为什么GPU可以用来做算力迭代

GPU 相对于 CPU 的优势在于其高度并行化的架构，可以同时计算大量数据。在算力迭代方面，GPU 可以通过并行化计算来提高计算效率，从而加速算法的执行速度。

通常情况下，CPU 的架构是面向单线程的，只能同时处理一个线程的指令；而 GPU 的架构则是面向多线程的，可以同时处理数千个线程，因此能够比 CPU 更加高效地处理大规模的并行运算。

在深度学习等领域，GPU 通常被用来加速矩阵乘法等计算密集型操作。由于神经网络的训练需要进行大量的矩阵计算，因此 GPU 在加速训练过程中的运算速度方面表现尤为突出。通过使用 GPU 进行算力迭代，可以显著缩短训练模型的时间，提高算法的效率。