分別用CUDA和JAVA制作兩個三層的n*m*k的神經網絡，使輸入一致，目標函數一致，迭代次數一致，通過調節節點數量測量時間比較這兩個網絡到底哪個快。

網絡的輸入節點的初始化方式為

for(inta=0 ;a<n ;a++)

?????????? {

?????????? ???x[a]=(double)a/(n);

?????????? }

目標函數y[0]=1;y[1]=0;

權重都初始化為0.1，用隨機梯度下降，不用偏置

迭代次數都是100次。

得到表格

節點數量	網絡結構	迭代次數	java用時	y[0]	y[1]	CUDA用時	y[0]	y[1]	java用時/CUDA用時	java速度/CUDA速度
600	3*100*2	100	47	0.9999999960729808	2.048728729816881E-211?	657	0.9999999960729809??	0	0.071537291	13.9787234
3000	3*500*2	100	62	0.9999999999505671	0	641	0.9999999999505671	0	0.096723869	10.33870968
20000	100*100*2	100	62	0.9999917229035667?	0	751	0.9999917229035668	0	0.082556591	12.11290323
400000	1000*200*2	100	296	0.9999999979392669	0	1532	0.9999999979392669	0	0.193211488	5.175675676
2400000	4000*300*2	100	2532	0.9999999999999065	0	6958	0.9999999999999065	0	0.363897672	2.748025276
?	?
24000000	4000*3000*2	100	56305	1	0	74692	1	0	0.753829058	1.326560696
24000000	4000*3000*2	100	56415	1	0	74317	1	0	0.759112989	1.317326952
?	?
40000000	5000*4000*2	100	97646	1	0	128027	1	0	0.762698493	1.311134097
40000000	5000*4000*2	100	97531	1	0	127416	1	0	0.765453318	1.306415396
40000000	5000*4000*2	100	96139	1	0	127592	1	0	0.753487679	1.327161714

比如第一組網絡結構3*100*2共600個節點，迭代次數100次，java用時47ms，cuda用時657ms，

java第100次y[0]= 0.9999999960729808 ;y[1]=0

Cuda第100次y[0]= 0.9999999960729809 ;y[1]=0

最后一位小數不一致時因為四舍五入規則造成的。

當節點數量超過240萬以后經過100次迭代輸出已經都是1和0，已經沒有區分度只是用來測量速度。

從表格看出來當節點數量只有600個時候java的速度甚至是cuda的13.9倍，很意外的是即便節點數量有4000萬個java的速度依然是cuda 的1.32倍。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GPU神经网络和JAVA神经网络速度对比的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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