使用 GPU 加速计算
在机器学习和深度学习领域，训练大型神经网络往往是一个极为耗时的过程。即便采用了诸如更好的权重初始化、批量归一化、复杂优化器等技术，在单台配备单个 CPU 的机器上训练一个大型神经网络仍可能需要数天甚至数周的时间。而 GPU 的出现，为解决这一问题提供了有效的途径。
利用 GPU 加速模型训练的优势
GPU 能够显著缩短训练算法的执行时间，原本需要数天或数周才能完成的训练，使用 GPU 后可能只需几分钟或几小时。这不仅大大节省了时间，还使得我们能够更轻松地尝试各种不同的模型，并且可以更频繁地使用新数据对模型进行重新训练。
通常情况下，在单台机器上添加 GPU 显卡就能大幅提升性能。很多时候，这一举措就已足够，无需使用多台机器。例如，在单台机器上使用 4 块 GPU 训练神经网络的速度，通常与在多台机器上使用 8 块 GPU 相当，这是因为分布式环境中的网络通信会带来额外的延迟。同样，使用一块强大的 GPU 往往比使用多块性能较弱的 GPU 更具优势。
获取 GPU 的途径
要使用 GPU 加速计算，首先需要获取 GPU。主要有以下两种途径：
-购买自己的 GPU：
-选择合适的 GPU 卡：目前，TensorFlow 仅支持具有 CUDA 计算能力 3.5 及以上的 Nvidia 显卡（当然也支持 Google 的 TPU）。但未来可能会扩展对其他制造商设备的支持。在购买时，建议阅读 Tim Dettmers 撰写的博客文章，他会定期更新相关内容，以帮助你做出正确的选择。同时，务必查看 TensorFlow 的文
