La diferencia entre torchcpu y gpu

Torch es un marco de código abierto para aprendizaje profundo que admite aceleración de hardware tanto de CPU como de GPU.

CPU (Unidad Central de Procesamiento) es la unidad central de procesamiento del ordenador, responsable del cálculo y ejecución de las operaciones de datos. Cuando se utiliza la CPU para los cálculos, el marco Torch utiliza capacidades de procesamiento paralelo y de subprocesos múltiples para acelerar las tareas informáticas. Sin embargo, en comparación con las GPU, las CPU tienen capacidades de procesamiento paralelo más débiles, por lo que cuando se procesan modelos y conjuntos de datos de aprendizaje profundo a gran escala, el rendimiento de la CPU suele ser limitado.

GPU (Graphics Processing Unit) es un procesador gráfico, un chip especialmente diseñado para el procesamiento de gráficos e imágenes. Tiene poderosas capacidades de procesamiento de datos y computación paralela, y puede realizar rápidamente cálculos matriciales a gran escala y cálculos de redes neuronales profundas. Al mismo tiempo, la GPU también admite cálculos numéricos de punto flotante de precisión simple. En comparación con la CPU, la velocidad de cálculo se puede aumentar docenas o incluso cientos de veces. Por lo tanto, la GPU se usa ampliamente en tareas de aprendizaje profundo.

En resumen, los principios operativos de Torch en CPU y GPU son básicamente los mismos, pero existen diferencias en el rendimiento informático. La GPU suele ser más adecuada que la CPU para procesar tareas informáticas de aprendizaje profundo que requieren gran escala. Computación paralela.