1楼：匿名用户
因为深度学习在训练的时候要更新很多很多很多参数，用cpu太费时间，用gpu可以并行处理的运算比cpu多的多
从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件
2楼：匿名用户
gpu是图形处理器的意思。
显示卡的基本作用是控制电脑的图形输出，安装在电脑主板的扩展槽中，或者集成在主板上，工作在**处理器和显示器之间。
显示卡主要包括图像处理器、显存、数模转换器、agp总线接口等几个部分，数据流从**处理器流出后，要把**处理器传来的数据送到图像处理器中进行处理，把芯片处理完的数据送入显存，把显存读取出的数据送到数模转换器进行数据转换的工作，从数模转换器进入显示器。
显存是显示卡的核心部件，存放显示芯片处理后的数据，显存越大，显示卡支持的最大分辨率越大。显存的容量至少是“水平分辨率*垂直分辨率*log2颜色数/8”。
希望我能帮助你解疑释惑。
从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构
3楼：沃w心
运算速度快：计算机内部电路组成，可以高速准确地完成各种算术运算。当今计算机系统的运算速度已达到查看图册[不同种类的计算机：
15张]每秒万亿次，微机也可达每秒亿次以上，使大量复杂的科学计算问题得以解决。例如：卫星轨道的计算、大型水坝的计算、24小时天气算需要几年甚至几十年，而在现代社会里，用计算机只需几分钟就可完成。
计算精确度高：科学技术的发展特别是尖端科学技术的发展，需要高
4楼：匿名用户
http://blog.csdn.net/feixue67600/article/details/51772384
如何使用gpu加速深度学习
5楼：匿名用户
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
为什么GPU能加速深度学习,为什么说NVIDIA GPU更适合进行深度学习深度学习
1楼 匿名用户 因为深度学习在训练的时候要更新很多很多很多参数，用cpu太费时间，用gpu可以并行处理的运算比cpu多的多 深度学习用cpu训练和用gpu训练有什么区别 2楼 课文你来说 1 cpu主要用于串行运算 而gpu则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以gpu的作用...