礦機gpu做深度運算
㈠ 為什麼要用GPU來進行深度學習運算
為了提高速度哈
㈡ 怎麼才能讓自己礦機的cpu+gpu進行異構計算
只有在GPU超負荷的時候CPU才會協助GPU工作而且機器會很卡如果顯卡不夠用建議更換顯卡
㈢ 哪些程序適合在GPU上進行並行運算
個人不專業，隨便說說。
我的理解是「大量的輕量級運算」適合在GPU上做，因為GPU本身就是走眾核路線，但每個核心的結構都比較精簡。像一些高端卡可以有上千甚至數千個運算單元，並且支持大量數據的並行運算。比如「挖礦」或者Poem@home或者用字典法破解密碼之類，其原理就是用大量的數據去套用同一個數學公式，運算過程本身並不復雜，只是數據量非常大（比如，每組數據處理起來並不復雜，但有十億組數據需要處理）。這時候GPU的眾核優勢就能體現出來：多個ALU同時運算。
與之相對的，在CPU上更適合算「少量復雜運算」。
㈣ 礦機GPU和ASIC的區別
GPU是圖行處理器的意思，最初的設計意圖是做圖形運算用的。GPU晶元內部本質上是很多針對圖像處理的小型的CPU集合，每個CPU當然也能夠做通用的加減乘除與或非移位跳轉等等運算，因此也能夠用來挖礦。GPU在做挖礦的時候，浪費的晶元面積和功耗都比CPU少一些，因此挖礦效率比CPU高。
那麼ASIC呢？是比上述CPU更優化的電路。也沒有什麼特別具體的定義，但是在晶元設計領域有一個規律：就是越通用的計算平台，完成特定的計算時效率越低。ASIC就是最專用的計算平台了搞明白了這個道理，就可以得出這么一個基本的結論：在挖礦領域，如果採用算力證明機制，只要CPU能挖，ASIC就能挖，無論採用什麼演算法，ASIC都能挖，不存在CPU能挖，ASIC不能挖的道理，所以GPU和ASIC的最大區別就是兩者的特定計算能力不同。
㈤ 挖礦靠的是顯卡的運算速度嗎
無關，依靠的是顯卡GPU和中央處理器CPU的計算能力，而不是運算速度。雖然說沒有什麼太大的區別，因為顯卡的計算原理和CPU不同，而挖礦需要的是分布式計算，在這種計算上顯卡GPU比CPU更為擅長。
㈥ 為什麼做GPU計算，深度學慣用amd顯卡的很少，基本都nvidia
因為在深度學習領域,CUDA比OpenCL更好用，比如Google也是選擇用CUDA
而CUDA只支持N卡。
以前AMD本身對加速卡領域涉及沒有N卡深，近幾年看到這邊潛力非常巨大，最近才大力打造AMD Radeon Instinct系列加速卡。
㈦ 顯卡怎麼計算挖礦算力
可以參考下面，根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:
Radeon RX 580顯卡
整機功耗：243W
計算力：22.4M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0.015
每24小時產生收益:24.48元
預計回本時間：81.66天
Radeon RX 470顯卡
整機功耗:159W
計算力：24.3M
顯卡售價：1599元
每24小時挖ETH數量：0.017
每24小時產生收益:27.9元
預計回本時間：57.31天
Radeon RX 480顯卡
整機功耗:171W
計算力：24.4M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0.017
每24小時產生收益:27.87元
預計回本時間：71.73天
(7)礦機gpu做深度運算擴展閱讀：
顯卡（Video card，Graphics card）全稱顯示介面卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，是電腦進行數模信號轉換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。
顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來，同時顯卡還是有圖像處理能力，可協助CPU工作，提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。
㈧ 為什麼做GPU計算，深度學慣用amd顯卡的很少，基
因為這方面的技術是NV首先提出並且實現，而且作為產品的一個主推方向堅持連續優化的，最新的Titan XP的架構甚至有優先考慮計算而後考慮游戲的「美名」。反過來看AMD，雖然也在GPU計算上有所創建，但畢竟它自家還同時生產CPU，這種縱容左手打右手的行為還是要收斂很多的。所以它在這方面遠遠落後於NV，是一種必然。
㈨ 為什麼挖礦要用gpu而不是cpu
挖礦的軟體，從編程原理上來說，講究的是大規模並行運算。
顯卡GPU的流處理器數量非常多，比如古老的HD5770內置了800個流處理器，相當於擁有800個計算核心。而近幾年的主流高端顯卡，內置的流處理器個數更多，計算性能更加的強大。利用GPU進行挖礦運算，流處理器進行的就是並行運算，並且挖礦程序還對GPU並行運算進行了專門的優化，運算效率特別高，挖出比特幣的效率獲得了大大的提升。
CPU的核心是比較少，目前最牛逼的主流桌面級處理器核心數也不超過一二十個（很多還是超線程技術虛擬出來的邏輯核心），並行計算能力遠遠不如GPU。
㈩ 比特幣礦機能做解密運算嗎
顯卡挖礦和ASIC礦機挖礦是不可同日而語的，顯卡的的算力才多少啊，現在顯卡挖礦基本上已經退出了比特幣挖礦的歷史舞台，下面是螞蟻U3和主流的顯卡的挖礦收益對比：