人工智能、GPU与云计算的关系和应用

　　近年来，人工智能已经渗透到不同行业的不同领域，随着人工智能算法的飞速发展，越来越多的模式训练需要大量的算力支持才能快速有效地实施，算力是未来人工智能应用突破的决定性因素，GPU的运用加快了人工智能的计算速度。

　　GPU的特点是有大量的核心和高速内存，擅长并行计算，迅速处理大量数据。相比之下，CPU处理各种数据类型的通用性很强，但计算能力只是CPU的小部分。

　　NVIDIA早已瞄准GPU在人工智能领域的应用，致力于GPU加速计算的发展。NVIDIA研究部门与斯坦福大学团队合作，实验证明，12个NVIDIAGPU提供的深度学习性能相当于2000个CPU。

　　深度学习作为人工智能的核心，深度学习需要训练，所谓的训练就是在成千上万的变量中寻找值的计算。这需要不断尝试识别，最终获得的数值不是人工确定的数字，而是常态的公式。通过这样的像素级学习，不断总结规律，电脑就能像人一样思考。因此，更擅长并行计算的高计算能力GPU已经成为决定深入学习的准确性。

　　目前，深入学习技术的应用越来越广泛，CNN卷积神经网络技术充满了不可思议的计算魅力DL技术广泛应用于图像处理、脸部识别、自动驾驶、聊天机器人、AI人工智能、机器语言翻译、图像推荐系统、声音处理、音乐作曲、机器写作等领域。

　　目前，越来越完善的深入学习技术和AI服务越来越受市场欢迎。与此同时，数据集不断扩大，计算模型和网络也越来越复杂，对硬件设备也提出了更严格的需求。如何利用有限的预算，限度地升级整个系统的计算性能和数据传输能力成为最重要的问题。

　　因此，如果没有专业人员运行GPU机械，配置GPU云服务将成为更好的解决方案。花椒云GPU云服务器根据异构计算提供强大的浮点计算能力服务，提供端到端的深度学习资源，缩短训练环境的配置时间，为客户提供更强的AI计算能力支持，加快AI落地应用，并且可以消除购买设备和运输机械的费用