Wiki

[NEW] GPU คืออะไร? GPU จำเป็นสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกหรือไม่? | gpu คืออะไร – Nangdep.vn

gpu คืออะไร: คุณกำลังดูกระทู้

ที่มา: ภาพถ่ายโดย Caspar Camille Rubin บน Unsplash

ผู้แต่ง: Buse Yaren Tekin, Roberto Iriondo

ในยุคของยุคอัจฉริยะแนวคิดใหม่ ๆ เกิดขึ้นมากขึ้นทุกวัน หนึ่งในนั้นคือไม่ต้องสงสัยฟิลด์ของปัญญาประดิษฐ์ .” ในกรณีนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่ง“ การเรียนรู้เชิงลึก ” ซึ่งเป็นสาขาย่อยของ AI จะพบเราเมื่อเราต้องดำดิ่งลงไปในปัญหาที่ซับซ้อนและมีการนำมาใช้ในหลายพื้นที่ในปัจจุบัน เราพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้บรรลุภารกิจเฉพาะและในบางกรณีความสามารถในการทำซ้ำเกินกว่ามนุษย์ ในบทความนี้เราจะสำรวจวิธีใช้ GPU สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกพร้อมตัวอย่างโค้ด

รหัสของการกวดวิชานี้สามารถใช้ได้บนGithubและการดำเนินการอย่างเต็มรูปแบบเช่นเดียวกับบนGoogle Colab

“ ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์และอัลกอริทึมทำให้การตัดสินใจในชีวิตของเราและในองค์กรมีมากขึ้นถึงเวลาแล้วที่ผู้คนจะต้องใช้สัญชาตญาณเป็นส่วนเสริมของความสามารถทางเทคนิคในปัจจุบัน ภูมิปัญญาภายในของเราสามารถฝังข้อมูลเชิงประจักษ์ไว้กับมนุษยชาติได้”

– อภิเชกรัตนะ [ 12 ]

GPU คืออะไร?

หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นวงจรอิเล็กทรอนิกส์เฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อจัดการและปรับเปลี่ยนหน่วยความจำอย่างรวดเร็วเพื่อเร่งการสร้างภาพในเฟรมบัฟเฟอร์สำหรับเอาต์พุตไปยังอุปกรณ์แสดงผล [ 1 ]

หน่วยประมวลผลกราฟิกคือชิปคอมพิวเตอร์ที่ดำเนินการสมการทางคณิตศาสตร์อย่างรวดเร็วเพื่อแสดงภาพ เฉพาะหรือรวมอาจเป็นส่วนหนึ่งของการ์ดแสดงผล

ในระบบฝังตัวค่อนข้างเป็นไปได้ที่จะเห็น GPU ในหลายพื้นที่เช่นคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลหรือเวิร์กสเตชัน ขึ้นอยู่กับโครงสร้างการประมวลผลแบบขนาน GPU มาพร้อมกับข้อได้เปรียบเหนือโปรเซสเซอร์กราฟิกที่มีอยู่ในการประมวลผลภาพและวิดีโอ GPU กำลังเป็นที่นิยมและจำเป็นสำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในทุกวันนี้

ที่มา: ภาพถ่ายโดย Christian Wiediger บน Unsplash

GPU จำเป็นสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกหรือไม่?

ในขณะที่ใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึก GPU ซึ่งได้รับการกล่าวถึงบ่อยครั้งกำลังพยายามใช้ความเป็นไปได้ที่มีอยู่เบื้องหลัง ดังนั้นสถานการณ์นี้จึงไม่เป็นนามธรรมมากนัก ในขณะที่เราพูดคุยเกี่ยวกับพื้นที่เฉพาะของ GPU ด้านบนเราจะพูดถึงการใช้ GPU และความหมายสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

ในด้านการเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องมีความเร็วและประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อพูดถึงโมเดลการฝึกอบรม การจะมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้นคิดเกี่ยวกับโครงสร้างที่ซับซ้อนของเครือข่ายประสาทเทียม แม้ว่าเครือข่ายประสาทเทียมเหล่านี้จะทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหลัก แต่จะสังเกตเห็นการเพิ่มขึ้นของเวลาทำงานขณะฝึกชุดการฝึก นอกจากนี้เมื่อชุดข้อมูลเติบโตขึ้นเวลาในการฝึกอบรมบางครั้งอาจใช้เวลานานขึ้น

สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลตัวอย่างที่มีเนื้อหารูปภาพ ดำเนินการตามอัลกอริทึมสำหรับข้อมูลแต่ละรายการเกี่ยวกับฟีดไปข้างหน้าและการขยายข้อมูลย้อนกลับของ ANN ในชุดข้อมูลนี้ หากเราไม่มี GPU เครื่องจะรับภาระการประมวลผลมากขึ้นดังนั้นจึงต้องใช้เวลานานมากในการให้ผลการประมวลผล

ดังนั้นฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นที่สุดอย่างหนึ่งที่เราต้องการเมื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกคือ GPU

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง GPU และ CPU?

CPU เทียบกับสถาปัตยกรรม GPU

หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) เรียกอีกอย่างว่าโปรเซสเซอร์กลางไมโครโปรเซสเซอร์ตัวประมวลผลหลักหรือโปรเซสเซอร์เพียงตัวดำเนินการตามคำสั่งที่ประกอบด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์

CPU แบบดั้งเดิม (Central Processing Unit) ใช้วิธีการที่ไม่ได้นำมาซึ่งโซลูชันที่ดีที่สุดในการทำงานคอมพิวเตอร์แบบขนานเนื่องจากปัญหาด้านต้นทุนและความสามารถในการปรับขนาด ดังที่เห็นในภาพด้านบนซีพียูจะดำเนินการทางคณิตศาสตร์ตรรกะการควบคุมและอินพุต / เอาท์พุต (I / O) ที่ระบุโดยคำสั่งของโปรแกรม [ 6 ]

ภาพถ่ายโดย Oleg Gospodarec บน Unsplash

ในทางตรงกันข้าม GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) เป็นไมโครโปรเซสเซอร์ชนิดพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อการแสดงภาพที่รวดเร็วเป็นหลัก ดูเหมือนว่า GPU จะตอบสนองต่อแอพพลิเคชั่นกราฟิกที่รุนแรงซึ่งสร้างภาระให้กับ CPU และประสิทธิภาพของคอมพิวเตอร์ที่ลดลง

ซีพียูและ GPU สามารถใช้แทนกันได้ทั้งหมด (ขึ้นอยู่กับงานในมือ) และทั้งคู่ทำงานให้สำเร็จในรูปแบบที่แตกต่างกัน สมองและพลังมักจะถูกยกให้เป็นตัวอย่างของคู่นี้ เพราะซีพียูเป็นหน่วยประมวลผลกลางจะเรียกว่าสมองของคอมพิวเตอร์ แน่นอนว่า GPU จะไม่สมเหตุสมผลหากไม่มี CPU ตั้งแต่ซีพียูจะถือว่าเป็นสมองที่มันเกี่ยวข้องกับความแตกต่างของการคำนวณในขณะที่GPU จะต้องมุ่งเน้นงานที่เฉพาะเจาะจง

ในขณะที่ CPU สามารถแก้ไขกระบวนการได้ แต่จะทำทีละอย่างและ GPU สามารถแก้งานหลายอย่างพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในทางหนึ่งทั้งสองเสริมซึ่งกันและกัน

นอกเหนือจากการเปลี่ยนอุปกรณ์แล้วยังสามารถใช้ GPU หลายตัวพร้อมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ตัวแปรฮาร์ดแวร์นี้จะเรียกว่าหลาย GPU เราสามารถรัน GPU หลาย ๆ ตัวแบบขนานหรือต่อได้โดยไม่ต้องขนานกัน เมื่อ GPU ถูกขับเคลื่อนโดยไม่ขนานกัน GPU แต่ละตัวจะทำงานแยกกัน ดังนั้นจึงแนะนำให้ใช้ Multi GPU แบบขนานเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

การใช้ GPU หลายตัวมีความยืดหยุ่นมากในเฟรมเวิร์ก PyTorchและTensorFlowซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม

PyTorch เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สที่ใช้ไลบรารี Torch ซึ่งใช้สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆเช่นการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติซึ่งพัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัย AI ของ Facebook เป็นหลัก [ 8 ]

TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ช่วยให้โมเดลขนานกันได้อย่างยืดหยุ่น

TensorFlow เป็นฟรีและเปิดแหล่งที่มาห้องสมุดซอฟแวร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถใช้ได้กับงานหลายประเภท แต่มุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมและการอนุมานของโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก [ 10 ]

🎥มาดูวิธีการประมวลผลภาพใน Adobe Illustrator เพื่อดูความแตกต่างระหว่างกลไกการทำงานของ GPU และ CPU 🎥

READ  [Update] 10 อันดับ รองเท้า crocs รุ่นไหนดี ฉบับล่าสุดปี 2021 สวมใส่สบาย ดีไซน์มีเอกลักษณ์ไม่เหมือนใคร ตั้งแต่แบบ Clogs เก๋ ๆ ไปจนถึงทรง Loafers ดูดี | รองเท้า ผ้าใบ crocs - Nangdep.vn

Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA อธิบายถึงความพยายามสามประการในการนำการประมวลผลแบบเร่งความเร็วและ AI มาใช้กับแพลตฟอร์ม Arm CPU ในปาฐกถาของGPU Technology Conference (GTC):“ Computing for the Age of AI ” นอกจากนี้ยังสรุปถึงสิ่งที่ NVIDIA กำลังทำเพื่อก้าวไปสู่ยุค AI ในการสาธิต Mythbusters Adam Savage และ Jamie Hyneman แสดงให้เห็นถึงพลังของการประมวลผล GPU

ภาพถ่ายโดย Lars Kienle บน Unsplash

เป็นชิ้นส่วนของข้อมูลเพิ่มเติมนอกเหนือจาก CPU และ GPU มีหน่วยประมวลผลข้อมูลที่เรียกว่าDPU เป็นที่ยอมรับว่าองค์ประกอบเดียวในคอมพิวเตอร์เป็นเวลาหลายปีคือซีพียู หน่วยประมวลผลกราฟิกที่เราเรียกว่า GPU ที่ได้ดำเนินการในขณะนี้เกี่ยวกับบทบาทและเมื่อเร็ว ๆ นี้ DPUs ได้ถูกสร้างขึ้นโดยการสร้างซีพียูแบบมัลติคอตั้งโปรแกรมกับซอฟต์แวร์ในศูนย์ข้อมูล [ 5 ]

จะพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย GPU ได้อย่างไร?

ในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอันดับแรกเราต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคอมพิวเตอร์ของเรามี GPU และพร้อมใช้งาน

⚙️ OS: Windows 10 Pro
⚙️ CUDA Toolkit: 10
⚙️ cuDNN: 7.4
⚙️ TensorFlow GPU: 1.14.0
⚙️ Keras: 2.2.5

มีตัวเลือกมากมายสำหรับเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ เราใช้หนึ่งในกรอบการเรียนรู้ของเครื่องที่เราชื่นชอบเรียกว่าTensorFlowซึ่งมีเอกสารประกอบมากมาย

ตรวจสอบการประมวลผลที่เหมาะสมสำหรับเครื่องโดยการเยี่ยมชมCUDA GPUs ตัวอย่างเช่นในภาพด้านล่างเราได้เรียนรู้ถึงความสามารถในการประมวลผลโดยการตรวจสอบเครื่องที่ฉันใช้งานอยู่

การควบคุมโปรเซสเซอร์ Quadro RTX 5000

ในการใช้ GPU สำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกเราจำเป็นต้องติดตั้งเครื่องมือ cuDNN และชุดเครื่องมือ CUDA ที่เหมาะสมสำหรับเครื่องของเรา มิฉะนั้นเราจะไม่สามารถใช้ GPU ได้ ในการใช้ GPU กับ TensorFlow จำเป็นต้องติดตั้งไลบรารี TensorFlow-GPU หากโหลดด้วย Conda เวอร์ชัน CUDA และ cuDNN ที่เหมาะสมจะแสดงในระหว่างกระบวนการด้วย

