Некоторые преимущества использования GPU при работе с TensorFlow:

• Увеличенная вычислительная мощность. 1 У GPU больше ядер, чем у CPU, что позволяет выполнять несколько вычислений параллельно. 1 Это приводит к более быстрому обучению и выводу моделей машинного обучения. 1
• Ускорение алгоритмов глубокого обучения. 1 Модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), могут использовать возможности параллельной обработки GPU для ускорения вычислений. 1
• Обработка больших объёмов данных. 1 У GPU выше пропускная способность памяти, что позволяет эффективно обрабатывать большие объёмы данных. 1 Это важно для таких задач, как классификация изображений, обработка естественного языка и рекомендательных систем. 1
• Вывод в режиме реального времени. 2 С помощью GPU процесс вывода можно выполнять в режиме реального времени, что позволяет быстрее принимать решения и давать ответы в таких приложениях, как распознавание изображений, обработка естественного языка и автономные автомобили. 2
• Масштабируемость и гибкость. 2 При увеличении вычислительных требований настройку TensorFlow с GPU можно легко масштабировать, добавив в систему больше GPU или используя облачные экземпляры GPU. 2