108040算力，我的AI之旅从这里开始
深度学习
2024-12-17 02:00
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之旅的电脑——1080 40算力的显卡。
一知半解的小白。当时，我接触到了一个关于深度学习的课程，其中提到了一个关键词——算力。我那时候对算力的理解仅限于知道它是进行复杂计算的能力。但当我了解到，算力是深度学习能否顺利进行的关键因素时，我开始对这台电脑产生了浓厚的兴趣。
我当时的电脑配置是一块NVIDIA的GeForce GTX 1080显卡，拥有40个CUDA核心。这个配置在当时属于中高端，对于初学者来说已经足够了。我之所以选择这块显卡，是因为它性价比高，而且能够满足我初学深度学习时的需求。
刚开始学习的时候，我遇到了不少困难。记得有一次，我在尝试运行一个简单的神经网络模型时，电脑卡到了一半，页面完全无响应。我心急如焚，以为是电脑出了问题。后来，经过查阅资料，我才知道这是因为我当时的电脑算力不足，无法处理这么复杂的计算。
于是，我决定利用GTX 1080的40个CUDA核心来提高我的算力。我开始学习如何使用CUDA和cuDNN库来优化我的代码。这个过程虽然艰辛，但我乐在其中。我通过不断的实践和调整，终于让我的神经网络模型在1080上顺利运行。
的世界。
技术有了更深刻的理解和热爱。
世界的得力助手。
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之旅的电脑——1080 40算力的显卡。
一知半解的小白。当时，我接触到了一个关于深度学习的课程，其中提到了一个关键词——算力。我那时候对算力的理解仅限于知道它是进行复杂计算的能力。但当我了解到，算力是深度学习能否顺利进行的关键因素时，我开始对这台电脑产生了浓厚的兴趣。
我当时的电脑配置是一块NVIDIA的GeForce GTX 1080显卡，拥有40个CUDA核心。这个配置在当时属于中高端，对于初学者来说已经足够了。我之所以选择这块显卡，是因为它性价比高，而且能够满足我初学深度学习时的需求。
刚开始学习的时候，我遇到了不少困难。记得有一次，我在尝试运行一个简单的神经网络模型时，电脑卡到了一半，页面完全无响应。我心急如焚，以为是电脑出了问题。后来，经过查阅资料，我才知道这是因为我当时的电脑算力不足，无法处理这么复杂的计算。
于是，我决定利用GTX 1080的40个CUDA核心来提高我的算力。我开始学习如何使用CUDA和cuDNN库来优化我的代码。这个过程虽然艰辛，但我乐在其中。我通过不断的实践和调整，终于让我的神经网络模型在1080上顺利运行。
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