你可能听过很多类似如下的话,“大规模的深度学习使用了GPU或者图像处理单元实现”,但是我做的所有的案例都是在jupyter notebook上面实现,这里只有CPU,CPU和GPU都有并行化的指令,他们有时候会叫做SIMD指令,这个代表了一个单独指令多维数据,这个的基础意义是,如果你使用了built-in函数,像np.function或者并不要求你实现循环的函数,它可以让python的充分利用并行化计算,这是事实在GPU和CPU上面计算,GPU更加擅长SIMD计算,但是CPU事实上也不是太差,可能没有GPU那么擅长吧。接下来的视频中,你将看到向量化怎么能够加速你的代码,经验法则是,无论什么时候,避免使用明确的for循环。
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