如果你想要学习深度学习，这也具有心理上的重要性。执行任务的间隔以及得到反馈信息的时间越短，大脑越能将相关记忆片段整合成连贯画面。如果你在小数据集上使用独立的 GPU 训练两个卷积网络，你就能更快地知道什么对于性能优良来说是重要的；你将更容易地检测到交叉验证误差中的模式并正确地解释它们。你也会发现暗示需要添加、移除或调整哪些参数与层的模式。

所以总体而言，几乎对于所有任务来说，一个 GPU 已经足够了，但是加速深度学习模型，多个 GPU 会变得越来越重要。如果你想快速学习深度学习，多个廉价的 GPU 也很好。我个人宁愿使用多个小的 GPU，而不是一个大的 GPU，即使是出于研究实验的没目的。

那么，我该选择哪类加速器呢？英伟达 GPU、AMD GUP 还是英特尔的 Xeon Phi？

英伟达的标准库使得在 CUDA 中建立第一个深度学习库很容易，但没有适合 AMD 的 OpenCL 那样强大的标准库。目前还没有适合 AMD 显卡的深度学习库——所以，只能选择英伟达了。即使未来一些 OpenCL 库可用，我仍会坚持使用英伟达：因为对于 CUDA 来说，GPU 计算或者 GPGPU 社区是很大的，对于 OpenCL 来说，则相对较小。因此，在 CUDA 社区，有现成的好的开源解决方案和为编程提供可靠建议。

此外，英伟达现在为深度学习赌上一切，即使深度学习还只是处于婴儿期。押注获得了回报。尽管现在其他公司也往深度学习投入了钱和精力，但由于开始的晚，目前依然很落后。目前，除了 NVIDIA-CUDA，其他任何用于深度学习的软硬结合的选择都会让你受挫。

至于英特尔的 Xeon Phi，广告宣称你能够使用标准 C 代码，还能将代码轻松转换成加速过的 Xeon Phi 代码。听起来很有趣，因为你可能认为可以依靠庞大的 C 代码资源。但事实上，其只支持非常一小部分 C 代码，因此，这一功能并不真正有用，大部分 C 运行起来会很慢。

我曾研究过 500 多个 Xeon Phi 集群，遭遇了无止尽的挫折。我不能运行我的单元测试（unit test），因为 Xeon Phi 的 MKL（数学核心函数库）并不兼容 NumPy；我不得不重写大部分代码，因为英特尔 Xeon Phi 编译器无法让模板做出适当约简。例如，switch 语句，我不得不改变我的 C 接口，因为英特尔 Xeon Phi 编译器不支持 C++ 11 的一些特性。这一切迫使你在没有单元测试的情况下来执行代码的重构，实在让人沮丧。这花了很长时间。真是地狱啊。

随后，执行我的代码时，一切都运行得很慢。是有 bug（？）或者仅仅是线程调度器（thread scheduler）里的问题？如果作为运行基础的向量大小连续变化，哪个问题会影响性能表现？比如，如果你有大小不同的全连接层，或者 dropout 层，Xeon Phi 会比 CPU 还慢。我在一个独立的矩阵乘法（matrix-matrix multiplication）实例中复制了这一行为，并把它发给了英特尔，但从没收到回信。所以，如果你想做深度学习，远离 Xeon Phi！

给定预算下的最快 GPU

你的第一个问题也许是：用于深度学习的快速 GPU 性能的最重要特征是什么？是 cuda 内核、时钟速度还是 RAM 的大小？

以上都不是。最重要的特征是内存带宽。

简言之，GPU 通过牺牲内存访问时间（延迟）而优化了内存带宽； 而 CPU 的设计恰恰相反。如果只占用了少量内存，例如几个数相乘（3*6*9），CPU 可以做快速计算，但是，对于像矩阵相乘（A*B*C）这样占用大量内存的操作，CPU 运行很慢。由于其内存带宽，GPU 擅长处理占用大量内存的问题。当然 GPU 和 CPU 之间还存在其他更复杂的差异。

如果你想购买一个快速 GPU，第一等重要的就是看看它的带宽。

根据内存带宽评估 GPU

随着时间的推移，比较 CPU 以及 GPU 的带宽。为什么 GPU 计算速度会比 CPU 快？主要原因之一就是带宽。

带宽可直接在一个架构内进行比较，例如, 比较 Pascal 显卡 GTX 1080 与 GTX 1070 的性能；也可通过只查看其内存带宽而直接比较。例如，GTX 1080 (320GB/s) 大约比 GTX 1070 (256 GB/s) 快 25%。然而, 在多个架构之间，例如 Pascal 对于 Maxwell 就像 GTX 1080 对于 GTX Titan X 一样，不能进行直接比较，因为加工过程不同的架构使用了不同的给定内存带宽。这一切看起来有点狡猾，但是，只看总带宽就可对 GPU 的大致速度有一个很好的全局了解。在给定预算的情况下选择一块最快的 GPU，你可以使用这一维基百科页面（List of Nvidia graphics processing units），查看 GB/s 中的带宽；对于更新的显卡（900 和 1000 系列）来说，列表中的价格相当精确，但是，老旧的显卡相比于列举的价格会便宜很多，尤其是在 eBay 上购买这些显卡时。例如，一个普通的 GTX Titan X 在 eBay 上的价格大约是 550 美元。