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GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。
以下是测试机配置：
CPU：英特尔 i7 6700k (4c/8t) GPU：RTX 3070 TI（6,144 个 CUDA 核心和 192 个 Tensor 核心） 内存：32G 操作系统：Windows 10
无论是cpu和显卡都是目前常见的配置，并不是顶配（等4090能够正常发货后我们会给出目前顶配的测试结果）
NVIDIA GPU 术语解释
CUDA 是Compute Unified Device Architecture的缩写。可以使用 CUDA 直接访问 NVIDIA GPU 指令集，与专门为构建游戏引擎而设计的 DirectX 和 OpenGL 不同，CUDA 不需要用户理解复杂的图形编程语言。但是需要说明的是CUDA为N卡独有，所以这就是为什么A卡对于深度学习不友好的原因之一。
Tensor Cores是加速矩阵乘法过程的处理单元。
例如，使用 CPU 或 CUDA 将两个 4×4 矩阵相乘涉及 64 次乘法和 48 次加法，每个时钟周期一次操作，而Tensor Cores每个时钟周期可以执行多个操作。
上面的图来自 Nvidia 官方对 Tensor Cores 进行的介绍视频
CUDA 核心和 Tensor 核心之间有什么关系？Tensor Cores 内置在 CUDA 核心中，当满足某些条件时，就会触发这些核心的操作。
测试方法
GPU的计算速度仅在某些典型场景下比CPU快。在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。
上面的操作就是我们常见的线性操作，公式是这个
这就是PyTorch的线性函数torch.nn.Linear的操作。可以通过以下代码将2x2矩阵转换为2x3矩阵:
代码语言：javascript复制 import torch
in_row,in_f,out_f = 2,2,3
tensor = torch.randn(in_row,in_f)
l_trans = torch.nn.Linear(in_f,out_f)
print(l_trans(tensor))CPU 基线测试
在测量 GPU 性能之前，我需要线测试 CPU 的基准性能。
为了给让芯片满载和延长运行时间，我增加了in_row、in_f、out_f个数，也设置了循环操作10000次。
代码语言：javascript复制 import torch
import torch.nn
import timein_row, in_f, out_f = 256, 1024, 2048
loop_times = 10000现在，让我们看看CPU完成10000个转换需要多少秒:
代码语言：javascript复制 s = time.time()
tensor = torch.randn(in_row, in_f).to('cpu')
l_trans = torch.nn.Linear(in_f, out_f).to('cpu')
for _ in range(loop_times):
l_trans(tensor)
print('cpu take time:',time.time()-s)
#cpu take time: 55.70971965789795可以看到cpu花费55秒
GPU计算
为了让GPU的CUDA执行相同的计算，我只需将. To (' cpu ')替换为. cuda()。另外，考虑到CUDA中的操作是异步的，我们还需要添加一个同步语句，以确保在所有CUDA任务完成后打印使用的时间。
代码语言：javascript复制 s = time.time()
tensor = torch.randn(in_row, in_f).cuda()
l_trans = torch.nn.Linear(in_f, out_f).cuda()
for _ in range(loop_times):
l_trans(tensor)
torch.cuda.synchronize()
print('CUDA take time:',time.time()-s)
#CUDA take time: 1.327127456665039并行运算只用了1.3秒，几乎是CPU运行速度的42倍。这就是为什么一个在CPU上需要几天训练的模型现在在GPU上只需要几个小时。因为并行的简单计算式GPU的强项
如何使用Tensor Cores
CUDA已经很快了，那么如何启用RTX 3070Ti的197Tensor Cores?，启用后是否会更快呢？在PyTorch中我们需要做的是减少浮点精度从FP32到FP16。，也就是我们说的半精度或者叫混合精度
代码语言：javascript复制 s = time.time()
tensor = torch.randn(in_row, in_f).cuda().half()
layer = torch.nn.Linear(in_f, out_f).cuda().half()
for _ in range(loop_times):
layer(tensor)
torch.cuda.synchronize()
print('CUDA with tensor cores take time:',time.time()-s)
#CUDA with tensor cores take time:0.5381264686584473又是2.6倍的提升。
总结
在本文中，通过在CPU、GPU CUDA和GPU CUDA Tensor Cores中调用PyTorch线性转换函数来比较线性转换操作。下面是一个总结的结果:
NVIDIA的CUDA和Tensor Cores确实大大提高了矩阵乘法的性能。
后面我们会有两个方向的更新
1、介绍一些简单的CUDA操作（通过Numba），这样可以让我们了解一些细节
2、我们会在拿到4090后发布一个专门针对深度学习的评测，这样可以方便大家购买可选择
本文作者：Andrew Zhu
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