การติดตั้ง CUDA Toolkit และ cuDNN Tool

เราจะต้องติดตั้งเครื่องมือ CUDA และ cuDNN ที่ตรงกับเวอร์ชันของ TensorFlow ที่เราจะใช้ ตามคำเตือนหากเราดาวน์โหลดเวอร์ชันต่างๆเราจะพบข้อผิดพลาดมากมาย ในเวอร์ชัน TensorFlow 2.x สามารถรับข้อผิดพลาดของบันทึกหรือรูปร่างได้ เราสังเกตเห็นว่าหลังจากการติดตั้งหลายครั้ง TensorFlow-GPU จะทำงานได้ดีกับ 1.14.0 หรือ 1.15.0

เวอร์ชัน TensorFlow ที่มีให้สำหรับ CUDA [Res] [4]

รวบรวมที่จำเป็นสำหรับการTensorFlow-GPU == 1.14.0แสดง7.4สำหรับcuDNNและรุ่น10สำหรับCUDA Toolkit

เมื่อติดตั้งด้วย Conda เราจะได้รับการอนุมัติการติดตั้ง นอกจากนี้เรายังสามารถดูเวอร์ชัน CUDA และ cuDNN ที่ติดตั้งในขณะที่ให้การอนุมัตินี้ ด้วยวิธีนี้จะเห็นว่าเรามาถูกทางแล้ว

ภาพโดยผู้เขียน

อย่างไรก็ตามต้องติดตั้งไลบรารี Keras เพิ่มเติมจาก TensorFlow Kerasเป็นไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่มีอินเตอร์เฟส Python สำหรับเครือข่ายประสาทเทียม Keras ทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซสำหรับไลบรารี TensorFlow [ 11 ]

📚 Deep Learning with PythonเขียนโดยFrançois Chollet ผู้สร้าง Keras ประสบความสำเร็จอย่างมากสำหรับผู้ที่ต้องการทำงานในสาขานี้ เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการติดตั้ง GPU กับการเรียนรู้ลึกเยี่ยมชมบทความการสร้างการเรียนรู้สิ่งแวดล้อมลึกกับ TensorFlow GPU

สภาพแวดล้อมเสมือนมักใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการติดตั้งที่ไม่ถูกต้องในสภาพแวดล้อมพื้นฐานของเครื่อง ในขั้นตอนนี้มีการตั้งค่าสภาพแวดล้อมเสมือนของ Python เวอร์ชันเฉพาะ

conda create -n virtualenv python=3.6conda activate virtualenv

pip install tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

pip show tensorflow-gpu

%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != ‘/device:GPU:0’:
raise SystemError(‘GPU device not found’)
print(‘Found GPU at: {}’.format(device_name))

%tensorflow_version 1.x
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != ‘/device:GPU:0’:
raise SystemError(‘GPU device not found’)
print(‘Found GPU at: {}’.format(device_name))

import tensorflow as tf
tf.device('/device:GPU:1')

from tensorflow.python.client import
device_libdevice_lib.list_local_devices()

READ  [Update] คุณประโยชน์ของแอปเปิ้ล ( Apple Benefits ) | ผลแอปเปิ้ล - Nangdep.vn

ดังที่กล่าวไว้ในเอกสารของ TensorFlow XLA ย่อมาจาก “พีชคณิตเชิงเส้นแบบเร่ง” คอมไพเลอร์การเพิ่มประสิทธิภาพที่ค่อนข้างใหม่ของ Tensorflow สามารถเพิ่มความเร็วในการทำงานของ GPU รุ่น ML ของเราได้มากขึ้นโดยการรวมสิ่งที่เคยเป็นเมล็ด CUDA หลายเมล็ดเข้าด้วยกัน [ 13 ]

import tensorflow as tf
try:
tf.device('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1')except RuntimeError as e:
print(e)

import tensorflow as tftf.test.gpu_device_name()

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
training_images=training_images / 255.0
test_images=test_images / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
model.fit(training_images, training_labels, epochs=5)
test_loss = model.evaluate(test_images, test_labels)

import tensorflow as tf
sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

pip install keras==2.2.5

แบนด์วิดท์หมายถึงแบนด์วิดท์ภายนอกระหว่าง GPU และระบบที่เกี่ยวข้อง เป็นการวัดความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลข้ามบัสที่เชื่อมต่อทั้งสอง (เช่น PCIe หรือ Thunderbolt) แบนด์วิดท์ไม่ได้หมายถึงแบนด์วิดท์ภายในของ GPU ซึ่งเป็นการวัดความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างส่วนประกอบต่างๆภายใน GPU [ 7 ] [ 9 ]

