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了解更多咨询AI、机器学习和深度学习与GPU的联系
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。
为什么GPU是人工智能算力的支撑？
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。
人工智能领域选择GPU的4个重要参数
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。
为什么GPU在深度学习扮演重要角色？
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。
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。
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。
怎么选择适合深度学习的GPU
深度学习是一个对计算有大量需求的领域, 一定程度上, GPU算力决定了深度学习的体验, 总体而言, NVIDIA目前最适合深度学习的GPU是RTX3080和RTX3090
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