第53章 显卡根本不是用来玩游戏的！（2 / 2）

苏舟靠在椅背上，看了一眼右下角的进度条和计时器，开始心算。

六万张图片，每张图片经过前向传播和反向传播需要多少次浮点运算。

三层网络，784×128再加128×10，每层还有激活函数和梯度计算……

算完之后，苏舟的脸色有点不好看。

按照现在这个速度，跑完他预设的训练计划，包括调参丶增加网络深度丶切换更大的数据集，保守估计，至少要两个月。

两个月才知道结果也太久了点吧！

得想想办法才行。

他切出终端，打开浏览器，一头扎进了各大技术论坛。

满屏都是硬体发烧友们在激烈对线。有人在吹嘘最新的CPU架构，有人在讨论怎么给双核处理器加压超频，把主频拉高个零点几GHz以榨乾最后一丝性能。

看了一圈，苏舟摇了摇头。

就算把这颗CPU超频超到冒烟，撑死也就提升个20%的性能，两个月变成一个半月，有什么本质区别吗？

他盯着网页上一张CPU的核心架构图，脑子里突然想到，方向错了！

大家都在死磕CPU，但CPU这玩意儿，天生就不适合跑神经网络！

CPU就像一个顶级数学教授。

微积分丶概率论丶拓扑学，什么高精尖的题都会做，来者不拒。

但它的问题在于分身乏术，核心太少，通常就两到四个。

这就好比教授虽然牛逼，但一次只能拉两三个学生进办公室辅导。

它那庞大而复杂的控制单元，全是为了处理各种神出鬼没的逻辑分支和指令跳转而生的。

而神经网络的训练是个什么流程？

海量的矩阵乘法丶向量加法丶逐元素激活。没有复杂的逻辑判断，没有七拐八弯的条件分支，全是枯燥丶重复丶极其暴力的纯粹数值计算。

让顶级数学教授去批改几十万道小学三年级的口算题？

这不是为难它吗？

「需要批改小学算术题，那就该找小学老师啊……」苏舟喃喃自语，目光不自觉地移向了桌子底下的机箱，眼睛越来越亮。

显卡！GPU！

GPU是什么？

如果CPU是一个教授，那GPU就是一个由几百个小学数学老师组成的斯巴达军团！

每个小学老师只会做最简单的加减乘除，但架不住人多啊！

以现在市面上高端一点的NVIDIA 8800 GTS显卡为例，里面足足塞了128个流处理器！

它们可以同时并行工作！

虽然单挑的话，一个流处理器的运算能力连CPU核心的脚趾头都摸不到。

但如果现在的任务是「立刻把这一百万道加减乘除题算完」呢？

128个小学老师同时发卷子，并排批改，火力全开。那种粗暴的并行计算速度，绝对能把孤军奋战的教授碾压得连渣都不剩！

大规模丶高度并行的纯粹数值计算，这特么不就是给GPU量身定做的活儿吗？！

苏舟直起身子，心跳陡然加速。

他意识到一个重要问题。

显卡根本不是用来玩游戏的！

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