amd cpu能做深度学习吗

当然可以。AMD CPU可以用来进行深度学习，但是与英特尔CPU相比，它们的性能稍逊一些。如果你想获得更高的性能，你可以考虑使用AMD的GPU，如AMD Radeon Instinct系列。此外，AMD也有一些专门为深度学习设计的CPU，如AMD EPYC和AMD Ryzen Threadripper系列。

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基于cpu进行深度学习推理

基于CPU进行深度学习推理是一种利用CPU作为计算设备进行神经网络模型推理的方法。虽然CPU在训练时可能没有GPU那么快，但它们在进行推理时是非常有效的。CPU在深度学习推理中的优势在于它们的通用性和灵活性。CPU可以执行各种不同类型的计算任务，这使其成为进行复杂的深度学习推理任务的理想选择。

在基于CPU的深度学习推理中，CPU可以通过高度优化的计算库和技术来实现高效的推理。例如，Intel优化的MKL库和Math Kernel Library等工具可以显著提高CPU进行深度学习推理的性能。此外，使用诸如多核处理器和超线程技术等功能可以进一步提高CPU在深度学习推理中的性能。

另外，随着CPU技术的不断改进和升级，如英特尔的Xeon和AMD的EPYC处理器等，CPU在深度学习推理中的性能也在不断提高。这些新一代的CPU处理器不仅拥有更多的核心和更高的时钟频率，还支持更快的内存传输和更高的存储容量，这些都有助于提升CPU在深度学习推理中的性能。

总的来说，基于CPU的深度学习推理是一种有效的选择，特别是对于一些对计算性能要求不是非常高的应用场景。随着CPU技术的不断发展和改进，我们相信CPU在深度学习推理中的表现将会越来越优秀。

有nvidia的gpu做深度学习的情况下，应该搭配intel的cpu还是amd的cpu？听说amd的cpu不适合mkl库

如果你已经拥有NVIDIA的GPU用于深度学习，那么你可以选择Intel或者AMD的CPU。通常情况下，Intel的CPU在计算密集型任务上表现更好，因为它们拥有更高的单线程性能和更好的编译器支持，例如Intel的MKL库。然而，AMD的CPU在多线程任务上表现更好，因为它们拥有更多的核心和更好的内存带宽。

对于使用MKL的情况，确实有人反映在AMD CPU上的性能不如在Intel CPU上的性能，但是AMD也提供了自己的优化库，例如AMD Math Library (AMDLIBm)，可以在AMD CPU上获得更好的性能。所以，具体选择哪种CPU还需要结合你的具体需求和预算来考虑。