Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Waarom zijn grafische processoren effectiever in het leren van neurale netwerken dan conventionele processoren?

###

### Antwoord:
Waarom zijn grafische processoren effectiever in het leren van neurale netwerken dan conventionele processoren?
Grafische processoren zijn effectiever in het leren van neurale netwerken omdat ze een hogere snelheid hebben, een handige architectuur, en ze kunnen ook massabewerkingen uitvoeren. De GPU acceleratie is minstens gelijk aan de NVIDIA GTX 1080 Ti, 11-12 keer sneller dan Intel Core i7-77000K. De GPU acceleratie NVIDIA Tesla V100 - 16-20 keer. De GPU acceleratie NVIDIA Tesla V100 is 16-20 keer sneller. De GPU heeft een efficiëntere architectuur voor de diepe leertaken dan de CPU. De GPU heeft duizenden tellers die kunnen worden gebruikt voor parallelle gegevensverwerking, terwijl de CPU slechts enkele naakten heeft die gegevens in een volgorde kunnen verwerken. De GPU booster maakt de snelle-tot-competing van de high-level operaties, ze hebben een veel efficiëntere architectuur voor de geavanceerde taken van de GPU, ze hebben een veel sneller teller dan de hoge capaciteit om de parallelle gegevensverwerking uit te voeren.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Waarom zijn grafische processoren effectiever in het leren van neurale netwerken dan conventionele processoren?

###

### Antwoord:
Grafische processoren zijn effectiever in het leren van neurale netwerken omdat ze een hogere snelheid hebben, een handige architectuur, en ze kunnen ook massabewerkingen uitvoeren. De GPU acceleratie is minstens gelijk aan de NVIDIA GTX 1080 Ti, 11-12 keer sneller dan Intel Core i7-77000K. De GPU acceleratie NVIDIA Tesla V100 - 16-20 keer. De GPU acceleratie NVIDIA Tesla V100 is 16-20 keer sneller. De GPU heeft een efficiëntere architectuur voor de diepe leertaken dan de CPU. De GPU heeft duizenden tellers die kunnen worden gebruikt voor parallelle gegevensverwerking, terwijl de CPU slechts enkele naakten heeft die gegevens in een volgorde kunnen verwerken. De GPU booster maakt de snelle-tot-competing van de high-level operaties, ze hebben een veel efficiëntere architectuur voor de geavanceerde taken van de GPU, ze hebben een veel sneller teller dan de hoge capaciteit om de parallelle gegevensverwerking uit te voeren.