是的，深度学习需要大量的计算资源，尤其是对于大规模的数据集和复杂的神经网络模型。使用GPU（图形处理器）是深度学习中非常常见的做法，因为GPU可以并行处理大量的计算操作，提高计算速度和效率。

深度学习用什么显卡？

通常，深度学习需要使用专业的显卡，例如NVIDIA公司的CUDA显卡。这些显卡具有高度的并行计算能力，能够在计算机上执行高效的并行计算，提供更快的训练速度和更好的性能。

然而，如果你仅仅是进行一些小规模的深度学习实验或者使用较简单的神经网络模型，那么使用CPU也是可以的。但是，对于更大规模和更复杂的任务，使用GPU会更加高效。

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