跑模型：CPU还是显卡，这是个问题
在深度学习的海洋里，跑模型就像是在进行一场马拉松，而选择用CPU还是显卡来跑，就像是选择穿运动鞋还是拖鞋去跑这场马拉松。CPU，这个老牌选手，虽然年纪大了点，但经验丰富，处理起任务来稳扎稳打。而显卡，这个新晋小生，虽然年轻气盛，但爆发力十足，尤其是在处理大规模并行计算时，简直就像开了挂一样。
CPU：老当益壮的稳重派
CPU就像是一个全能型的管家，什么活都能干，但干得都不算特别快。它擅长处理复杂的逻辑运算和串行任务，比如在模型训练过程中进行数据预处理、特征提取等细致活儿。虽然速度上可能比不上显卡的爆发力，但它的稳定性和兼容性是无可挑剔的。就像是你家里的老父亲，虽然动作慢了点，但每件事都做得井井有条。
显卡：年轻气盛的爆发派
相比之下，显卡就像是一个年轻的运动员，充满了活力和爆发力。它擅长处理大规模的并行计算任务，尤其是在深度学习中进行矩阵运算时，速度快得让人咋舌。如果你有一个强大的显卡阵容（比如NVIDIA的RTX系列），那么跑起模型来简直就像是坐上了火箭。不过，显卡也有它的短板——功耗大、发热高、价格贵。就像是一个年轻的小伙子，精力旺盛但有时候也容易“过热”。
实战中的选择：因地制宜
在实际应用中，选择用CPU还是显卡来跑模型并不是一成不变的。如果你的模型比较小巧玲珑（比如一些简单的分类任务），那么用CPU就足够了；但如果你的模型是个庞然大物（比如需要处理海量数据的深度神经网络），那么显卡的优势就显而易见了。此外，如果你的预算有限（毕竟显卡的价格可不是闹着玩的）或者你的电脑散热系统不给力（显卡的发热量可不小），那么你可能就得考虑一下是不是该让CPU多承担一些责任了。
上一篇： 电脑直接换显卡可以用吗
下一篇： 4000配个电脑主机配置
