GPU并行计算

概述

利用图形处理器（GPU）的大规模并行架构加速深度学习训练和推理的技术。

关键内容

1. CUDA 编程模型：NVIDIA CUDA 平台允许开发者利用 GPU 的数千个流并行执行矩阵运算。深度学习中的卷积、矩阵乘法等操作天然适合 GPU 的 SIMD（单指令多数据）架构。
2. AlexNet 的里程碑意义：2012 年 AlexNet 首次大规模使用两块 GTX 580 GPU 进行训练，将 ImageNet 训练时间从 CPU 的数周缩短至数天，证明了 GPU 在深度学习中的巨大加速潜力。
3. 现代 GPU 训练生态：当前深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）均原生支持 GPU 加速，多 GPU 数据并行和模型并行策略使得训练千亿参数模型成为可能。

GPU 并行计算是深度学习得以实用的关键基础设施，没有 GPU 加速，现代大模型的训练将不可行。

来源

• AlexNet — 首次大规模 GPU 训练实践
• Alex Krizhevsky — GPU 训练先驱

相关

• AlexNet — uses
• 卷积神经网络（CNN） — accelerates
• 反向传播（Backpropagation） — accelerates
• 深度学习（Deep Learning） — enables