第44章 GPU的妙用
深夜的宿舍内，只有三人起伏的鼾声。
齐凡逛遍外网各大技术论坛，还有各类论文数据库，以及各种大小期刊数据库。
他发现一个可悲的现实--没人想过要用GPU来跑深度学习模型。
所谓的深度学习，就是N层神经网络的叠加。就好比是千层糕，每一层神经网络就相当于千层糕中的一层。于是一层又一层的神经网络叠加，这块千层糕就越来高。相对来说，就是神经网络的深度越来越深。
因此，采用多层神经网络的模型才会被称为深度学习模型。
而神经网络层数越多，模型的深度越深，势必就会带来运算量的增加。
虽然深度学习的概念早就被提出了，可是碍于CPU运算能力的限制，也就是碍于硬件能力的限制，一直没得到长足发展。
齐凡好奇。既然CPU的运算量能力不足，那干嘛不上超算，搞它个一堆CPU。众人拾柴火焰高，几百个CPU一块运算，就不信这还不够。
正在他好奇之间，脑海中的系统面板有了变化。
【任务--开启并行计算。奖励：经验、积分、一次中级转盘奖励。】
齐凡嘴角邪魅一笑。他如今对这系统的尿性已经有十足了解。每当自己接触新东西时，就会触发这系统的提示。
既然眼下系统提示了，那说明自己的路子就是正确的。
并行计算？多核CPU还是用GPU？
齐凡查了下多核CPU的现状。除了那些被当成国之重器的超级计算机，一般的服务器撑死了十几个CPU就不得了了。
这系统不可能指引自己去碰超级计算机的，因为那玩意儿根本就不是如今的自己能触碰的。况且这任务的奖励是一次中级转盘，从奖励来看也不是难于上青天的任务。
那也就只有两种可能。用多核心服务器或者是用GPU。
齐凡先查了下CPU和GPU的运算原理。CPU和GPU相比，前者更像是串行计算，就是一条条数据排着队一次被CPU处理。而GPU则不同，它可以让格式雷同的数据，排排站手牵手并排地被它处理。
多核心的CPU本身并未改变CPU的计算方式，只是相当于多找了些帮手。一个核心的CPU就是一個帮手，多核心CPU相当于一群人一起干活，但是每个人干活的方式却并未改变。
那答案就呼之欲出了，肯定是用GPU来支持并行计算。
而眼下遗憾的是，齐凡并未在网上找到任何相关的资料。不过呢，这既是他的麻烦，也是他的机会。
因为没人做过，他就成了那个第一个吃螃蟹的人。
齐凡当即上英威达的官网，下载了GTX680的底层库。他打算动手自己写。
这底层库非常不好找，在英威达官网极其角落的地方。或许连英威达官方都觉得不会有人拿显卡来跑图形计算以外的工作。底层库被打开后，也证实了这一点。
整个底层库的应用介绍中，全部都是关于图形计算的。齐凡无奈吐槽：可怕的惯性思维，待我来给你们一点小小的震撼。
贤者饮料被大口大口的灌下，齐凡快速检索着底层库的英文文档。
这显卡底层库的设计初衷，是给Photoshop和CAD等绘图软件用的。因而提供的接口文档简直稀烂。英威达官方就没打算给个人开发者使用，而对于Photoshop那类大公司产品，英威达自然会派专业工程师负责对接。
齐凡猜测，英威达肯定不会给那些大公司也提供这种晦涩难懂的破文档。这放在官网上的底层库鬼知道是什么垃圾版本，弄不好是bug一堆。可无奈，他眼下只好先凑合拿来用用。因为他要是给英威达官方发邮件，对方肯定不会鸟他。
临近拂晓，齐凡总算用C++写了个英威达显卡的Python接口库。测试了下，果然bug一堆。而且细看那些bug，很多都是无厘头，在文档上找不到半点信息的。
无奈，齐凡只好想了个折中的办法--跑去github吐槽。
