如今萬物互聯(lián)，未來在不斷改變?nèi)斯ぶ悄?，不再是一個(gè)遙不可及的詞匯，而是切實(shí)滲透到了我們生活的每個(gè)角落。在安防、醫(yī)療、金融、零售及工業(yè)制造等領(lǐng)域AI的身影隨處可見。

1、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：
深度學(xué)習(xí)是模仿我們?nèi)祟惔竽X運(yùn)行的方式，從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)；深度學(xué)習(xí)需要較多數(shù)量和較強(qiáng)性能的計(jì)算卡或顯卡承擔(dān)數(shù)據(jù)建模計(jì)算、運(yùn)行復(fù)雜算法；需要大容量的內(nèi)存存放預(yù)處理數(shù)據(jù)，等待GPU讀取處理，中間結(jié)果存放；需要足夠大的存儲(chǔ)能力，存放歷史數(shù)據(jù)，圖像、聲音、視頻、數(shù)據(jù)庫等深度學(xué)習(xí)的實(shí)際案例如下：
語音識(shí)別、人臉識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺翻譯（拍照翻譯）、自動(dòng)駕駛汽車、智能醫(yī)療等等。

2、科學(xué)計(jì)算應(yīng)用：
科學(xué)計(jì)算是指利用計(jì)算機(jī)再現(xiàn)、預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)客觀世界運(yùn)動(dòng)規(guī)律和演化特征的全過程?？茖W(xué)計(jì)算為解決科學(xué)和工程中的數(shù)學(xué)問題利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行的數(shù)值計(jì)算。目前主要應(yīng)用于以下內(nèi)容：

導(dǎo)彈的發(fā)射及飛行軌道的計(jì)算控制，人造衛(wèi)星與運(yùn)載火箭軌道計(jì)算；諸如數(shù)學(xué)、力學(xué)、晶體結(jié)構(gòu)分析、石油勘探、橋梁設(shè)計(jì)、建筑、土木工程設(shè)計(jì)等領(lǐng)域內(nèi)也得到廣發(fā)的應(yīng)用，并促進(jìn)了各門科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

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3、渲染應(yīng)用：

主要是把模型或者場(chǎng)景輸出成圖像文件、視頻信號(hào)或電影膠片，使圖像復(fù)合你的3D場(chǎng)景。GPU 渲染相對(duì)于 CPU 的主要優(yōu)勢(shì)在于絕對(duì)的速度、超強(qiáng)的靈活性、單個(gè) GPU 渲染器可以同時(shí)超過5到20個(gè) CPU，其中 GPU 的核心處理器比 CPU 多；這就是為什么在涉及基于 CPU 的渲染時(shí)使用傳統(tǒng)方式渲染需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)的原因；相比之下，使用 GPU 渲染器，可以在幾分鐘內(nèi)完成輸出；GPU更節(jié)能，這使得功耗成本更小，并降低了很多許可成本；最重要的是，很難構(gòu)建具有多個(gè) CPU 的機(jī)器，但是您可以在一臺(tái)機(jī)器中添加更多 GPU 卡，從而加快渲染速度。

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金品作為一家以高性能服務(wù)器定制及行業(yè)應(yīng)用解決方案為主營(yíng)業(yè)務(wù)的高新技術(shù)企業(yè)。致力于為用戶提供專業(yè)的服務(wù)器、GPU深度學(xué)習(xí)服務(wù)器、存儲(chǔ)等產(chǎn)品以及面對(duì)人工智能、云計(jì)算、HPC、機(jī)器視覺檢測(cè)等行業(yè)應(yīng)用解決方案。