为什么大模型在GPU上运行更快？

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引言 当前，提到深度学习，我们很自然地会想到利用GPU来提升运算效率。GPU最初是为了加速图像渲染和2D、3D图形处理而设计的。但它们强大的并行处理能力，使得它们在深度学习等更广泛的领域中也发挥了重要作用。 深度学习模型开始采用GPU是在2000年代中期到晚期，到了2012年，随着AlexNet的诞生，这种使用变得极为普遍。AlexNet是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同设计的卷积神经网络，它在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中获胜。这一胜利不仅证明了深度神经网络在图像分类上的巨大潜力，也展示了使用GPU进行大型模型训练的优势。 自那以后，使用GPU进行深度学习模型训练变得日益流行，这也催生了PyTorch和TensorFlow等框架的诞生。如今，我们只需在PyTorch中简单地写上.to("cuda")，即可将数据传输至GPU，期待训练过程能够更快 ………………………………