在Matlab中运行神经网络不一定需要GPU，但是使用GPU可以显著加快神经网络的训练和推断速度。GPU是图形处理器，具有高并行计算能力，适用于执行大规模矩阵运算等计算密集型任务，而神经网络的训练和推断过程通常涉及大量的矩阵运算。

如果您的计算机配置了支持GPU计算的显卡，您可以通过在Matlab中启用GPU加速来利用GPU进行神经网络的训练和推断。Matlab提供了深度学习工具箱，其中包含了对GPU加速的支持。您可以使用`gpuDevice`函数检查计算机是否有可用的GPU设备，并使用`gpuArray`函数将数据移动到GPU上进行计算。

但是即使没有GPU，您仍然可以在Matlab中运行神经网络，只是运算速度可能会比较慢。Matlab会使用CPU进行计算，但对于较大的神经网络和数据集，可能需要更长的时间来完成训练和推断过程。

综上所述，如果您的计算机具有支持GPU计算的显卡，使用GPU可以提高神经网络的计算速度。如果没有GPU，您仍然可以在CPU上运行神经网络，但可能需要更多的时间来完成计算。

matlab运行神经网络需要GPU吗 扩展

Matlab运行神经网络不一定需要GPU，但使用GPU可以显著提高神经网络的训练速度。GPU可以加速矩阵运算，这对于神经网络的训练和推断都非常重要。

如果您的神经网络比较小，或者您不需要进行大规模的训练，那么使用CPU也可以满足需求。

但是，如果您需要训练大型的深度神经网络，或者需要进行复杂的图像或语音处理等任务，那么使用GPU可以显著提高训练速度和性能。Matlab支持使用GPU进行神经网络训练和推断，您可以在Matlab中使用GPU加速工具箱来实现。

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你好，不一定需要。Matlab的神经网络工具箱可以在没有GPU的情况下运行，但是在处理大型数据集和复杂的神经网络结构时，使用GPU可以加速运行速度。如果使用GPU进行训练，需要确保计算机上有兼容的GPU和相应的CUDA驱动程序。