CPU ใช้หน่วยความจำมากเกินไปเมื่อโมเดลกำลังได้รับการฝึกฝนระหว่างการเรียนรู้เชิงลึก โดยทั่วไปสถานการณ์นี้จะพบเมื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามเมื่อดู GPU เมื่อฝึกโมเดลในขณะที่ประมวลผลด้วยหน่วยความจำที่เรียกว่าVRAMหน่วยความจำที่เหลือของ CPU จะถูกจัดสรรให้กับงานอื่น ๆ ดังนั้นแม้ในปัญหาที่ซับซ้อนกระบวนการนี้สามารถดำเนินการให้เสร็จสิ้นได้โดยใช้เวลาไม่กี่รอบ

GPU เทียบกับประสิทธิภาพของ CPU [Res] [2]

NVIDIA GPU ระดับไฮเอนด์มีบัสที่กว้างกว่ามากและอัตรานาฬิกาหน่วยความจำที่สูงกว่าซีพียูใด ๆ แบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงสุดคืออัตราสูงสุดที่ข้อมูลสามารถอ่านหรือจัดเก็บไว้ในหน่วยความจำเซมิคอนดักเตอร์ของโปรเซสเซอร์ (หน่วยเป็น GB / s)

แบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงสุดตามทฤษฎีสำหรับโปรเซสเซอร์ Intel Core X-Series สามารถคำนวณได้โดยการคูณความถี่หน่วยความจำ (ครึ่งหนึ่งตั้งแต่อัตราข้อมูลสองเท่า x 2) คูณด้วยจำนวนไบต์ของความกว้างและคูณด้วยจำนวนช่องสัญญาณที่รองรับ สำหรับโปรเซสเซอร์ [ 2 ]

ตัวอย่างเช่น:
สำหรับ DDR4 2933 หน่วยความจำที่รองรับใน core-x-series บางรุ่นคือ (1466.67 X 2) X 8 (# ของความกว้างไบต์) X 4 (# ช่องสัญญาณ) = แบนด์วิดท์ 93,866.88 MB / s หรือ 94 GB / s [ Res ] [ 2 ] [3]

อาจเห็นแบนด์วิดท์หน่วยความจำต่ำกว่าที่คาดไว้เนื่องจากตัวแปรของระบบหลายอย่างเช่นปริมาณงานซอฟต์แวร์และสถานะพลังงานของระบบ

NVIDIA GPU ระดับไฮเอนด์มีบัสที่กว้างกว่ามากและความเร็วสัญญาณนาฬิกาของหน่วยความจำสูงกว่าซีพียูใด ๆ เมื่อพิจารณาจากโปรเซสเซอร์ Intel Core i7 ที่มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงสุดดูเหมือนว่าจะมีบัสหน่วยความจำที่มีความกว้าง 192 บิตและความเร็วหน่วยความจำ (อย่างมีประสิทธิภาพ) สูงถึง 800 MHz NVIDIA GPU ที่เร็วที่สุดคือ GTX 285 [ Res ] [3]

การเปิดเผยข้อมูล:ในฐานะผู้ร่วมงานของ Amazon Towards AI อาจได้รับค่าคอมมิชชั่นเล็กน้อยจากการซื้อที่มีคุณสมบัติตามลิงก์ในโพสต์นี้ (โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับผู้ซื้อ) สำหรับความคิดเห็นคำถามหรือข้อสงสัยกรุณาส่ง email มาที่[email protected]

การปฏิเสธความรับผิด:ความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นความคิดเห็นของผู้เขียนและไม่ได้แสดงถึงมุมมองของ บริษัท ใด ๆ (โดยตรงหรือโดยอ้อม) ที่เกี่ยวข้องกับผู้เขียน งานนี้ไม่ได้ตั้งใจให้เป็นผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย แต่เป็นการสะท้อนความคิดในปัจจุบันควบคู่ไปกับการเป็นตัวเร่งให้เกิดการอภิปรายและการปรับปรุง

รูปภาพทั้งหมดมาจากผู้แต่งเว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น

