我在谷歌和这里搜索了其他类似的问题，但找不到任何问题。与 CPU 相比，在使用 GPU 进行深度学习时，我一直得到质量较差的结果。当然，使用 GPU 速度要快得多，但我的结果在许多不同方面收敛到较低的质量：嵌入的主观质量、验证准确性、损失等。它不依赖于 epoch 的数量，即。结果不会收敛到相同的值：一个总是不如另一个。当试图获得可靠的、可重复的 SOTA 结果时，这是令人不安的，其中 0.1 或 0.2% 非常重要（从 top2 到 top1）。

我有一个 RTX2070 和一个好的 CPU。它是现代 GPU 所固有的吗？使用 GPU 进行的近似是否可以解释这种现象？感谢您的投入。