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人工智能的发展离不开GPU,GPU赋予人工智能更好的发展!

AI人工智能、虚拟现实与自动驾驶技术,在近几年引起很高的市场关注,而一举跃升成为当前最火红的热门话题,特别是以深度学习为首的AI应用,因为Google的AI电脑AlphaGo接连大败欧洲和南韩国围棋棋王,更在全世界吹起一股AI风潮,使得现在不只有大型科技或网路公司要大力投资AI,就连各国政府也都要砸重金扶植AI产业。


然而,决定这些AI服务能不能获得更好发挥的关键,不只得靠机器学习的帮忙,甚至得借助深度学习的类神经演算法,才能加深AI未来的应用。这也使得近年来,GPU开始在一些AI应用当中逐渐崭露头角。这是因为不论是AI、VR/AR,还是自动驾驶技术的应用,虽然各有不同用途,但他们普遍都有一个共同的特色,都是需要大量平行运算的能力,才能当作深度学习训练模型使用,或者是将图形绘制更贴近真实呈现。

所谓的平行运算泛指的是将大量且密集的运算问题,切割成一个个小的运算公式,而在同时间内并行完成计算的一种运算类型。而GPU则是最能够将平行运算发挥到极致的一大关键,这是因为GPU在晶片架构上,原本就被设计成适合以分散式运算的方式,来加速完成大量且单调式的计算工作,例如图形渲染等。所以,过去像是高细腻电玩画面所需的大量图形运算,就成为了GPU最先被广为运用的领域,现在,VR/AR则是进一步打算将原本就擅于绘图运算的GPU发挥得更淋漓尽致,来呈现出高临场感的3D虚拟实境体验。

当然在游戏绘图运算外,后来GPU也被拿来运用在需要大量同质计算的科学研究中使用。甚至近年来,GPU也开始因为深度学习的关系,而在一些AI应用当中担任重要角色。

在AI领域不断崛起的同时,GPU也在这个过程中不断更新,AI需要GPU的功能,同样在目前GPU越来越强大的下也推动了AI领域的前进,它们是相辅相成的存在。未来GPU 将赋予人工智能更好的发展。

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