GPU适合并行计算，但问题是有些机器学习库并不会利用GPU，除非是基于图像处理或某种图形处理的机器学习。如果我使用机器学习进行预测分析呢？像TensorFlow这样的库会利用GPU吗？还是只使用CPU？或者我可以选择使用哪个处理单元？这里的情况是什么？
注意：预测分析不需要图形处理。
回答：
简短回答：是的，会利用！
稍微详细的回答：
在支持GPU的任何机器学习框架中，GPU上的计算并不仅限于图形处理。例如，如果你的模型是一个简单的逻辑回归，像TensorFlow这样的框架如果配置得当，会在GPU上运行它。
GPU对机器学习的优势在于，训练大型神经网络可以极大地受益于GPU提供的高度并行性。
如果你想了解更多关于这方面的信息，我建议你从这里或这里开始。
需要考虑的一些事项：
- 模型在GPU上运行的收益取决于它对并行计算的总体收益。
- 深度学习模型可以应用于预测分析，以及更经典的机器学习模型。请记住，神经网络可能是从GPU中固有受益的模型类别（参见上面的链接）。
- 尽管使用GPU（甚至更专业的硬件）运行模型可以带来好处，但我建议你不要仅因为某个算法能从并行性中受益就选择一个框架，尤其是不要仅基于此选择一个算法，而是要看某个算法对你所拥有数据的适用性如何。
