1、深度學習用CPU訓練和用GPU訓練的區別 （1）CPU主要用於序列運算；而GPU則是大規模並行運算。由於深度學習中樣本量巨大，引數量也很大，所以GPU的作用就是加速網路運算。 （2）CPU算神經網路也是可以的，算出來的神經網路放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。而目前GPU運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度並沒有CPU快。   2、深度學習 深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。 深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的方法。觀測值（例如一幅影象）可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。 使用神經網路訓練，一個最大的問題就是訓練速度的問題，特別是對於深度學習而言，過多的引數會消耗很多的時間，在神經網路訓練過程中，運算最多的是關於矩陣的運算，這個時候就正好用到了GPU，GPU本來是用來處理圖形的，但是因為其處理矩陣計算的高效性就運用到了深度學習之中。