官方测试程序gpu比cpu运行快，但为啥我写的程序在gpu上运行的还没有cpu快呢
话题里有Theano，那就按照Theano来了。1.首先分别在CPU和GPU上运行下面链接里的测试程序：testing-theano-with-gpu如果运行结果显示用不到GPU，那是安装或配置的问题。如果用到了GPU，但比CPU慢，那是GPU太低端？2.如果上面的程序GPU比CPU快，那就是自己代码的问题了。看一下GPU加速的技巧：tips-for-improving-performance-on-gpu。比如：大型矩阵的相乘、卷积等运算GPU加速明显；用updates修改shared variable的值GPU加速明显；GPU只在float32下加速；indexing、shuffling、reshape等操作GPU不加速；sum()等操作GPU比CPU慢；大量的数据拷贝会影响速度等等。
■网友
谢邀。gpu代码运行慢很正常，当时刚入门的时候，写出来的程序跟CPU运行的时间差不多。根据我的经验，有以下几个可能的原因：1、显卡。低端显卡跑出来的程序是有可能没有CPU跑得快的。2、运行模式。是debug模式还是release模式？debug模式是没有自动优化过的，而且还有很多附加的调试代码。3、程序自身。gpu代码优化是个体力活也是脑力活，只有充分契合gpu架构的代码才能实现较高的加速比。个人意见仅供参考。
■网友
如果没有parallel programming的基础的话，写出gpu code比cpu慢是很正常的。如果有条件的话，题主可以上youtube搜一下udacity开的parallel programming的课程。
■网友
试试cpu优化之后的theano 会有惊喜 并不用再关心谁快了 github·com/intel/theano
■网友
你应该学习并行计算。
■网友
提高并行度很重要，寄存器数限制、共享内存、bank conflict 都要考虑，还可以看看stream、texture memory来加速。Nsight很好用，可以分析出活跃warp数现在在什么地方，然后对应的去优化。总之要充分了解GPU内部的处理过程才能更好的优化。
■网友
那是因为你的代码没写好，你的代码并行度高吗？只有并行度高的才可能充分利用GPU的硬件资源，建议看看GPU的架构和一些自带的例子，重新修改你的代码
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