1. 并行计算需求高：GPU擅长处理大规模并行计算任务，适合需要同时执行大量复杂数学运算的应用场景，如深度学习、图像识别、科学计算和蒙特卡洛模拟等。
2. 图形处理和渲染：GPU专为图形处理设计，能够高效渲染图像、视频和动画，因此在游戏、虚拟现实和图形设计等领域中，GPU是更佳选择。
3. AI和机器学习：在AI模型训练中，GPU的并行处理能力可以显著缩短训练时间，提高模型优化速度，尤其是在处理浮点运算和大数据集时具有明显优势。
4. 数据吞吐量要求高：当任务涉及处理大量数据时，GPU的高内存带宽和吞吐量使其成为更好的选择。例如，在数据分析、视频编辑和高性能计算中，GPU可以提供更高的效率。
5. 特定应用优化：某些应用（如粒子流体模拟、3D图形处理等）可以通过GPU的专用架构获得显著性能提升，而这些任务往往难以通过CPU高效完成。
6. 预算允许且追求性能：如果预算充足且对性能有较高要求，GPU通常能提供比CPU更高的计算能力，尤其是在需要同时运行多个计算密集型任务时。
在某些情况下，CPU可能仍然是更好的选择，例如：
当任务不具有高度并行性时，CPU的灵活性和通用性可能更为适用。
在边缘设备或资源受限的环境中，CPU可能因功耗和成本更低而更具优势。
对于轻量级任务（如网页浏览、文档编辑等），CPU足以胜任。
选择GPU还是CPU取决于具体的应用场景、性能需求和成本预算。在需要大量并行计算、图形处理或高性能计算的场景下，GPU通常是更优的选择。
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