gpu是什么和cpu的区别 模型训练？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
GPU在模型训练中的作用是通过并行计算大量数据，并通过以数据为中心的方法来提高计算速度。
与CPU相比，GPU有更多的核心和较高的内存带宽，使其能够同时处理多个数据并进行高强度的并行计算，从而加快模型训练的速度。
此外，GPU还具有更强大的浮点运算能力，可以更快地执行矩阵计算和向量运算，这对于深度学习等需要大量算术运算的任务尤为重要。
因此，对于需要大规模模型训练和复杂计算的任务来说，GPU在模型训练中起着至关重要的作用。