人工智能的催化剂：GPU高性能计算

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。

实际上，人工智能的原理与电脑类似，只不过计算量与电脑不在一个量级上。普通台式电脑只需要一颗 CPU 加一颗 GPU 计算，而人工智能则会用无数颗 GPU 搭建一整个深度学习网络。

一般而言，在很多游戏爱好者看来，GPU 是衡量电脑游戏性能好坏的标准，不过，GPU 的应用也早已突破游戏领域限制，应用到人工智能上游深度学习中。深度计算的应用场景几乎都是向量计算 ，而 GPU 是未来“通用”向量处理器（流处理器）技术的基石。

GPU全称叫做graphics processing unit，一开始GPU是专门针对图形计算而设计的处理器，但由于处理图形涉及对几何点位置和颜色的计算，在数学上都是用四维向量和变换矩阵的乘法，因此GPU也逐渐被设计为专门适合做类似运算的专用处理器。

目前，人工智能产业正在提速发展，根据麦肯锡最新发布的人工智能调查报告《2020年人工智能状况》显示，不管是在市场营销、战略和企业融资以及供应链管理方面，超过一半的受访企业表示因为采用人工智能技术实现了营收上的增长，而GPU则为人工智能服务提供必不可少的算力。

不过，近一段时间以来，显卡市场一直处于供不应求的状态，价格也一直在上涨。GPU云服务器则是一个很好的选择，并且大大降低设备的添置和维护成本。青椒云GPU云服务器提供强悍算力，具有实时高速、并行计算、浮点计算能力强等特点，搭载多款的GPU和CPU配置，用户可以按需选择，灵活租用，只需一键上云，即可随时使用高算力GPU进行海量数据的处理。