随着人工智能（AI）和深度学习技术的快速发展，训练深度神经网络（DNN）已经变得越来越复杂和计算密集。传统的CPU已经无法满足大量计算任务的需求，因此，GPU（图形处理单元）成为了训练深度学习模型时的必备工具。本篇文章将介绍如何利用GPU加速AI训练效率，以及在使用GPU时应该注意的关键问题。
1. 为什么要使用GPU进行AI训练？
1.1 GPU与CPU的区别
在传统的计算机架构中，CPU（中央处理器）是计算机的“大脑”，它负责执行计算任务。然而，CPU适合处理较为复杂的单一任务，但对于需要大量并行计算的任务并不高效。而GPU则是一种专为并行计算设计的硬件，它在处理大量简单计算时比CPU更为高效。
GPU与CPU的核心区别在于：
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CPU： 适合处理串行任务，一般只有4到16个核心，频率较高，擅长执行复杂的控制逻辑和数据处理。
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GPU： 具有成百上千个小核心，适合执行并行计算任务，尤其擅长处理矩阵运算等高计算量的任务。
在训练神经网络时，大量的矩阵运算和线性代数运算可以通过GPU并行化加速，这使得训练速度得到了显著提高。
1.2 深度学习中GPU的优势
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并行计算能力： 深度学习训练涉及大量的矩阵计算和向量运算，GPU能够通过其强大的并行计算能力显著加速这些运算。
