Почему важно использовать GPU при работе с Keras?

Использование GPU (графических процессоров) при работе с Keras важно по нескольким причинам:

• Параллельная обработка. softwareg.com.au www.techbloat.com GPUs состоят из тысяч небольших ядер, которые могут выполнять одновременные операции. www.techbloat.com Это позволяет эффективно обрабатывать большие объёмы данных, связанные с глубоким обучением. www.techbloat.com В отличие от CPU, которые оптимизированы для последовательной обработки, GPU значительно увеличивает производительность. www.techbloat.com
• Сокращение времени обучения. www.techbloat.com Благодаря повышенной мощности обработки GPU, время, необходимое для обучения моделей глубокого обучения, сокращается. www.techbloat.com Например, модель, которая обучается 10 часов на CPU, на GPU может обучиться за 1 час. www.techbloat.com
• Возможность работы с большими и сложными моделями. softwareg.com.au По мере увеличения сложности моделей, таких как сверточные нейронные сети (CNNs) и рекуррентные нейронные сети (RNNs), требования к памяти и обработке значительно растут. softwareg.com.au GPUs с их большими возможностями параллельной обработки эффективно справляются с этими требованиями. softwareg.com.au
• Ускорение экспериментов и итераций. softwareg.com.au GPU-ускорение позволяет быстрее проводить эксперименты и итерации, что позволяет исследователям изучать больший диапазон моделей и гиперпараметров за меньшее время. softwareg.com.au