Почему важно использовать GPU при работе с Keras?

Использование GPU (графических процессоров) при работе с Keras важно по нескольким причинам:

• Параллельная обработка. 12 GPUs состоят из тысяч небольших ядер, которые могут выполнять одновременные операции. 2 Это позволяет эффективно обрабатывать большие объёмы данных, связанные с глубоким обучением. 2 В отличие от CPU, которые оптимизированы для последовательной обработки, GPU значительно увеличивает производительность. 2
• Сокращение времени обучения. 2 Благодаря повышенной мощности обработки GPU, время, необходимое для обучения моделей глубокого обучения, сокращается. 2 Например, модель, которая обучается 10 часов на CPU, на GPU может обучиться за 1 час. 2
• Возможность работы с большими и сложными моделями. 1 По мере увеличения сложности моделей, таких как сверточные нейронные сети (CNNs) и рекуррентные нейронные сети (RNNs), требования к памяти и обработке значительно растут. 1 GPUs с их большими возможностями параллельной обработки эффективно справляются с этими требованиями. 1
• Ускорение экспериментов и итераций. 1 GPU-ускорение позволяет быстрее проводить эксперименты и итерации, что позволяет исследователям изучать больший диапазон моделей и гиперпараметров за меньшее время. 1