AI 和云协作让计算机以与人相同的方式学习、行为和反应,从而使计算机更像人。人工智能使用基于云的服务来学习和分析过去的数据,以发现趋势并做出决策。
随着大数据和人工智能的不断发展,算力成本及运维复杂程度上也面临着巨大挑战。云电脑的出现,为人工智能、深度学习、科学计算等领域的应用提供便利,实现稳定、可靠、灵活、且低成本的运行环境。
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。
人工智能有着广泛和深远的影响,在各个领域都有着广泛的应用和扩展。GPU高性能计算于人工智能领域,也推动着AI的发展。
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。