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了解更多咨询数据、算法和算力是人工智能发展的三大支柱,这三个要素缺一不可。就算力而言,除了训练,AI实际需要运行在硬件上,以及推理(inference),这些都需要算力的支撑,而这需要GPU来承载和实现。
当下人工智能正在快速发展,其中深度学习作为人工智能领域炙手可热的话题,有着广阔的应用前景。深度学习是需要训练的,所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。因而,更擅长并行计算和高带宽的GPU,则成了大家关注的重点。
如今,人工智能(AI)广泛应用于生活各个方面,细数如AI音箱、自动驾驶、社交媒体平台智能推荐等,都与我们的生活息息相关,但大部分人并不清楚人工智能的定义,以及GPU如何催化AI计算。
近年来,人工智能已经渗透不同行业不同领域,随着人工智能算法突飞猛进地发展,越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施,算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素,GPU的运用加速了人工智能的计算速度。
深度学习是一个对计算有大量需求的领域, 一定程度上, GPU算力决定了深度学习的体验, 总体而言, NVIDIA目前最适合深度学习的GPU是RTX3080和RTX3090
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