深度学习训练选择p100就对了

随着深度学习技术的发展，我们可以看到越来越多的公司和研究机构开始在其数据中心中使用GPU加速计算。这些GPU加速器能够在训练模型时提供比传统CPU更高的计算速度和效率。在GPU市场中，NVIDIA是目前最为流行的供应商之一，并且他们的最新款GPU加速器P100也是目前最受欢迎的机型之一。 在本文中，我们将讨论为何选择P100用于深度学习的训练，并提供一些示例代码来说明它在训练过程中的效果。

首先，让我们探讨一下为何GPU能够对深度学习训练提供更好的加速。在传统CPU计算中，每个CPU核心都是通用的，可以用于许多不同的任务，包括图像处理、音频编码、Office文档处理等等。另一方面，GPU一般有数千个核心，每个核心的功能都是非常相似的，因为它们专门被设计用于并行处理。这使得GPU在大量计算密集型任务（如深度学习模型训练）中表现出色。

对于选择P100 GPU加速器进一步讨论，P100使用的是NVIDIA的Pascal架构，它拥有超过3584个CUDA核心和16GB的高速HBM2显存，这些都使得它比早期的GPU加速器具有更高的带宽和更高的内存容量，从而更适合用于大规模深度学习训练。紧密耦合的高速内存总线和固态硬盘技术，还增加了其训练过程中的可扩展性和吞吐量。最重要的是，P100使用NVIDIA的CuDNN库，这是一个高效的深度学习库，可以使用GPU加速计算，从而使它成为深度学习训练的理想选择。

下面我们通过一个简单的图像分类器的例子来