人工智能（AI）的潛在力量正引起了注意到組織近年累積的大量數據中存在多少未發揮的價值。然而，處理如此大量的數據歷史上需要大量的計算能力，但也需要大量的時間，這正是組織在尋求競爭優勢時不需要的。與 圖形處理單元 (GPU)-加速計算不過，信息技術（IT）行業有一個新的，更有效，更高效的替代方案。
過去，許多資料密集型專案都依賴昂貴的中央處理單元 (CPU) 密集型基礎架構，從資料中提取價值。多年來，運算硬件供應商專注於提高 CPU 速度（在更短的時間內進行更多運算）。但這會帶來懲罰，包括更高的功耗和更大的熱量產生。
使用 GPU 加速運算，即使 GPU 與 CPU 結合使用，讓 GPU 盡可能處理多數並行處理程序應用程序代碼，讓研究人員比以往更快速、更具成本效益的方式獲得更好的見解並產生可操作的數據。這是因為單一 GPU 可以為某些工作負載提供數百個 CPU 的效能。
GPU 採用平行運算方法超越 CPU，提供數千個運算核心。這可以僅在 CPU 上加速某些軟件 100 倍。此外，GPU 實現了這種加速度，同時比 CPU 更高的功率和成本效益。
某些處理程序本質上是順序的，並且可以通過 CPU 達到最佳結果。但是，許多其他平行應用程序程序都可以從 GPU 資源中受益。因此，結合使用 CPU 和 GPU 可以利用兩種技術的最佳優勢，利用最新一代 CPU 的令人印象深刻的序列處理能力，並且具有最高效能 GPU 所提供的平行處理容量。
如果您的系統設計團隊在建置 CPU 和 GPU 型系統以及此等級資料分析所需的儲存子系統方面具有經驗，轉向 GPU 加速策略的結果就是所有措施提供卓越的效能、更快的運算時間，以及降低硬體需求。
雖然目前這很棒，但使用 GPU 加速運算的投資回報將延伸到未來。NVIDIA 是一家領先的 GPU 開發人員，預測到 2025 年，GPU 將有助於提供 1000 倍的運算效能加速。對 GPU 的依賴性不可避免的增加，意味著早期採用者不僅可以隨著時間的推移獲得更大的計算能力，而且與不移轉 GPU 加速運算的競爭對手相比，隨著時間的推移會有更大的差異。
這是因為使 GPU 加速運算成為目前數據分析理想的技術，也使其非常適合需要大量計算能力的 AI。最重要的是，NVIDIA 和其他廠商的 GPU 技術持續改進，以及現在可用於改進演算法的大量資料儲存，將使已熟悉 GPU 加速運算的組織能更順暢地轉換到 AI。
GPU 運算效率的提高也可能會帶領導下去 邊緣運算。隨著即將推出的改進的網路能夠在邊緣進行高速、低延遲推論操作的世界，因此自然會為這些應用選擇最強大且最省電的平台。
這個與 AI 相關的價值取決於尋找具有 GPU 加速運算和 AI 方面具有經驗的系統設計師，這可能是一個挑戰。但是，一旦您這樣做，並且您擁有一個平衡的 AI 系統，充分利用 GPU 的功能，這種令人興奮的技術的回報將變得更加強大。
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