深度学习对CPU的要求相对较高，尤其是处理大规模数据和复杂模型时。首先，CPU的核心数量和频率对深度学习的性能有直接影响。更多的核心可以加速数据的并行处理，而更高的频率则有助于提升单线程任务的执行速度。通常，深度学习任务需要大量的浮点运算，因此CPU的浮点处理能力也非常关键。
其次，高速的内存和缓存也是必不可少的。深度学习模型通常需要加载到内存中进行处理，因此内存带宽和容量都会影响性能。较大的缓存可以减少CPU访问内存的次数，从而提高效率。
此外，支持并行处理技术的CPU，如Intel的Sandy Bridge或更新的架构，可以提供更好的性能。这些CPU通常支持AVX2或AVX-512指令集，这些指令集可以显著提升浮点运算的速度。
最后，对于深度学习任务，使用多核CPU配合GPU进行分布式计算也是一个常见的选择。GPU拥有大量的处理单元，非常适合处理深度学习中的矩阵运算。而CPU则可以负责数据预处理、任务调度等任务，实现CPU和GPU的协同工作。