为什么谷歌深度学习虚拟机上的tensorflow不使用GPU？

谷歌深度学习虚拟机上的TensorFlow不使用GPU的原因是因为深度学习虚拟机主要用于提供便捷的环境和工具，以支持用户进行深度学习模型的训练和部署。虽然GPU在深度学习中具有强大的计算能力，但在虚拟机环境中使用GPU会带来一些挑战和限制。

首先，虚拟机环境中的GPU资源是有限的，而且需要与其他虚拟机实例共享。在深度学习任务中，通常需要大量的GPU资源来加速计算，而虚拟机环境中的GPU资源无法满足这种需求，可能会导致性能瓶颈。

其次，虚拟机环境中的GPU驱动和软件栈的配置相对复杂，需要进行额外的设置和管理。这对于一些不熟悉GPU编程和配置的用户来说可能会增加学习和使用的难度。

另外，深度学习虚拟机的设计目标是提供一个简单易用的环境，让用户能够快速开始深度学习任务，而不需要过多关注底层的硬件和驱动配置。因此，谷歌选择在深度学习虚拟机上默认不使用GPU，以降低用户的使用门槛和复杂度。

对于需要使用GPU进行深度学习的用户，谷歌提供了其他专门针对GPU计算的产品和服务，例如Google Cloud AI Platform和Google Colab等。这些产品和服务提供了更灵活和强大的GPU计算能力，以满足用户对于深度学习任务的需求。

总结起来，谷歌深度学习虚拟机上的TensorFlow不使用GPU是为了简化用户的使用体验，并且提供一个快速开始深度学习任务的环境。对于需要使用GPU进行深度学习的用户，可以选择其他谷歌提供的专门针对GPU计算的产品和服务。