深度学习如何将网络安全从被动响应转变为主动预防
demi 在 周一, 10/09/2023 - 17:33 提交
深度学习(DL)是机器学习(ML)的一个高级子集,是当今一些最具创新性和最复杂技术的背后。
GPU,全称为图形处理单元(Graphics Processing Unit),是一种专用于处理图形和图像计算的处理器。起初,GPU主要用于图形渲染,但随着计算需求的增加,尤其是在科学计算、深度学习和其他并行计算领域,GPU的通用计算能力逐渐受到重视。
GPU相对于传统的中央处理单元(CPU)在设计上有一些显著的区别。CPU更适用于处理通用的控制流任务,而GPU则专注于高度并行的数据处理。GPU通常拥有大量的小型处理单元,被设计成能够同时处理大量相似的任务,例如图形渲染中的像素计算或深度学习中的矩阵运算。
总体而言,GPU在图形处理领域的成功应用和对并行计算需求的响应使其逐渐演变成为通用计算设备,广泛用于加速各种科学和工程计算应用。
深度学习(DL)是机器学习(ML)的一个高级子集,是当今一些最具创新性和最复杂技术的背后。
GPU又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
GPU最初是为图形渲染而设计的,但是由于其卓越的并行计算能力,它们很快被引入深度学习中。
在计算机体系结构领域,影响现代处理器性能的两大关键因素是cache和分支预测。
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