GPU（图形处理单元）在人工智能领域扮演着至关重要的角色，其并行计算能力远超传统CPU，成为训练深度学习模型和处理大规模数据的首选硬件。以下是关键要点：
🧠 为什么GPU适合AI计算？
- 超强并行处理：GPU拥有数千个核心，可同时处理多个任务，显著提升矩阵运算效率
- 深度学习加速：支持TensorFlow、PyTorch等框架的底层优化，缩短模型训练时间
- 能耗比优势：相比CPU，GPU在AI计算场景下能效比提升可达10倍以上
📊 典型应用场景
| 领域 | GPU作用 |
|---|---|
| 图像识别 | 加速卷积神经网络（CNN）推理 |
| 自然语言处理 | 提升Transformer模型训练速度 |
| 强化学习 | 快速模拟与策略优化 |
🌐 延伸学习
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