加速模型訓練和推理：使用GPU可以大大加快神經網絡模型的訓練和推理速度，從而節省時間和資源。
處理大規模數據：GPU具有較大的內存容量和并行處理能力，能夠更高效地處理大規模數據集。
支持深度學習計算：深度學習模型通常需要大量的計算資源來訓練和推理，而GPU能夠提供高性能的計算能力來支持這些任務。
提高模型精度：使用GPU可以更快地進行實驗和調整模型參數，從而提高模型的精度和效率。
低成本高性能：相比于傳統的CPU，GPU在提供高性能計算的同時，成本更低，能夠更加經濟高效地進行計算任務。
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