CUDA基础编程:开启深度学习 GPU 加速之门

devtools/2024/12/23 20:13:24/

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如今,当我们谈到深度学习时,通常会将其实施与利用 GPU 来提高性能联系起来。图形处理器(GPU)最初设计用于加速图像、二维和三维图形的渲染。然而,由于 GPU 能够执行许多并行操作,其用途已扩展到深度学习等应用领域。

深度学习模型中使用 GPU 大约始于 2000 年代中后期,2012 年 AlexNet 的出现使其变得非常流行。AlexNet 是由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 设计的卷积神经网络,在 2012 年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中获胜。这一胜利具有里程碑式的意义,因为它证明了深度神经网络在图像分类方面的有效性,以及使用 GPU 训练大型模型的有效性。

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