human
グラフィックプロセッサが通常のプロセッサよりもニューラルネットワークを教えるのに効果的なのはなぜですか？
gpt
グラフィックプロセッサは、高速で快適なアーキテクチャを持ち、大規模な操作を実行できるため、ニューラルネットワークの指導により効果的です。

Nvidia GeForce GTX 1080 TiなどのSpeed-GPU-Acceleratorは、Intel Core I7-7700Kの11〜12倍高速です。Nvidia Tesla V100 GPU-Acceleratorは16〜20回です。

Nvidia GeForce GTX 1080 Ti GPU-Acceleratorは、Intel Core I7-7700Kよりも11〜12倍高速です。Nvidia Tesla V100 GPU-Accelerator-16-20倍速い。

GPUには、CPUと比較して、深い学習タスクのためのより効果的なアーキテクチャがあります。GPUには、並列データ処理に使用できる数千のコアがありますが、CPUにはデータを順番に処理できるコアが少数しかありません。これにより、GPUは、大量のデータの並列処理を必要とする深い学習タスクにより適しています。GPUには、CPUよりも大きなメモリ容量があり、大量のデータを迅速かつ効果的に受信および処理できます。

GPUは、大規模なマトリックス操作の迅速かつ効果的な実装のために特別に設計されているため、深い学習タスクに適しています。これにより、CPUよりもはるかに速く必要な計算を実行できるため、大規模なデータセットでニューラルネットワークを教えるのに理想的です。さらに、グラフィックプロセッサは、いくつかのフローと同時に作業するように設計されています。これにより、複数のタスクを同時に処理できるようになり、ニューラルネットワークの教育における有効性がさらに向上します。
human
ああ、私は何かを認めています、私は何も理解していませんでしたが、「より良く、より速いので、それらはより効果的です」ということを除いて。しかし今、私は別の質問に苦しめられています（前の質問に加えて）。グラフィックプロセッサが10〜20倍高速である場合、なぜCPUとして使用されないのですか？