自动驾驶、智能机器人、新材料发现、医药科学、医学影像分析……人工智能时代的科学研究极度依赖算力支持。

提供算力的硬件芯片厂商中，首屈一指当属英伟达。如果不说几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的，而在人工智能领域，获得英伟达的相关认证，也是业界备受瞩目的事情，这代表了行业上游对技术、架构、赛道的肯定。

什么是深度学习?

在人工智能领域，机器学习是其中的一个技术流派，通过从已知样本中提炼规律来获得判断未知样本的智能;深度学习则是机器学习的一种，它所学习出来的模型是深度神经网络。

深度学习是一种特殊的机器学习，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。它通过学习将世界表示为嵌套的概念层次结构来实现强大的功能和灵活性，每个概念都是根据更简单的概念进行定义的，而更抽象的表示则用不那么抽象的概念计算出来。

深度学习算法分「训练」和「推理」两个过程。简单来讲，人工智能需要以大数据为基础，通过「训练」得到各种参数(也就是模型)，然后把模型传递给「推理」部分，得到最终结果。

CPU和GPU

无论是CPU还是GPU，在进行计算时，都需要用核心(Core)来做算术逻辑运算，比如加减乘。核心中有ALU(逻辑运算单元)和寄存器等电路。在进行计算时，一个核心只能顺序执行某项任务。所以为了同时并行地处理更多任务，芯片公司开发出了多核架构，只要相互之间没有依赖，每个核心做自己的事情，多核之间互不干扰，就可以达到并行计算的效果，极大缩短计算时间。

GPU与深度学习

与大多机器学习算法一样，深度学习依赖于数学和统计学计算。人工神经网络(ANN)，卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是一些现代深度学习的实现。

这些算法都有以下基本运算：

矩阵相乘：所有的深度学习模型中都包括这一运算，计算十分密集。

卷积：也是深度学习中常用的运算，占用了模型中大部分的浮点运算。上节中提到，GPU在进行图像渲染时间需要处理每秒大量的矩阵乘法运算，

下图是一个简单直观的例子：将一幅图像倒置，在我们肉眼看来是一幅连续的图形，在GPU看来实际上是由多个离散的像素组成，将图像倒置实际上对每个像素做矩阵乘法。

当然这只是一个简单的例子，实际上的3D渲染处理的数据比这更多也更加复杂。

深度学习同样需要并行处理，因为神经网络是一种典型的并行结构，每个节点的计算简单且独立，但是数据庞大，通常深度学习的模型需要几百亿甚至几万亿的矩阵运算。

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