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齐凡逛遍外网各大技术论坛，还有各类论文数据库，以及各种大小期刊数据库。
他发现一个可悲的现实--没人想过要用GPU来跑深度学习模型。
所谓的深度学习，就是N层神经网络的叠加。就好比是千层糕，每一层神经网络就相当于千层糕中的一层。于是一层又一层的神经网络叠加，这块千层糕就越来高。相对来说，就是神经网络的深度越来越深。
因此，采用多层神经网络的模型才会被称为深度学习模型。
而神经网络层数越多，模型的深度越深，势必就会带来运算量的增加。
虽然深度学习的概念早就被提出了，可是碍于CPU运算能力的限制，也就是碍于硬件能力的限制，一直没得到长足发展。
齐凡好奇。既然CPU的运算量能力不足，那干嘛不上超算，搞它个一堆CPU。众人拾柴火焰高，几百个CPU一块运算，就不信这还不够。
正在他好奇之间，脑海中的系统面板有了变化。
【任务--开启并行计算。奖励：经验、积分、一次中级转盘奖励。】
齐凡嘴角邪魅一笑。他如今对这系统的尿性已经有十足了解。每当自己接触新东西时，就会触发这系统的提示。
既然眼下系统提示了，那说明自己的路子就是正确的。
并行计算？多核CPU还是用GPU？
齐凡查了下多核CPU的现状。除了那些被当成国之重器的超级计算机，一般的服务器撑死了十几个CPU就不得了了。
这系统不可能指引自己去碰超级计算机的，因为那玩意儿根本就不是如今的自己能触碰的。况且这任务的奖励是一次中级转盘，从奖励来看也不是难于上青天的任务。
那也就只有两种可能。用多核心服务器或者是用GPU。
齐凡先查了下CPU和GPU的运算原理。CPU和GPU相比，前者更像是串行计算，就是一条条数据排着队一次被CPU处理。而GPU则不同，它可以让格式雷同的数据，排排站手牵手并排地被它处理。
多核心的CPU本身并未改变CPU的计算方式，只是相当于多找了些帮手。一个核心的CPU就是一個帮手，多核心CPU相当于一群人一起干活，但是每个人干活的方式却并未改变。
那答案就呼之欲出了，肯定是用GPU来支持并行计算。
而眼下遗憾的是，齐凡并未在网上找到任何相关的资料。不过呢，这既是他的麻烦，也是他的机会。
因为没人做过，他就成了那个第一个吃螃蟹的人。
齐凡当即上英威达的官网，下载了GTX680的底层库。他打算动手自己写。
这底层库非常不好找，在英威达官网极其角落的地方。或许连英威达官方都觉得不会有人拿显卡来跑图形计算以外的工作。底层库被打开后，也证实了这一点。
整个底层库的应用介绍中，全部都是关于图形计算的。齐凡无奈吐槽：可怕的惯性思维，待我来给你们一点小小的震撼。
贤者饮料被大口大口的灌下，齐凡快速检索着底层库的英文文档。
这显卡底层库的设计初衷，是给Photoshop和CAD等绘图软件用的。因而提供的接口文档简直稀烂。英威达官方就没打算给个人开发者使用，而对于Photoshop那类大公司产品，英威达自然会派专业工程师负责对接。
齐凡猜测，英威达肯定不会给那些大公司也提供这种晦涩难懂的破文档。这放在官网上的底层库鬼知道是什么垃圾版本，弄不好是bug一堆。可无奈，他眼下只好先凑合拿来用用。因为他要是给英威达官方发邮件，对方肯定不会鸟他。
临近拂晓，齐凡总算用C++写了个英威达显卡的Python接口库。测试了下，果然bug一堆。而且细看那些bug，很多都是无厘头，在文档上找不到半点信息的。
无奈，齐凡只好想了个折中的办法--跑去github吐槽。
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