เผยแพร่ผ่านทางAI

ทรัพยากร

ธรรมวิตา, วชิระ & ราเกล, โรชาน & เอลคาดูเว, ธรรมิกา. (2557). วิธีใช้หรือไม่ใช้: หน่วยประมวลผลกราฟิกสำหรับอัลกอริทึมการจับคู่รูปแบบhttps://www.researchgate.net/publication/270222593_To_Use_or_Not_to_Use_Graphics_Processing_Units_for_Pattern_Matching_Algorithms

อ้างอิง

[1]“ หน่วยประมวลผลกราฟิก” 2564 En.Wikipedia.Org.https://en.wikipedia.org/wiki/Graphics_processing_unit.

[2]“ GPU คืออะไร? หน่วยประมวลผลกราฟิกที่กำหนดไว้” 2021 อินเทล.https://www.intel.com/content/www/us/en/products/docs/processors/what-is-a-gpu.html.

[3]“ โครงข่ายประสาทเทียมตั้งแต่เริ่มต้นด้วยรหัส Python และรายละเอียดทางคณิตศาสตร์ – I” 2021 สู่ AIhttps://pub.towardsai.net/building-neural-networks-from-scratch-with-python-code-and-math-in-detail-i-536fae5d7bbf.

[4] จาก Wikipedia สารานุกรมเสรี https://en.wikipedia.org/wiki/Central_processing_unit.

[5]“ DPU คืออะไร? | NVIDIA Blog” 2020. บล็อก NVIDIA อย่างเป็นทางการhttps://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/20/whats-a-dpu-data-processing-unit/.

[6]“ CPU Vs GPU: อะไรคือความแตกต่าง” 2552. บล็อก NVIDIA อย่างเป็นทางการhttps://blogs.nvidia.com/blog/2009/12/16/whats-the-difference-between-a-cpu-and-a-gpu/.

[7]“ เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ Apple” 2564 นักพัฒนาแอปเปิ้ล. คอม.https://developer.apple.com/documentation/metal/gpu_selection_in_macos/understanding_gpu_bandwidth.

[8]“ Pytorch” 2564 En.Wikipedia.Org.https://en.wikipedia.org/wiki/PyTorch.

[9] จาก Wikipedia สารานุกรมเสรี https://en.wikipedia.org/wiki/Memory_bandwidth.

[10] จาก Wikipedia สารานุกรมเสรี https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

[11] จาก Wikipedia สารานุกรมเสรี https://en.wikipedia.org/wiki/Keras

[12]“ คำพูดของอัลกอริทึม (46 คำคม)” 2564 Goodreads.Com.https://www.goodreads.com/quotes/tag/algorithms.

[13] TensorFlow อะไร 2018“ XLA_GPU และ XLA_CPU สำหรับ Tensorflow คืออะไร” Stack Overflowhttps://stackoverflow.com/questions/52943489/what-is-xla-gpu-and-xla-cpu-for-tensorflow.

READ  [Update] ข้อมูลบริษัท – LuBo Asia | บริษัท nike ประเทศไทย จํา กัด - Nangdep.vn

ข้อมูลเมตา: {GPU คืออะไร} {GPU คืออะไร} {GPU จำเป็นสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกหรือไม่} {GPUs and deep learning} {GPU vs. CPU} {parallelism} {parallel computing} {graphics processing unit} {หน่วยประมวลผลกราฟิก อธิบาย}


GPU ไม่ทำงานแก้ไขยังไง แก้จบ ครบทุกรุ่น ตอนที่ 1 / 2 | How to fix GPU all model ep. 1 / 2


แอดใช้ การ์ดจอตัว GTX 1050ti อยู่ครับ ลื่นมาก ทนมาก อย่างแจ่ม ตอนนี้ราคาลงมาเยอะเลย
https://shp.ee/my76sb5
Gpu ไม่ทำงาน อัพเดทไดร์เวอร์แล้ว ตั้งค่า Bios แล้ว ตั้งค่า Regedit แล้ว ตั่งต่า Control panel แล้ว ยังแก้ไม่หาย ยังไม่ทำงาน มาดูวิธีแก้กันดีกว่า
Already to update driver, Already to set Biso, Already to set Regedit and set in Control panel already but it isn’t running. how to fix it. let go.

นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูความรู้เพิ่มเติมที่นี่

GPU ไม่ทำงานแก้ไขยังไง แก้จบ ครบทุกรุ่น ตอนที่ 1 / 2 | How to fix GPU all model ep. 1 / 2

💻 ลองCPUเล่นเกมส์ที่แรงที่สุดในโลก!!!


แต่งคอม I9_9900K MSIZ390
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
📧Email ติดต่องานโฆษณา / สปอนเซอร์
ArtAirsoftCM@gmail.com
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
☑️Facebook:https://www.facebook.com/ArtAirsoftGun
👤FB ส่วนตัว: https://www.facebook.com/ArtAirSoftGuy
📷Instagram : artairsoftguy
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🎵Music : Production Music from Epidemic Sound
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
___/’.___.\”
___|_/////ART_AIRSOFTGUN___|
___\\,,/
___/::::::::/_(_/
__/:::::::://
_/:x:::::/
/.___./
`’
Subs ►771,048

💻 ลองCPUเล่นเกมส์ที่แรงที่สุดในโลก!!!

GPU คืออะไรกันแน่ เหมือน CPU ไหม ? | ไอทีวันละคำ EP26


GPU คืออะไรกันแน่ เหมือน CPU ไหม ? ให้ TJ ออยไขคำตอบแบบสั้น ๆ เข้าใจง่ายค่ะ
Please Subscribe:
http://Youtube.com/chatpawee
http://Facebook.com/chatpawee
http://Twitter.com/ceemeagain
ติดต่อโฆษณากับรายการ : Sociallab Co.,Ltd. 0918197925

GPU คืออะไรกันแน่ เหมือน CPU ไหม ? | ไอทีวันละคำ EP26

ไขข้อสงสัย \” ตัวเลข บนการ์ดจอ\” NVIDIA


ไขความแตกต่าง CPU ของ INTEL และ AMD กันไปแล้ว คราวนี้ก็ถึงตาของการ์ดจอกันบ้าง ซึ่งวันนี้เราก็จะมาไขความแตกต่างรหัสบนการ์ดจอ NVIDIA ดูรุ่นยังไง Ti กับ Super ต่อหลังหมายถึงอะไร วันนี้เราจะไขข้อสงสัยให้คุณเอง โดย iHAVECPU
หากมีข้อมูลผิดพลาดต้องขออภัยมา ณ ที่นี้ด้วย
ติดตามได้ที่👍🏻 http://bit.ly/iHAVECPU
Website : https://www.ihavecpu.com/
Facebook: https://www.facebook.com/CPUCore2Duo/
Youtube : https://www.youtube.com/channel/UCGVXgdliyi9hvNiLJ7gG0w?sub_confirmation=1
NVIDIA iHAVECPU คอมประกอบ คอมเล่นเกม คอมเล่นเกมส์ คอมพิวเตอร์ประกอบ คอมพิวเตอร์เล่นเกม คอมพิวเตอร์เล่นเกมส์

ไขข้อสงสัย \

ซ่อมการ์ดจอ การ์ดจอเปิดติดภาพไม่ออก เม็ดแรมรอบๆการ์ดจอน่าจะเสีย


ติดต่องานซ่อมหรือสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม
โทร.0892252727
ID LINE 0892252727
ซ่อมการ์ดจอ การ์ดจอเสีย การ์ดจอเปิดไม่ติด การ์ดจอเปิดติดแล้วดับ

ซ่อมการ์ดจอ การ์ดจอเปิดติดภาพไม่ออก เม็ดแรมรอบๆการ์ดจอน่าจะเสีย

นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูบทความเพิ่มเติมในหมวดหมู่Wiki

ขอบคุณที่รับชมกระทู้ครับ gpu คืออะไร

Cẩm Nhung

Xin chào các bạn, Mình tên là Cẩm Nhung, như bao cô gái khác mình cũng đam mê mỹ phẩm say mê làm đẹp và chỉnh chu cho nhan sắc của mình. Vì thế, mình muốn chia sẻ những bí quyết làm đẹp của mình cho các bạn để các bạn có thể cẩn thận hơn cũng như tìm hiểu được những cách chăm sóc da đẹp nhất.

Related Articles

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button