人工智能（AI）的潜在力量正在引起人们的关注，即组织在最近几年积累的大量数据中有多少未开发的价值。但是，处理如此大量的数据历来需要大量的计算能力，但也需要大量的时间，这正是组织在寻求竞争优势时所不需要的。和 图形处理单元 (GPU) 加速计算但是，信息技术（IT）行业有了一种新的、更有效、更高效的替代方案。
过去，许多数据密集型项目依赖于昂贵的中央处理单元 (CPU) 密集型基础设施来从数据中提取价值。多年来，计算硬件供应商一直专注于提高CPU速度（在更短的时间内进行更多计算）。但这有一些处罚，包括更高的功率消耗和更大的发热量。
使用 GPU 加速计算，即将 GPU 与 CPU 结合使用，让 GPU 处理尽可能多的并行处理应用代码，这使研究人员能够获得更大的见解，比以往任何时候都更快、更具成本效益地生成可操作的数据。这是因为单个 GPU 可以为某些工作负载提供数百个 CPU 的性能。
GPU 采用的并行计算方法超出 CPU 几个数量级，提供数千个计算内核。仅通过 CPU，这就可以将某些软件加速 100 倍。此外，GPU 实现了这种加速，同时比 CPU 更具功率和成本效益。
有些进程本质上是顺序的，使用 CPU 可以获得最佳结果。但是，许多其他并行应用进程可以从 GPU 资源中受益。出于这个原因，将CPU和GPU结合使用可以充分利用这两种技术的优点，利用最新一代CPU令人印象深刻的顺序处理能力和性能最佳的GPU提供的指数级并行处理能力。
如果您的系统设计团队在构建基于 CPU 和 GPU 的系统以及该级别数据分析所需的存储子系统方面经验丰富，则转向 GPU 加速策略的结果是，从所有方面来看，性能都非常出色，计算时间更短，硬件要求降低。
尽管目前这很好，但使用GPU加速计算的投资回报将延续到未来。领先的GPU开发商NVIDIA预测，到2025年，GPU将帮助将计算性能提高1000倍。对GPU的依赖不可避免地增加意味着，与未迁移到GPU加速计算的竞争对手相比，早期采用者不仅会随着时间的推移享受更大的计算能力，而且随着时间的推移有更大的差异空间。
这是因为使GPU加速计算成为当前数据分析的理想技术，也使其成为需要大量计算能力的人工智能的理想之选。最重要的是，NVIDIA和其他供应商对GPU技术的持续改进以及现在可用于改进算法的大量数据存储将使已经熟悉GPU加速计算的组织能够更顺利地过渡到AI。
GPU 计算效率的提高也可能引领前进的道路 边缘计算。随着即将到来的改进型网络可以在边缘实现高速、低延迟的推理操作，因此自然会为这些应用选择最强大、最节能的平台。
这种与人工智能相关的价值取决于找到一个同时具有 GPU 加速计算和 AI 经验的系统设计人员，这可能是一项挑战。但是，一旦你这样做并拥有了一个可以充分利用 GPU 功能的平衡的 AI 系统，这项令人兴奋的技术所带来的回报就会变得更加强大。
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