深度學(xué)習(xí)是人工智能 (AI) 中發(fā)展迅速的領(lǐng)域之一，可幫助計(jì)算機(jī)理解大量圖像、聲音和文本形式的數(shù)據(jù)。利用多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)能像人類一樣觀察、學(xué)習(xí)復(fù)雜的情況，并做出相應(yīng)的反應(yīng)，有時(shí)甚至比人類做得還好。這樣便提供了一種截然不同的方式，用于思考數(shù)據(jù)、技術(shù)以及人類所提供的產(chǎn)品和服務(wù)。

工業(yè)與學(xué)術(shù)界的數(shù)據(jù)科學(xué)家已將 GPU 用于機(jī)器學(xué)習(xí)以便在各種應(yīng)用上實(shí)現(xiàn)開創(chuàng)性的改進(jìn)，這些應(yīng)用包括圖像分類、視頻分析、語音識(shí)別以及自然語言處理等等。 尤其是深度學(xué)習(xí)，人們?cè)谶@一領(lǐng)域中一直進(jìn)行大力投資和研究。深度學(xué)習(xí)是利用復(fù)雜的多級(jí)「深度」神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來打造一些系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠從海量的未標(biāo)記訓(xùn)練數(shù) 據(jù)中進(jìn)行特征檢測(cè)。 

雖然機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)有數(shù)十年的歷史，但是兩個(gè)較為新近的趨勢(shì)促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用: 海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及 GPU 計(jì)算所提供的強(qiáng)大而高效的并行計(jì)算。  人們利用 GPU 來訓(xùn)練這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所使用的訓(xùn)練集大得多，所耗費(fèi)的時(shí)間大幅縮短，占用的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施也少得多。  GPU 還被用于運(yùn)行這些機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，以便在云端進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，從而在耗費(fèi)功率更低、占用基礎(chǔ)設(shè)施更少的情況下能夠支持遠(yuǎn)比從前更大的數(shù)據(jù)量和吞吐量。

將 GPU 加速器用于機(jī)器學(xué)習(xí)的早期用戶包括諸多規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)和社交媒體公司，另外還有數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一流的研究機(jī)構(gòu)。 與單純使用 CPU 的做法相比，GPU 具有數(shù)以千計(jì)的計(jì)算核心、可實(shí)現(xiàn) 10-100 倍應(yīng)用吞吐量，因此 GPU 已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家處理大數(shù)據(jù)的處理器。

強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)解決方案，從訓(xùn)練到推理均可適用