在机器学习模型的运行中，任务的并行处理能力至关重要。传统的中央处理器（CPU）在处理并行任务方面效率较低，因此在CPU上运行模型速度较慢。相比之下，图形处理器（GPU）擅长并行处理，因此被广泛用于加速机器学习任务。