深度学习技巧应用30-深度学习中的GPU的基本架构原理与应用技巧

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用30-深度学习中的GPU的基本架构原理与应用技巧，GPU是一种专门用于处理大量并行操作的硬件设备，它的架构设计主要是为了图形渲染。然而，由于其并行处理能力，现在广泛应用于深度学习、科学计算等领域。主要的GPU制造商如NVIDIA和AMD，GPU（图形处理单元）的架构原理和应用技巧是一个广泛且复杂的主题，本文章将提供一个简明扼要的概述。

一、GPU架构原理：

对于GPU的制造商如NVIDIA和AMD，都有自己独特的架构设计，例如NVIDIA的Turing、Ampere架构，AMD的RDNA架构等。这些架构主要由多个流处理器（Streaming Multiprocessor, SM）组成，每个SM又包含多个CUDA核心或者流处理器（Streaming Processor, SP）。这些都是非常重要的GPU架构，我会尽量简洁明了地介绍它们的主要特点和差异。

1.NVIDIA Turing 架构：
Turing是NVIDIA在2018年推出的架构，是世界上第一个实现光线追踪的消费级GPU架构。它引入了RT（Ray Tracing）核心，可以实时进行光线追踪渲染，相较于前代Pascal架构在图形渲染上有了质的飞跃。另外，Turing架构还引入了Tensor核心，专门用于加速深度学习和AI工作负载。

2.NVIDIA Ampere 架构：<