GPU運算與CPU運算的不同
下面是GPU 和CPU 之間的一些主要區別：
- 運算單元：GPU 通常具有數百甚至數千個運算單元，而CPU 通常只有幾十個運算單元。
- 並行運算能力：由於GPU 具有更多的運算單元，它能夠同時處理更多的數據，因此在並行運算方面具有優勢。
- 計算能力：在單位時間內，GPU 的計算能力通常要高於CPU。
- 功耗：由於GPU 具有更多的運算單元，它的功耗通常比CPU 高。
- 用途：GPU 專門用於圖形處理，通常用於遊戲、視頻播放和圖形設計等任務。而CPU 則是計算機的中央處理器，負責處理各種計算任務。
指定使用的GPU
在程式中使用 GPU 時，需要在執行模型訓練或推理時將運算放在 GPU 上。您可以使用 TensorFlow 的 tf.device 函數指定運算的裝置。例如，您可以將運算放在第一個可用的 GPU 上：
with tf.device('/gpu:0'):
# 在這裡放置您的運算
pass
此外，可能需要注意 GPU 記憶體使用量。當您的模型變得越大，可能需要更多的 GPU 記憶體。可以使用 TensorFlow 的 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 函數設定虛擬裝置配置以指定可用 GPU 的記憶體數量。
開發GPU程式
對開發人員而言，最大的不同就是，GPU運算會需要將資料在入GPU裡面，而當資料在GPU裡面時，我們並沒有辦法直接像當資料在CPU裡面時一樣，可以很方便的使用print來查看裡面的內容。
也因此，針對支援GPU的陣列運算庫，我們可以發現，通常在做陣列運算時，會呼叫相關的方法去做運算，如:
另外在載入資料時，也要注意使用既有可使用GPU載入資料的函數載入資料至正確的GPU上面（例如 tf.data），避免資料頻繁地在GPU和CPU之內轉換
避免資料頻繁地在GPU和CPU之內轉換
要避免資料頻繁地在 GPU 和 CPU 之間轉換，可以考慮以下幾點：
- 將資料放在 GPU 上：使用 tf.device 函數指定資料所在的裝置。
- 將運算和資料放在同一個 GPU 上：這樣可以避免資料在 GPU 和 CPU 之間頻繁轉換。
- 使用高效的數據讀取方式：使用 TensorFlow 的數據讀取功能（例如 tf.data）可以更有效地讀取和轉換數據，並減少磁盤 I/O 的負擔。
更高效的使用GPU
- 將運算放在 GPU 上：使用 tf.device 函數指定運算的裝置。
- 設定虛擬裝置配置：使用 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 函數指定可用 GPU 的記憶體數量。
- 使用數據平行：將模型的數據分成多個 batch 並同時在多個 GPU 上訓練，可以提升訓練速度。您可以使用 TensorFlow 的 tf.distribute.Strategy API 來實現數據平行。
- 調整 batch size：適當調整 batch size 可以平衡訓練速度和 GPU 記憶體使用量。
在tensorflow裡面自動最佳化使用GPU
TensorFlow 可以自動偵測可用的 GPU，並將運算自動分配到 GPU 上。要讓 TensorFlow 自動最佳化使用 GPU，您需要：
安裝 NVIDIA 驅動程式和 CUDA Toolkit。
安裝 GPU 版本的 TensorFlow。
在安裝 NVIDIA 驅動程式和 CUDA Toolkit 時，請確保安裝適用於您的 GPU 的版本。您可以在 NVIDIA 網站上查看可用驅動程式的列表。
安裝 GPU 版本的 TensorFlow 時，您需要使用 tensorflow-gpu 套件。您可以使用 pip 安裝：
pip install tensorflow-gpu
安裝完成後，TensorFlow 就會自動偵測可用的 GPU，並將運算自動分配到 GPU 上。您不需要在程式中手動指定運算的裝置。
注意：如果您的系統中沒有可用的 GPU，TensorFlow 會使用 CPU。
