為什麼深度學習普遍使用顯示卡而不是音效卡來進行計算?

時間 2021-05-31 04:55:48

1樓:Luv Letter

因為顯示卡的可程式設計著色器向通用化演進,如 CUDA/OpenCL 都是這一過程下的產物.

而音效卡主要是在於編譯碼、數模/數模轉換,傳統都會整合 DSP. 個別音效卡用的是 FPGA 實現(說不定可以跑深度學習).

2樓:Chemical Waste

因為只有顯示卡GPU和處理器CPU是帶PU的,Processing Unit. 音效卡是Sound Card,大部分功能為數碼訊號 | 模擬訊號轉換,部分音效卡帶有運算放大功能,但是仍然只是針對聲音頻號的功能。

3樓:「已登出」

沒想到 @立黨 前輩不止嘲諷土味幣圈,

也會嘲諷問問題的題主。

只是不清楚立黨大大是否真正理解音效卡的處理過程,或者顯示卡的處理過程呢。

還是像輪子哥一樣仗著自己是大v,然後隨口胡說呢?

更新一下,原來立黨大大真的和輪子哥一樣喜歡拉黑人啊。

大噴子啞火了。。。

4樓:

理論上音效卡可以,比如最早R9 290裡那個TrueAudio就是使用了Tensilica的音效卡IP,這部分應該是VLIW的DSP,後來在RX480時候用CU實現了這部分功能。

RX480上4個CU配置理論上效能是夠了。 OpenAL也有單精度浮點支援,所以理論上是可以的,只是音效卡計算力不是很強。

比如Tensilica的音效卡高階的HiFi 4有Two integrated 2-way SIMD VFPU做浮點計算,不過大部分都是定點MAC的。

顯示卡和深度學習有什麼聯絡?

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