为什么在部分机器学习中训练模型时使用GPU的效果比CPU更好

Google Cloud Machine Learning是一个管理平台，可以让开发者更易于创建自己的机器学习模型，并且可以基于任何规模的数据类型运行。 TensorFlow框架现已支持Google多项服务，包括 Google Photos及 Cloud Speech——即图像识别和语音识别技术。Cloud Machine Learning管理平台结合TensorFlow，其一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从中国、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。开发者因此无需把时间花费在处理集群上，而更专注于模型创建。 在TensorFlow框架的支持下上，利用全新的Cloud Machine Learning可以创建并训练自己的学习模型，并且具有深度学习的能力。由于Google拥有强大的数据库，其可以支持成千上万用户和海量TB数据的全球预测平台，使得开发者训练的模型能够即插即用——这是新机器学习平台最强有力的支持，因为这意味着开发者能够在短时间内让自己的应用接触到全球的用户。该预测平台整合了Google云分析系统Cloud Dataflow，允许开发者访问Google Cloud Storage和BigQuery上的数据