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為什么深度學習需要使用 GPU？選擇 GPU 有兩點原因：

1. 深度學習的運算可以并行
2. GPU 運算的核心數多

1. 并行運算

深度學習會涉及大量的矩陣運算。

對于n×k">n×k n\times k維的矩陣A=[a11a12?a1k????an1an2?ank]">A=[a11a12?a1k????an1an2?ank] A=\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1k}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nk} \\ \end{bmatrix}

以及k×m">k×m k\times m維的矩陣B=[b11b12?b1m????bk1bk2?bkm]">B=[b11b12?b1m????bk1bk2?bkm]

B=\begin{bmatrix} b_{11} & b_{12} & \cdots & b_{1m}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ b_{k1} & b_{k2} & \cdots & b_{km} \\ \end{bmatrix}

在計算兩者乘積的結果C=A×B">C=A×B

C=A\times B時，C">C

C中任意一個元素的計算公式為：

cij=∑r=1kairbrj,i∈[1,n],j∈[1,m]">cij=∑r=1kairbrj,i∈[1,n],j∈[1,m] c_{ij}=\sum_{r=1}^{k}a_{ir}b_{rj}, i\in\left[ 1, n \right], j\in\left[ 1, m \right]

從公式中可以看出：C">C C 中的每個元素的計算沒有關聯性，因此可以同時并行運算。

2. 核心多

好比 GPU 有好多成千上萬的的“小計算器”，CPU 中幾個或十幾個的“高性能的小計算器”。

因此從這個可以看出，GPU 上的運算單元比 CPU 多。

雖然 CPU 上每個單元性能高，但面對大量計算時，GPU 在完成一批矩陣運算時，同時運算的數量高，所以總體下來還是 GPU 適合。