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。

人工智能早于上世纪 50 年代提出。1956 年，几个计算机科学家在达特茅斯会议提出这一概念，寄望于用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。2012 年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。

在当前的人工智能芯片领域，GPU 的应用领域不容小觑，特别是在“深度学习”发挥着巨大的作用，因为 GPU 可以平行处理大量琐碎信息。

深度学习所依赖的是神经系统网络——与人类大脑神经高度相似的网络——而这种网络出现的目的，就是要在高速的状态下分析海量的数据。例如，如果你想要教会这种网络如何识别出猫的模样，你就要给它提供无数多的猫的图片。而 GPU 擅长的正是海量数据的快速处理。

虽然机器学习已经有数十年的历史，但是两个较为新近的趋势促进了机器学习的广泛应用: 海量训练数据的出现以及 GPU 计算所提供的强大而高效的并行计算。  人们利用 GPU 来训练这些深度神经网络，所使用的训练集大得多，所耗费的时间大幅缩短，占用的数据中心基础设施也少得多。 GPU 还被用于运行这些机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。

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