随着高性能计算和游戏领域的发展，图形处理单元（GPU）的性能逐年提升，它们现在能够完成一些令人难以置信的任务。在过去几年中，由于深度学习的需求，GPU受到了更多的关注。深度学习模型在训练过程中需要大量的时间，即使是强大的CPU也无法同时高效处理如此多的计算任务，这就是GPU因其并行处理能力而超越CPU的领域。但在深入探讨之前，首先需要了解一些关于GPU的基本知识。
GPU，全称为图形处理单元，是一个专门用于特定任务的小型计算机。与同时执行多个任务的CPU不同，GPU拥有自己的处理器，嵌入在自己的主板上，配备有显存（VRAM）以及适当的散热设计。在“图形处理单元”这个术语中，“图形”指的是在2D或3D空间中指定坐标渲染图像。视口或视点是观察者对对象的视角，取决于所使用的投影类型。光栅化和光线追踪是渲染3D场景的几种方式，这两种概念都基于一种称为透视投影的投影类型。简而言之，透视投影是图像在视平面或画布上形成的方式，其中平行线汇聚到一个称为“投影中心”的点，随着对象远离视点，它看起来更小，这正是眼睛在现实世界中的表现方式，这有助于理解图像中的深度，因此它能够产生逼真的图像。
此外，GPU还处理复杂的几何形状、向量、光源或照明、纹理、形状等。现在已经对GPU有了基本的了解，让来理解为什么它在深度学习中被广泛使用。GPU最受赞赏的特性之一是能够并行计算处理。这就是并行计算概念的起点。CPU通常以顺序方式完成任务。CPU可以划分为核心，每个核心一次只能处理一个任务。假设CPU有2个核心，那么两个不同任务的处理可以在这两个核心上运行，从而实现多任务处理。但这并不意味着CPU不够好。事实上，CPU非常擅长处理与不同操作相关的不同任务，如同时处理操作系统、处理电子表格、播放高清视频、解压大压缩文件等。这些是GPU根本无法完成的任务。
差异何在？如前所述，CPU被划分为多个核心，以便它们可以同时处理多个任务，而GPU则拥有数百甚至数千个核心，所有这些核心都致力于单一任务。这些是更频繁执行的简单计算，并且彼此独立。两者都将经常需要的数据存储到它们各自的缓存内存中，从而遵循“局部引用”的原则。有许多软件和游戏可以利用GPU执行。这样做的目的是使任务或应用程序代码的某些部分并行化，而不是整个过程。这是因为大多数任务的处理必须以顺序方式执行。例如，登录系统或应用程序不需要并行化。当有部分执行可以并行处理时，它简单地转移到GPU进行处理，同时顺序任务在CPU中执行，然后任务的两部分再次合并在一起。
在GPU市场中，有两个主要的竞争者，即AMD和Nvidia。Nvidia GPU在深度学习中被广泛使用，因为它们在论坛软件、驱动程序、CUDA和cuDNN方面有广泛的支持。因此，在AI和深度学习方面，Nvidia长期以来一直是先锋。神经网络被称为“尴尬的并行”，这意味着神经网络中的计算可以轻松并行执行，并且它们彼此独立。一些计算，如每层权重和激活函数的计算、反向传播，可以并行进行。也有很多研究论文可供参考。
NvidiaGPU配备了专门的CUDA核心，有助于加速深度学习。CUDA代表“计算统一设备架构”，于2007年推出，这是一种实现并行计算并充分利用GPU性能以优化方式执行任务的方法，从而在执行任务时获得更好的性能。CUDA工具包是一个完整的软件包，包含用于构建利用GPU的应用程序的开发环境。这个工具包主要包括C/C++编译器、调试器和库。此外，CUDA运行时还有其驱动程序，以便与GPU通信。CUDA也是一种专门为指导GPU执行任务而设计的编程语言。它也被称为GPU编程。
下面是一个简单的“Hello World”程序，以了解CUDA代码的外观。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<cuda.h>
__global__ void demo() {
printf("hello world!,my first cuda program");
}
int main() {
printf("From main!\n");
demo<<<1,1>>();
return 0;
}
什么是cuDNN？cuDNN是一个神经网络库，它是GPU优化的，可以充分利用Nvidia GPU。这个库包括卷积、前向和反向传播、激活函数和池化的实现。这是一个必须的库，没有它，就不能使用GPU来训练神经网络。
在2018年，Nvidia推出了他们的GPU新系列，即2000系列。也称为RTX，这些卡配备了专门用于深度学习的张量核心，基于Volta架构。张量核心是执行4x4 FP16矩阵乘法和4x4矩阵FP16或FP32加法的特殊核心，输出结果是一个4x4 FP16或FP32矩阵，具有完全精度。