完成大规模的训练任务。

2.更高的计算能力:A100 GPU拥有 6,912个CUDA核心和40GB的高速 存储器，可以实现每秒19.5万亿 次浮点运算，是目前市面上最强 大的GPU之一。这将为AI模型的 计算需求提供更强的支持。

3.更低的能耗:A100 GPU***用了7 纳米工艺，能效比比上一代GPU 提高了20倍。这意味着在相同的 计算任务下，能耗更低，成本更 低。

4.更广泛的应用场景:A100GPU还支持多种AI算法和框架，包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等，可以应用于计算机视觉、语 音识别、自然语言处理、推荐系 统等多个[_a***_]。

总之，A100 GPU的发布将为AI技术 的发展带来更强的计算能力、更快的 训练速度和更低的能耗，为AI应用的 推广和发展提供了强有力的支持。

用‬AI打败‬AI。

英伟达在GTC大会上发布了一款名为A100的GPU，这是一款高性能、高能效的GPU，被称为是「核弹级」的GPU。A100***用了英伟达的最新架构和技术，包括英伟达自研的NVIDIA Ampere架构和第三代Tensor Core加速器等，能够提供卓越的AI训练和推理性能。

A100 GPU的推出将会为AI的发展带来许多助力，主要有以下几个方面：

1. 提高AI的训练速度和效率：A100 GPU***用了英伟达的最新架构和技术，能够在AI训练任务中提供更高的计算性能和效率，从而加速AI的训练速度和提高训练效果。
2. 支持更大规模的AI模型：A100 GPU拥有更高的存储带宽和更大的存储容量，能够支持更大规模的AI模型，从而更好地满足不断增长的AI计算需求。
3. 增强AI的推理能力：A100 GPU拥有强大的计算和加速能力，能够在AI推理任务中提供更快的响应速度和更高的推理性能，从而增强AI的推理能力。
4. 推动AI的创新和发展：A100 GPU的推出将会激发AI技术的创新和发展，为AI技术的应用开拓更广阔的空间，推动AI技术的不断进步和发展。

综上所述，英伟达A100 GPU的推出将会为AI的发展带来重大的助力，促进AI技术的创新和发展，为人类社会的进步做出更大的贡献。

为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU？

GPU为图形图像专门设计，在矩阵运算，数值计算方面具有独特优势，特别是浮点和并行计算上能优于CPU。还有GPU相对CPU干事少，高尖坚，没什么打扰，自然效率高。

CPU 3g频率，***设32核心，共计每秒96g次处理能力，算上专用指令集的buff也难达到1000g的处理能力，gpu的话，1080ti为例，1.7g频率，3584个核心，既1.7x3584=6092g每秒的处理能力，比如浮点运算的时候还有x2的buff既12t的处理能力，知道为啥要用gpu了吧？（当然还有内存显存带宽优势）

因为cpu是串行执行指令的，就算是并行程序，细粒度上也是一条一条的串行执行，而gpu是真正的高并行计算，你想象一下，画一幅图，一笔一笔的画，和照相机卡擦定格下来的差距，那就是cpu和gpu做计算时的差距。而训练神经网络就是大量这样简单而重复的计算d

主要是GPU适合于矢量计算，它就是为多维数据计算而生的，专门用于处理图像、动画。一个简单的***x768的RGB图，是一个***x768x3的矩阵数据，然后各种图像切割、渲染等处理都要通过矩阵计算，这就是为何Photoshop占有内存和CPU高的原因。要是三维的图画就更复杂，要为各种图像建立三维物理坐标，建立数学矢量图形模型，这些点和面有颜色、材质、渲染、光影等属性。计算每一帧都要去做三维光学投影，计算出每个点在平面投影的位置、关系，还要通过物理学模型计算各个点的光影属性（光的强弱、是否遮挡、是否有阴影等）。如果是动画，还要按照几何、力学、光学等公式去模拟计算各个点的运动方向、速度等。GPU将这些常用图形图像算法直接实现到了硬件中，从而很短的指令周期就能完成如此大量数据的计算。

而通用CPU的硬件则是为运行指令、调度指令、提高运行效率、中断响应、多级缓存和读写、一般浮点运算、多流水线等常规应用而设计的。如果不是图像处理，CPU主要还是指令的执行，而非数据的运算。计算两个***x768矩阵乘法，通用CPU需要上几百亿次通用加法乘法运算指令才能完成，而GPU只要几个指令就完成了。时间上，实际不会是几百亿倍效率，但是要高很多个数量级。所以，玩大型三维游戏时，普通CPU计算图像太慢，即使100%地全力运行，会发热，而且也还很卡；而GPU则轻松完成。

神级网络的计算涉及到大量的多维数据的处理，本质上与图像处理类似，虽然神经网络的算法不同于图像处理，但是其底层的数据计算还是多维矩阵运算，这就使得神经网络计算可以直接调用原本为图像处理而提供的指令和算法。

不过人工智能毕竟有一些自己独特的数学计算，而图像处理中没有用到，于是一些厂家就将这部分专门用于人工智能的算法又集成到硬件里，从而一个指令就能完成多步的人工智能算法计算，进一步提高人工智能算法的效率。这就是被他们用来宣传的AI芯片。

为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU？

其实CPU和GPU一样可以训练神经网络。实际上，在早期，神经网络都是用CPU训练的。即使现在，像TensorFlow这样的流行框架也支持在CPU上运行。

那么，既然CPU和GPU都可以训练神经网络，为什么一般用GPU训练神经网络？很简单，因为GPU比CPU快很多。

比如，Victor Dibia（IBM研究院Research Staff Member）基于Tensorflow框架训练了一个实时检测手部的网络。

训练这样一个神经网络要花多久？

CPU上大约要12天，而GPU上则是5小时。

我们这里不讨论具体的型号，关键是两者的比例。CPU和GPU的差距太大了。

而且，实际上这个神经网络的训练时间已经通过迁移学习大大缩短了。迁移学习指直接拿训练好的图像分类的模型来用，只是重新训练最后一层或几层网络以检测手部，所以能快很多。

那如果从头开始训练的话（有的时候没有现成的模型可供迁移），可能要几周甚至几个月。这还是GPU的情况。

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