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在数据科学领域,为什么GPU计算速度比CPU快许多的一个最简单解释_gpu计算为什么比cpu快

gpu计算为什么比cpu快

为了回答这个问题,我们需要知道几个知识:

1、一个CPU通常只有 几个核

2、一个GPU通常有 几千个核 (为了容易理解,暂且可以把CPU的核和GPU的核看成是同一个东西)

3、通常,CPU的核 性能比GPU的核 性能要强得多

4、标题说到是在数据科学领域,其实主要就是指的矩阵计算。

5、我们可以将计算时间,不管是CPU还是GPU的计算时间,大概抽象成这样一个计算公式:

总 的 计 算 时 间 = 指 令 的 数 量 × 每 条 指 令 的 平 均 执 行 时 间 核 数 量 总的计算时间 = \frac{指令的数量 \times 每条指令的平均执行时间}{核数量} =×

6、不管是CPU还是GPU,总的指令的数量大概是相等的,那么它们之前的差异就主要有后面两个参数决定了

7、前面提到,GPU的核性能相比CPU来说要差许多,但是核的数量却远远大于CPU。
即(>>是远远大于):
G P U 的 核 性 能 > C P U , 但 是 核 的 数 量 > > C P U GPU的核性能 > CPU,但是 核的数量 >> CPU GPU>CPU>>CPU

总 的 计 算 时 间 = 执 行 的 指 令 的 数 量 × 每 条 指 令 的 平 均 执 行 时 间 ↗ 核 数 量 ↗ ↗ = ↘ 总的计算时间 = \frac{执行的指令的数量 \times 每条指令的平均执行时间 ↗}{核数量↗↗} = ↘ =×=

GPU核数量差异 >> 核性能差异,总的计算时间就要少许多了











(以上皆为个人查阅资料,为方便自己理解得出,有不符之处,多多指教)

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