在GPU设计之初，并非针对深度学习，而是图形加速，在NVIDIA推出CUDA架构之前，GPU并无太强对深度学习运算能力的支持。而如今，NVIDIA可以提供基于其GPU的从后端模型训练到前端推理应用的全套深度学习解决方案，一般的开发人员都可以非常容易地上手使用GPU进行深度学习开发，或者高性能运算。而CUDA架构的开发，耗费了NVIDIA巨大的人力物力。可以说，是CUDA这个中间层(computingframework)的优化，才使得开发者真正爱上了GPU，NVIDIA胜在软件。而CUDA还不能称之为算法，它只是计算硬件与算法之间的桥梁。
对于人工智能计算架构来说，一般可以归结为三类模式：CPU + GPU，CPU + FPGA，CPU + ASIC(专用集成电路)。其中，应用于图形、图像处理领域的GPU 可以并行处理大量数据，非常适合深度学习的高并行、高本地化数据场景，是目前主流的人工智能计算架构。
如果把扰并科技产业划分为三个时代：PC 时代、移动互联网时代和AI 时代。目前，我们处于移动互联网时代的末期和下一个时代的早期，即以深度学习、无人驾驶为主的AI 时代。时代转变会引起一系列的变化。
GPU叫做图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片。GPU和cpu的区别如下：
缓存：CPU有大量的缓存结构，目前主流的CPU芯片上都有四级缓存，这些缓存结构消耗了大量的晶体管，在运行的时候需要大量的电力。GPU的缓存就很简单，目前主流的GPU芯片最多有两层缓存，GPU比CPU的效率要高一些。
响应方式：CPU要求的是实时响应，对单任务的速度要求很高，所以就要用很多层缓存的办法来保证单任务的速度。GPU是把所有的任乱稿务都排好，然后再批处理，对缓存的要求相对很低。
浮点运算方式：CPU除了负责浮点整形运算外，还有很多其他的指令集的负载，CPU分配在浮点计算的功耗就会变少。GPU基本上只做浮点运算的，设计结构简单，也就可以做的更快。
应用方向：CPU所擅长的像 *** 作系统这一类应用，需要快速响应实时信息，需要针对延迟优化，所以晶体管数量和能耗都需要用在分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制吵枣部分。GPU适合对于具有极高的可预测性和大量相似的运算以及高延迟、高吞吐的架构运算。
gpu和cpu的简介
GPU叫做图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、升陪拆显示芯片。是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器，可以形象的理解为90%的ALU(运算单元)，5%的Control(控制单元)、5%的Cache(缓存单元)。
CPU叫做中央处理器(central processing unit)作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，可以形象的理解为有25%的ALU(运算单元)、有25%的Control(控制单元)、50%的Cache(缓存单元)。
-供参考
win10系统中更新一个GPU应用程序功能，许多电脑在主板上安装了两个GPU，提高电脑性能，一个可能已经在船上，而另一个可以单独安装。那么如何使用GPU应用滚键圆程序？关于此内容，接下去教程和大家分享Win10系统GPU应用程序的使用教程。
解决方法如下：
1、我们要做的第一件事就是检查我们的图形卡是否可以提供这些信息。 为了验证这一点，我们可以使用Windows DirectX诊断工具，因此，我们在Cortana dxdiag的搜索框中编写并在我们找到它时按Enter键；
梁兆铃
2、现在我们转到Controllers部分的Screen选项卡，我们看看承包商模型。 如果WDDM等于或大于2.0，那么我们可以看到Windows 10中的应用程序使用GPU没有任何问题；
梁兆铃
3、下面将打亮桐开任务管理器，如果我们没有看到GPU的消耗列，我们将不得不用鼠标右键单击某个列的标题，并标记选项GPU和GPU引擎。 选中这些选项后，我们现在可以在任务管理器右侧移动，并确认我们有两个新列，GPU和GPU引擎。
梁兆铃
对于CPU，内存或磁盘，我们将看到每个进程或应用程序如何显示Win10中每个应用程序使用GPU的百分比，但是也可以看到我们设备的GPU总使用率 如果我们转到任务管大塌理器的性能选项卡。 在那里，我们可以看到我们的计算机硬件（包括GPU）的使用情况。
上述就是Win10系统GPU应用程序的使用教程了，希望此教程内容对大家有所帮助。
梁兆铃
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