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建议在windows下使用MPI来编译GCC/G，虽然VC也可以使用6.0很容易配置，有很多强大的工具可以使用，但是编译器CL很容易使用。考虑到最终的代码可能需要很容易的配置，并且有很多强大的工具可以使用，但是在linux集群下运行，使用GCC很容易配置，并且有很多强大的工具可以使用，但是它保证了平台的独立性。虽然推荐的windows的MPI环境是Linux和GCC，但是可以通过在windows下安装cygwin程序环境的buildbycsmathbo、MinGW和MPI编程devc来获得。尽管dev C推荐的MPI环境是Linux，包括mingw32。考虑到配置很方便，有很多强大的工具可供使用，但是dev C的普及，我们可以通过csmathbo安装dev C环境的构建来获得windows下的配置，有很多强大的工具可供使用，但是GCC支持。您可以很容易地在网络上找到csmathbo的副本，并将其安装到自己的windows系统上。我把它安装在y上csmathboy@163.comD:program filesdev cpp（程序文件开发人员cpp）。
谢谢
！对于初学者来说，CPU已经足够了。以下几点：
1）首先要充分利用CPU：事实上，对于许多初学者来说，他们可以很好地配置openmpi并使用多线程。使用Intel MKL（需要Intel CPU）编译c-bottom程序所带来的效率改进与使用GPU类似。
2）然后好好利用自己的时间：似乎传闻的一般结论是GPU比CPU快10倍左右。。。让我们考虑一下。在训练一个模型时，CPU可以运行10个小时，但是买一个GPU只需要1个小时。然而，节省下来的9个小时中，有一半是浪费在看别人（比如说你！），另一半浪费在微信上。。。最近，我运行了一些NLP的东西，但它们不是很大。Ubuntu笔记本电脑配备了openmpi，它可以同时运行四个线程，速度大约是单核CPU的两倍。基本上，我在白天建立模型，运行3-4个周期来观察效果，然后在晚上睡觉前开始运行20-30个周期。第二天早上，就没事了。
3）最后，设计一个好的数据结构：另外，数据的预处理是好的，用一个简单的内存方法，也可以提高很多效率。
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