GPU在深度学习中的应用主要体现在以下几个方面：
加速计算：深度学习需要大量的计算资源，GPU的并行计算能力可以加速深度学习的计算过程。例如，在图像处理、语音识别、自然语言处理等任务中，GPU可以显著提高计算速度。
提供更大的内存空间：GPU通常具有比CPU更大的内存空间，这使得深度学习算法可以在GPU上处理更大的数据集。这对于许多深度学习任务来说是非常重要的。
实现并行的深度学习训练：GPU的并行计算能力使得它可以同时处理多个神经网络的训练任务。这使得深度学习模型可以在更短的时间内进行训练，从而提高模型的准确性和效率。
支持多种深度学习框架：GPU支持许多流行的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架利用GPU的并行计算能力，可以更快地训练深度学习模型。
