加速模型训练和推理：使用GPU可以大大加快神经网络模型的训练和推理速度，从而节省时间和资源。
处理大规模数据：GPU具有较大的内存容量和并行处理能力，能够更高效地处理大规模数据集。
支持深度学习计算：深度学习模型通常需要大量的计算资源来训练和推理，而GPU能够提供高性能的计算能力来支持这些任务。
提高模型精度：使用GPU可以更快地进行实验和调整模型参数，从而提高模型的精度和效率。
低成本高性能：相比于传统的CPU，GPU在提供高性能计算的同时，成本更低，能够更加经济高效地进行计算任务。
