在图形处理器上运行的CatBoost性能比在CPU上运行的性能差得多。

CatBoost是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法，它在处理大规模数据集和高维特征时表现出色。图形处理器（GPU）是一种高性能并行计算设备，适用于并行计算任务，而中央处理器（CPU）则更适合处理序列计算。

在图形处理器上运行CatBoost相较于在CPU上运行的性能更差的原因可能是因为CatBoost的算法实现并不充分利用GPU的并行计算能力，导致运行效率降低。此外，CatBoost可能存在数据传输、内存管理等方面的问题，限制了在GPU上的性能表现。

然而，在某些特定场景下，CatBoost在GPU上运行可能仍然具有一定优势。例如，当数据集较大、特征维度较高，并且需要进行较复杂的特征工程时，GPU的并行计算能力可以提高CatBoost的训练速度。此外，对于一些需要实时预测的任务，GPU上的CatBoost可以提供更快的推理速度。

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需要注意的是，本回答中没有涉及到亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商。