1. Aumento della velocità di addestramento grazie ai calcoli paralleli. 2. Maggiore larghezza di banda della memoria per l'elaborazione e l'addestramento dei dati a grana fine. 3. Funzionalità avanzate di condivisione dei dati, che consentono un addestramento del modello più efficiente. 4. Possibilità di utilizzare risoluzioni più elevate per le attività di riconoscimento delle immagini. 5. Consumo di energia inferiore rispetto alle CPU, che consente tempi di formazione più lunghi.
Elenca cinque vantaggi dell'utilizzo delle GPU per l'addestramento dei modelli di deep learning.