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在机器学习中，GPU 和 CPU 的区别对于大规模的模型训练至关重要。以下是两者在模型训练方面的区别：

计算速度：GPU 相比于 CPU 具有更快的计算速度和更高的并行处理能力。这是因为 GPU 拥有大量的核心（通常为数百个或数千个），并且可以同时处理多个数据流。在深度学习中，大量的矩阵运算可以被分解为小的单元并进行并行计算，这使得 GPU 能够极大地提高计算效率。

成本：相对于 CPU，GPU 价格较高。然而，由于其高效的并行计算能力，在大规模的机器学习任务中节省的时间可以转化为更快的生产速度，并最终导致更高的经济效益。

内存：GPU一般拥有更多的内存，这对于大规模的模型训练非常重要。当模型需要处理大量的数据时，CPU 的内存可能会变得不足，而 GPU 可以通过使用更多的内存来避免这种情况。

架构：GPU 和 CPU 的架构也存在一些差异。GPU 通常采用 SIMD 架构（Single Instruction, Multiple Data）使多个线程同时执行相同的指令，而 CPU 则采用 SISD 架构（Single Instruction, Single Data）。这使得 GPU 适合于大规模并行计算任务，而 CPU 更适合于通用的计算任务。

综上所述，GPU 在模型训练中具有比 CPU 更高的效率和更强的计算能力，但是其成本和内存也较高。因此，在模型训练中对于选择 GPU 还是 CPU 需要根据任务需求和实际情况进行权衡。

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