泪笑的回答：
首先cpu主要用于序列运算，而gpu则是大规模并行运算，由于深度学习中样本量巨大，引数量也很大，所以gpu的作用就是加速网路运算；
目前gpu运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有cpu快
️cpu和gpu跑深度学习差别有多大
热心网友的回答：
gpu 的架构与 cpu 很不一样。首先，gpu 并不具备多功能性。其次，与消费级 cpu 个位数的核心数目不同，消费级的 gpu 通常有上千个核心——特别适合处理大型资料集。
由于 gpu 在设计之初有且只有一个目的：最大化平行计算。每一代製程缩减直接带来更多的核心数量（摩尔定律对于 gpu 更明显），意味着 gpu 每年有大约 40% 的效能提升。
gpu适合深度学习的三大理由（按重要程度排序）：高宽频的记忆体；多执行绪并行下的记忆体访问隐藏延迟；数量多且速度快的可调整的暂存器和l1快取。
深度学习之中使用神经网路训练，一个最大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的引数会消耗很多的时间，在神经网路训练过程中，运算最多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了gpu，gpu本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。
卜驰柳卉的回答：
这显示卡不是没有gpu。。。只是a卡支援的opencl加速而已，现在caffe不支援opencl的，你显示卡384个流处理器计算起来是可以比四核cpu快3倍的，建议你自己构建网路别用框架，然后用opencl加速比较实际。除非你不注重时间跟效率。
再不然就换成n卡咯，但成本需要考虑了。
️为什么说nvidia gpu更适合进行深度学习深度学习
小怪兽路明非的回答：
英伟达的gpu，或者说是图形处理
器，採用并行运算结构，即大量的小型处理单元，相对于cpu的少量大型处理单元，这样的结构与人脑更相似，故可用于模拟人脑的学习功能，因为人脑在学习时是大量神经元的同时工作，进而实现人工智慧的深度学习
️为什么gpu能加速深度学习
热心网友的回答：
因为深度学习在训练的时候要更新很多很多很多引数，用cpu太费时间，用gpu可以并行处理的运算比cpu多的多
️为什么gpu比cpu在深度学习领域要更有用
山寨问答的回答：
因为gpu比cpu的浮点运算能力强，而深度学习软体可以充分利用gpu的浮点运算能力。
️深度学习用cpu训练和用gpu训练有什么区别？
课文你来说的回答：
（1）cpu主要用于序列运算；而gpu则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，引数量也很大，所以gpu的作用就是加速网路运算。
（2）cpu算神经网路也是可以的，算出来的神经网路放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前gpu运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有cpu快。
2、深度学习
深度学习的概念源于人工神经网路的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网路，它模仿人脑的机制来解释资料，例如影象，声音和文字。
深度学习是机器学习中一种基于对资料进行表徵学习的方法。观测值（例如一幅影象）可以使用多种方式来表示，如每个画素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。
使用神经网路训练，一个最大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的引数会消耗很多的时间，在神经网路训练过程中，运算最多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了gpu，gpu本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。
热心网友的回答：
gpu的竞争远比cpu的竞争来得激烈。通用pc的cpu就只有英特尔和amd两家大厂。cpu厂商没有采用gpu的先进工艺是因为cpu厂商都有自己投资的生产线，不可能一下把原来的生产线都淘汰了上新的生产线，那样做可能连当初投入的资金都难以收回。
而gpu厂商由于种种原因，一般都是自己设计由别人代工的，比如找台积电代工。代工厂商为了能接到业务，只有不停升级自己的生产装置，这样才能生存下来。
cpu除了处理游戏的ai，情节等方面的资料外，对于有些影象方面也是由它完成的。当微软每次释出新的dx时，并不是每款gpu都能支援dx新的特性，所以有些影象方面的任务还得由cpu来完成。还有有些特性比如重力特性以前是由cpu来完成，现在有些gpu也能支援了，这些任务就由gpu来完成了。
gpu相当于专用于影象处理的cpu，正因为它专，所以它强，在处理影象时它的工作效率远高于cpu，但是cpu是通用的资料处理器，在处理数值计算时是它的强项，它能完成的任务是gpu无法代替的，所以不能用gpu来代替cpu。
微软释出windows7 其中一个显着特性就是 联合gpu和cpu的强大实力，提升gpu在硬体使用的价值，在windows7中，cpu与gpu组成了协同处理环境。cpu运算非常複杂的序列**，而gpu则执行大规模并行应用程式。微软利用directx ***pute将gpu作为作业系统的核心组成部分之一。
directx ***pute。它让开发人员能够利用 gpu的大规模平行计算能力，创造出引人入胜的消费级和专业级计算应用程式。
gpu介绍：
gpu概念：gpu英文全称graphic processing unit，中文翻译为「图形处理器」。gpu是相对于cpu的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
gpu的作用：gpu是显示卡的「大脑」，它决定了该显示卡的档次和大部分效能，同时也是2d显示卡和3d显示卡的区别依据。2d显示晶片在处理3d影象和特效时主要依赖cpu的处理能力，称为「软加速」。
3d显示晶片是将三维影象和特效处理功能集中在显示晶片内，也即所谓的「硬体加速」功能。显示晶片通常是显示卡上最大的晶片（也是引脚最多的）。现在市场上的显示卡大多采用nvidia和ati两家公司的图形处理晶片。
️为什么要用gpu来进行深度学习运算
加百列在微笑的回答：
gpu的计算单元比较多，所以计算能力比起cpu强大很多
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