GPU训练

概述

GPU 训练利用图形处理器的并行计算能力加速深度神经网络的训练过程。AlexNet 首次大规模验证了 GPU 在深度学习中的革命性价值。

关键内容

1. AlexNet 的 GPU 实践：AlexNet 使用两块 NVIDIA GTX 580 GPU（各 3GB 显存）进行并行训练。网络被分为两半分别运行在两个 GPU 上，通过特定的层间通信机制同步。训练时间从 CPU 的数月缩短至 5-6 天。
2. 为什么 GPU 适合深度学习：深度神经网络的核心运算——矩阵乘法和卷积——是高度并行的。GPU 拥有数千个计算核心，可以同时处理大量独立运算，而 CPU 只有少数核心，适合串行任务。
3. 算力之门：AlexNet 证明了 GPU 可以将原本不可行的大规模深度学习训练变为现实。这为整个深度学习领域打开了算力之门，此后 GPU 成为 AI 训练的标准硬件。
4. 现代演进：从 AlexNet 时代的 GTX 580（3GB 显存），到 NVIDIA A100（80GB HBM2）、H100（80GB HBM3），GPU 显存和算力呈指数增长。现代大语言模型训练需要数百甚至数千块 GPU 并行运行。

来源

• [raw/articles/ai-papers/foundations/paper_03_alexnet.md] — AlexNet 论文精读

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