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。
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。