資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：算力是人工智能的三大要素之一，需要芯片的支撐，這是人工智能進一步發展并實現產業化的關鍵。
縱觀時代演進的脈絡，萬物互聯的時代已經是不可阻擋的趨勢，算力作為新型生產力，數據作為新的生產要素，參與價值創造和分配，信息技術成為了驅動經濟社會發展的基礎動力。從農業革命到工業革命再到知識革命，從遠古結繩計數到古代珠算與機械計算再到現在的電子計算，數學一直是人類文明進步的主要力量。國與國的核心競爭力正在聚焦于以計算速度、計算方法、通信能力、存儲能力為代表的算力，未來誰掌握先進的算力，誰就掌握了發展的主動權。那么，AI與GPU有什么關系？
首先我們要先了解什么是GPU算力，GPU算力就是GPU計算能力，這個在硬件層面上和GPU的構架有關，在軟件層面上CUDA SDK不同版本支持不同的計算能力。算力是人工智能的三大要素之一，需要芯片的支撐，這是人工智能進一步發展并實現產業化的關鍵。而AI芯片提供算力，承載算法，是實現人工智能的物理載體，因此是人工智能領域競爭的制高點。
GPU作為AI時代的算力核心，AI技術的發展在各大領域的應用落地方面取得的成果，最關鍵的力量之一就是GPU算力的快速迭代升級。GPU算力資源已經成為AI計算不可或缺的基礎設施，可以說在這一輪AI發展浪潮中，AI和GPU是相互成就。GPU算力的不斷提升，帶動AI計算突破了算力瓶頸，使AI得以大規模的應用;AI大規模應用以及越來越大規模的模型，也反過來帶動了GPU算力的不斷提升。
綜上所述，隨著GPU算力的不斷提升，帶動AI計算突破了算力瓶頸，讓AI得以大范圍的得到應用;AI大規模應用以及越來越大規模的模型，也反過來推動了GPU算力的不斷提升。
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