Keras模型在GPU上運行更快的原因主要有以下幾點：
并行計算能力：GPU擁有成千上萬個小型處理單元，能夠同時處理多個計算任務，從而加快模型訓練和推斷的速度。
高速內存帶寬：GPU具有更大的內存帶寬，可以更快地讀取和寫入數據，減少了數據傳輸的瓶頸，提高了計算效率。
專門設計的優化算法：Keras結合了CUDA和cuDNN等GPU加速庫，能夠有效利用GPU的算力和特定優化算法，進一步提升了模型的運行速度。
大規模并行計算：Keras模型在GPU上可以實現大規模并行計算，能夠同時處理大量數據和參數，加快模型的訓練和推斷過程。
總的來說，GPU在處理深度學習任務時具有更高的計算并行性和內存帶寬，能夠更快地完成復雜的模型訓練和推斷任務，從而提高了Keras模型在GPU上的運行速度。
