普考-資訊處理計算機概要113 年第 3 題單選題
目前機器學習（machine learning）已經被運用在不同領域，許多電腦運用高階的圖形處理器（GPU）來協助機器學習程式的執行。在執行機器學習的相關程式時，GPU 最主要的功能是用來提供下列何者？
A大量記憶空間
B高速 I/O 存取速度
C大量平行計算正確答案
D快速解讀多媒體指令，並產生控制訊號給 CPU
C正確答案
GPU 核心優勢在於數千核心的大量平行計算，完美契合機器學習的矩陣運算需求。
為什麼答案是 C
GPU 擁有數千個運算核心，可同時處理大量矩陣與向量運算。機器學習（尤其深度學習）大量依賴矩陣乘法，GPU 的 SIMD 平行架構能大幅加速訓練。
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完整詳解
Pro · 無限重點 GPU 核心優勢在於數千核心的大量平行計算，完美契合機器學習的矩陣運算需求。
看到 GPU + 機器學習 → 直接選「平行計算」，這是 GPU 的招牌特色。
逐選項分析
A✕ 陷阱
GPU 雖有 VRAM，但記憶體容量通常比主記憶體小（常見 8-24GB）。提供大量記憶空間是 RAM 或儲存裝置的工作，不是 GPU 的主要賣點。
B✕
高速 I/O 存取是 SSD、NVMe 等儲存裝置或 I/O 匯流排的任務，與 GPU 加速機器學習無直接關係。
C✓ 正確
GPU 擁有數千個運算核心，可同時處理大量矩陣與向量運算。機器學習（尤其深度學習）大量依賴矩陣乘法，GPU 的 SIMD 平行架構能大幅加速訓練。
D✕ 陷阱
GPU 不是指揮 CPU 的控制器，反而是由 CPU 下達指令給 GPU 執行。且「解讀多媒體指令產生控制訊號」描述的是控制單元功能，方向顛倒。
CPU vs GPU 架構比較
| 項目 | CPU | GPU | 適用場景 |
|---|
| 核心數 | 少（4-32） | 多（上千） | - |
| 單核效能 | 強 | 弱 | - |
| 運算模式 | 序列、複雜邏輯 | 平行、簡單重複 | - |
| 最佳用途 | 作業系統、控制流程 | 矩陣運算、深度學習、繪圖 | ML 選 GPU |
選項 D 把 CPU 與 GPU 的主從關係顛倒了。實際上是 CPU 作為主控，將平行運算任務「外包」給 GPU，而非 GPU 控制 CPU。記住：CPU 是指揮官，GPU 是平行運算部隊。 
