当您不使用 Internet 时，您可能不会过多地考虑云。您的所有个人数据都存储在计算机的硬盘上，对吗？它不能去其他任何地方，因为你甚至不知道它在那里，对吧？好吧，那不是这样的。您将存储在硬盘驱动器上的所有数据现在都免费存储在云中的其他地方。

过去的十年中，深度学习（DeepLearning，DL）在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。深度学习的最新成功是由于大量数据的可用性增加以及GPU的出现，显着增加了用于训练计算机的数据的广度和深度，并减少了所需的时间用于训练深度学习算法。

目前，人工智能（图像语音识别、无人驾驶等）、视频处理、VR、生命化学、金融证券数据分析等是GPU 运用的优先爆发领域。可以说，GPU并行计算是时下最流行的方式，简而言之，GPU可以同时做N件比较简单的事情，因此效率比较高。

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。

人工智能在过去几年中保持了稳定的增长曲线，特别是疫情加速了数字化转型，这进一步推动了该领域的快速创新。而随着人工智能在各领域应用的扩展，对GPU计算能力的需求也在不断提高。

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。