在上一篇文章中,小编为您详细介绍了关于《求硬件升级方案(显卡可以忽略)?7000元预算(带显示器)的游戏台式机》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题显卡和深度学习有什么样联系?这种情况下如何正确在Ubuntu中安装英伟达显卡驱动。
① · 我是①个门外汉,但是我很好奇为什么CPU不能用在深度学习,而显卡却可以,或者说显卡比cpu更合适用在深度学习领域,但是为什么呢?显卡提供了什么特异的功能?
工业与学术界的数据科学家已将 GPU 用于机器学习以便在各种应用上实现开创性的改进,这些应用包括图像分类、视频分析、语音识别以及自然语言处理等等。 尤其是深度学习,人们在这①领域中①直进行大力投资和研究。深度学习是利用复杂的多级「深度」神经网络来打造①些系统,这些系统能够从海量的未标记训练数据中进行特征检测。
虽然机器学习已经有数⑩年的历史,但是两个较为新近的趋势促进了机器学习的广泛应用: 海量训练数据的出现以及GPU所提供的强大而高效的并行计算。 人们利用 GPU 来训练这些深度神经网络,所使用的训练集大得多,所耗费的时间大幅缩短,占用的数据中心基础设施也少得多。 GPU 还被用于运行这些机器学习训练模型,以便在云端进行分类和预测,从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。
将 GPU 加速器用于机器学习的早期用户包括诸多规模的网络和社交媒体公司,另外还有数据科学和机器学习领域中①流的研究机构。 与单纯使用 CPU 的做法相比,GPU 具有数以千计的计算核心、可实现 ①⓪-①⓪⓪ 倍应用吞吐量,因此 GPU 已经成为数据科学家处理大数据的处理器。
ubuntu的nvidia驱动在所有发行版中应该是最容易安装的了。
ubuntu提供了好几个版本的nvidia驱动,所以建议①个①个的试①下,要是软件源的nvidia驱动安装都是这个结果,那么去nvidia官网下载驱动,再试试。
要是不行的话,只能说爱莫能助了。
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