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摘要：算力是人工智能的三大要素之一，需要芯片的支撐，這是人工智能進(jìn)一步發(fā)展并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵。
縱觀時(shí)代演進(jìn)的脈絡(luò)，萬物互聯(lián)的時(shí)代已經(jīng)是不可阻擋的趨勢(shì)，算力作為新型生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素，參與價(jià)值創(chuàng)造和分配，信息技術(shù)成為了驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)動(dòng)力。從農(nóng)業(yè)革命到工業(yè)革命再到知識(shí)革命，從遠(yuǎn)古結(jié)繩計(jì)數(shù)到古代珠算與機(jī)械計(jì)算再到現(xiàn)在的電子計(jì)算，數(shù)學(xué)一直是人類文明進(jìn)步的主要力量。國(guó)與國(guó)的核心競(jìng)爭(zhēng)力正在聚焦于以計(jì)算速度、計(jì)算方法、通信能力、存儲(chǔ)能力為代表的算力，未來誰掌握先進(jìn)的算力，誰就掌握了發(fā)展的主動(dòng)權(quán)。那么，AI與GPU有什么關(guān)系？
首先我們要先了解什么是GPU算力，GPU算力就是GPU計(jì)算能力，這個(gè)在硬件層面上和GPU的構(gòu)架有關(guān)，在軟件層面上CUDA SDK不同版本支持不同的計(jì)算能力。算力是人工智能的三大要素之一，需要芯片的支撐，這是人工智能進(jìn)一步發(fā)展并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵。而AI芯片提供算力，承載算法，是實(shí)現(xiàn)人工智能的物理載體，因此是人工智能領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)。
GPU作為AI時(shí)代的算力核心，AI技術(shù)的發(fā)展在各大領(lǐng)域的應(yīng)用落地方面取得的成果，最關(guān)鍵的力量之一就是GPU算力的快速迭代升級(jí)。GPU算力資源已經(jīng)成為AI計(jì)算不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施，可以說在這一輪AI發(fā)展浪潮中，AI和GPU是相互成就。GPU算力的不斷提升，帶動(dòng)AI計(jì)算突破了算力瓶頸，使AI得以大規(guī)模的應(yīng)用;AI大規(guī)模應(yīng)用以及越來越大規(guī)模的模型，也反過來帶動(dòng)了GPU算力的不斷提升。
綜上所述，隨著GPU算力的不斷提升，帶動(dòng)AI計(jì)算突破了算力瓶頸，讓AI得以大范圍的得到應(yīng)用;AI大規(guī)模應(yīng)用以及越來越大規(guī)模的模型，也反過來推動(dòng)了GPU算力的不斷提升。
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