GPU 为什么更适合深度学习？

深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的最大特点是，需要大数据来训练。因此，对电脑处理器的要求，就是需要大量的并行的重复计算，因此，相较于CPU，GPU更加适合深度学习。GPU具有如下特点：

1 、提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算。并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。

2、 拥有更高的访存速度。

3、更高的浮点运算能力。浮点运算能力是关系到处理器的多媒体、3D图形处理的一个重要指标。现在的计算机技术中，由于大量多媒体技术的应用，浮点数的计算大大增加了，比如3D图形的渲染等工作，因此浮点运算的能力是考察处理器计算能力的重要指标。