GPU可用于并行计算的原因
GPU全称叫做graphics processing unit（图形处理器），顾名思义就是处理图形的。对图形操作的处理器：GPU
电脑显示器上显示的图像，在显示在显示器上之前，要经过一些列处理，这个过程有个专有的名词叫“渲染”。以前的计算机上没有GPU，渲染就是CPU负责的。渲染是个什么操作呢，其实就是做了一系列图形的计算，但这些计算往往非常耗时，占用了CPU的一大部分时间。而CPU还要处理计算机器许多其他任务。因此就专门针对图形处理的这些操作设计了一种处理器，也就是GPU。
这样CPU就可以从繁重的图形计算中解脱出来。渲染这个过程具体来说就是几何点位置和颜色的计算，这两者的计算在数学上都是用四维向量和变换矩阵的乘法，因此GPU也就被设计为专门适合做类似运算的专用处理器了。为什么说专用呢，因为很多事情他做不了。
机器学习的运算操作类似于图形操作
幸运的是有些机器学习的操作和GPU本职能做的那些东西非常像，比如说深度学习中的矩阵运算，那就可以通过GPU提高速度，实现并行计算。
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