Несколько причин, почему для машинного обучения и искусственного интеллекта предпочтительнее использовать GPU:

• Параллельная обработка. 14 GPU предназначены для выполнения множества операций одновременно, что позволяет обрабатывать большие объёмы данных и проводить сложные вычисления. 14
• Специализированное оборудование. 4 GPU оптимизированы для сложных математических расчётов, в то время как CPU больше подходят для задач общего назначения. 4
• Высокая пропускная способность памяти. 14 GPU оснащены памятью с высокой пропускной способностью, что обеспечивает быструю передачу данных и обработку больших объёмов информации. 1
• Эффективное использование энергии. 2 GPU показывают большую производительность на 1 Вт затраченной электроэнергии. 2
• Масштабная интеграция. 1 GPU могут обрабатывать масштабные вычислительные задачи, что позволяет соединять несколько устройств в кластеры для распределённого обучения сложных моделей и наборов данных. 1
• Экономическая эффективность. 4 Несмотря на то, что GPU могут быть дороже CPU, для обучения моделей искусственного интеллекта они часто более экономичны, так как позволяют сократить время и ресурсы, необходимые для выполнения задачи. 4