为什么深度学习（Deep Learning）要使用GPU而不是CPU？

从上述两张图可以看到，GPU的ALU（运算单元）数量远多于CPU，但是GPU的Control要远远少于CPU，这使得GPU的单Core的自由度要远远低于CPU。

在设计目标上，CPU目标是是并行执行几十个线程，而GPU的目标是要并行执行几千个线程。因此，GPU将更多的晶体管用于数值计算，而不是缓存和流控（Flow Control）。

GPU每一行有多个ALU，却只有一个Control，这代表着多个Core同一时刻只能执行同样的指令，这种模式也称为 SIMT (Single Instruction Multiple Threads)。

从GPU的架构出发，我们会发现，因为Cache和Control的缺失，只有计算密集与数据并行的程序适合使用GPU。

计算密集：数值计算的比例要远大于内存操作，因此内存访问的延时可以被计算掩盖，从而对Cache的需求相对CPU没那么大。
数据并行：大任务可以拆解为执行相同指令的小任务，因此对复杂流程控制的需求较低。

而深度学习恰好满足以上两点，更适合使用GPU来运算。

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