Keras模型在GPU上运行更快的原因主要有以下几点：
并行计算能力：GPU拥有成千上万个小型处理单元，能够同时处理多个计算任务，从而加快模型训练和推断的速度。
高速内存带宽：GPU具有更大的内存带宽，可以更快地读取和写入数据，减少了数据传输的瓶颈，提高了计算效率。
专门设计的优化算法：Keras结合了CUDA和cuDNN等GPU加速库，能够有效利用GPU的算力和特定优化算法，进一步提升了模型的运行速度。
大规模并行计算：Keras模型在GPU上可以实现大规模并行计算，能够同时处理大量数据和参数，加快模型的训练和推断过程。
总的来说，GPU在处理深度学习任务时具有更高的计算并行性和内存带宽，能够更快地完成复杂的模型训练和推断任务，从而提高了Keras模型在GPU上的运行速度。
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