GPU 在深度学习中发挥着关键作用，通过加速训练和运行神经网络所需的计算密集型任务。与 CPU 不同，CPU 专为通用计算而设计，侧重于顺序处理，而 GPU 包含数千个针对并行操作进行优化的小型核心。这种架构非常适合深度学习，其中诸如矩阵乘法之类的运算（在神经网络层中很常见）可以同时在多个核心上进行拆分。例如，在图像数据上训练卷积神经网络 (CNN) 涉及重复处理大型张量（多维数组），由于 GPU 能够一次执行多个计算，因此 GPU 处理此任务比 CPU 效率更高。
GPU 的并行性直接转化为更快的训练时间。例如，在 CPU 上可能需要数周才能训练的深度学习模型，在现代 GPU 上可以缩短到几天甚至几个小时。TensorFlow 和 PyTorch 等框架经过优化，可以通过 CUDA（用于 NVIDIA GPU）和 ROCm（用于 AMD GPU）等库来利用 GPU 加速。这些库使开发人员能够编写代码，将张量运算卸载到 GPU，而无需进行低级编程。此外，GPU 提供高内存带宽，这对于在内存和处理单元之间快速移动大型数据集至关重要。例如，在文本数据上训练像 BERT 这样的 Transformer 模型需要处理数十亿个参数，而 GPU 可以有效地管理这些操作的内存需求。
除了原始速度之外，GPU 还支持可扩展性。许多深度学习工作流程并行使用多个 GPU 来分配工作负载，这种技术称为分布式训练。AWS、Google Cloud 和 Azure 等云平台提供 GPU 实例，无需前期硬件成本即可实现高性能计算。但是，GPU 的使用并非没有权衡。开发人员必须管理 GPU 内存约束，优化数据管道以避免瓶颈，有时还必须重构代码以最大限度地提高并行性。NVIDIA 的 cuDNN 等工具通过为常见操作提供预优化内核来提供帮助。虽然存在像 TPU（张量处理单元）这样的替代方案，但 GPU 仍然是深度学习中最广泛支持的硬件，因为它们具有灵活性和软件工具生态系统。