为了实现这一目标，GPU 为大规模训练的神经网络提供支持，以便最终 您的数据库软件和硬 用户可以享受基于图像、视频和语音的应用程序以及我们许多人使用的推荐引擎，无论是寻找一家好餐厅还是我们最喜欢的新运动鞋。
GPU 如何影响数据科学
我们都知道，完成工作需要良好的处理能力。这适 WhatsApp 号码数据 用于我们的笔记本电脑和台式电脑，以及服务器、交换机等大型基础设施，当然还有我们依赖的网络。
CPU（中央处理单元）这个术语很常见，描述的是计算机中的主处理器，即执行指令和程序的机器的“大脑”。
在 数据科学Python 库在利用现有 CPU 能力方面变得越来越高效。但是，当您想要处理数亿甚至数十亿条记录并运行深度学习应用程序时，CPU 就不够用了。
输入：具有强大并行处理架构的 GPU，它允许组织运行涵盖数 拥有大量高质量的反向链接 百万种可能的产品组合的预测模型，以便其零售店通知、规划和优化其仓储运营。
GPU 及其为数据科学带来的强大功能为数据科学家带来了新的机遇，分析部门以及整个组织。
CPU 是顺序处理
而 GPU 是并行处理。因此，即使是大型 CPU 集 目未 印度尼西亚号码列表 能 群也无法达到与适合训练深度学习算法的 GPU 架构相同的性能。
现在想象一下，将这种优化的 GPU 并行架构与数据库中内置的大规模并行处理相结合。 已完美匹配您想要完成的 AI 任务，两者互利互惠，最佳地利用彼此。