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【学习|深度学习中（使用GPU和CPU的区别）】深度学习框架：Tensorflow
显卡型号：GTX 1060
CPU型号：i5-8300H

深度学习：使用GPU和CPU的区别

前言
代码
结果
总结

前言 ??这几天在做深度学习，想看看为什么 GPU 比 CPU 更适合做深度学习，于是简单的让 GPU 和 CPU 分别做矩阵的乘法运算看看运行情况。
代码代码如下：

import tensorflow as tf import timeit import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 以矩阵A[1,n]和矩阵B[n,1]的乘法运算（分别在cpu和gpu上运行）来测试: def cpu_run(num): with tf.device('/cpu:0'):#指定操作:用cpu计算 cpu_a=tf.random.normal([1,num]) cpu_b=tf.random.normal([num,1]) c=tf.matmul(cpu_a,cpu_b)#矩阵乘法，此操作采用cpu计算 return cdef gpu_run(num): with tf.device('/gpu:0'):#指定操作:用gpu计算 gpu_a=tf.random.normal([1,num]) gpu_b=tf.random.normal([num,1]) c=tf.matmul(gpu_a,gpu_b)#矩阵乘法，此操作采用gpu计算 return c k=10 m=7 cpu_result=np.arange(m,dtype=np.float32) gpu_result=np.arange(m,dtype=np.float32) x_time=np.arange(m) for i in range(m): k=k*10 x_time[i]=k cpu_str='cpu_run('+str(k)+')' gpu_str='gpu_run('+str(k)+')' #print(cpu_str) cpu_time=timeit.timeit(cpu_str,'from __main__ import cpu_run',number=10) gpu_time=timeit.timeit(gpu_str,'from __main__ import gpu_run',number=10) # 正式计算10次，取平均时间 cpu_time=timeit.timeit(cpu_str,'from __main__ import cpu_run',number=10) gpu_time=timeit.timeit(gpu_str,'from __main__ import gpu_run',number=10) cpu_result[i]=cpu_time gpu_result[i]=gpu_timeprint(cpu_result) print(gpu_result)fig, ax = plt.subplots() ax.set_xscale("log") ax.set_adjustable("datalim") ax.plot(x_time,cpu_result,color='#005FDD', alpha=0.8, linewidth=1, label='C P U') ax.plot(x_time,gpu_result,color='#47AC3A', alpha=0.8, linewidth=1, label='G P U') ax.grid() plt.legend(loc="upper right") plt.title("CPU和GPU运行对比") plt.xlabel('计算量') plt.ylabel('时间') plt.draw() plt.show()

结果结果如下：