人工智能、GPU与云计算的关系和应用

 

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。

GPU的特点是有大量的核心和高速内存，擅长并行计算，对海量数据进行快速处理。相较而言，CPU虽然具有很强的通用性来处理各种不同的数据类型，但是计算能力只是CPU很小的一部分。

NVIDIA很早就瞄准GPU在人工智能领域的应用，致力于GPU加速计算的发展。NVIDIA 研究部门曾与斯坦福大学的团队合作，在实验中证明，12 块 NVIDIA GPU 所提供的深度学习性能相当于2000 块 CPU。

深度学习作为人工智能的核心，而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。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算的高算力GPU，则成了决定深度学习的准确度。

目前深度学习技术应用越来越广，CNN卷积神经网络技术充满了神奇的计算魅力；DL技术广泛应用于：图像处理、人脸识别、自动驾驶、聊天机器人、AI人工智能、机器语言翻译、图片推荐系统、声音处理、音乐作曲、机器写作等领域。

现今，日益完善的深度学习技术和AI服务愈加受到市场青睐。与此同时，数据集不断扩大，计算模型和网络也变得越来越复杂，这对于硬件设备也提出了更为严苛的需求。如何利用有限的预算，最大限度升级系统整体的计算性能和数据传输能力成为了最为重要的问题。

因此，如果没有专业的人员对GPU机器进行运维，部署GPU云服务更能成为一个好的解决办法。青椒云GPU云服务器基于异构计算提供强劲浮点计算能力服务，提供端到端的深度学习资源，缩短训练环境部署时间，为客户提供更强大的AI算力支持，加速AI落地应用，而且可以去除采购设备和运维机器的费用，只需下载青椒云客户端，即可享受超强GPU算力，真正实现了开机即用。