去年1月份，人工智能领域众多行业专家和学术专家都参加了相关人工智能会议，会议之后，英伟达发布了一篇博客，盛赞该公司的人工智能领域在公司的拳头芯片产品（一种图形处理单元）的帮助下所取得的巨大进步。（这种完全不同的软件模型需要全新的计算机平台来有效运行。加速计算是一种理想的方法，而 GPU 则是理想的处理器。） 对于人工智能或深度学习来说，目前有两种类型的硬件，一种是训练端，即研究人员制造机器来教计算机如何学习；另一种是执行端，即计算机将所学到的应用到新的信息上。
参考观研天下发布《2018-2023年中国人工智能产业市场运营现状分析及未来前景商机预测报告》
英伟达已经为每种类型的硬件开发了两种不同类型的 GPU 组件。 IBM 在该领域也处于领先地位，并且在执行端拥有比英伟达更创新的方法。
IBM 正在构建模仿人类大脑的芯片。与此同时，IBM 也拥有自己的电源处理器，并且也在使用 GPU。IBM 的认知计算平台 Watson 则在电源处理器、GPU 和商用 CPU 的组合之上运行。
全球最大的芯片制造商Intel没有透露太多该公司在人工智能领域方面的工作。接下来，这家公司将会把注意力集中到对 Altera 公司（现场可编程门阵列 FPGAs 的制造商）的收购上。这种芯片对于运行专业的算法来说非常有用，因为硬件可以根据不同情况进行调整，以便以最快或最节能的方式来运行单个算法。微软和 Pay Pal 都在其数据中心使用这种专门的 Intel 芯片。
但通常来说，GPU 甚至耗能芯片之所以在帮助训练计算机方面如此出色，是因为它们可以平行处理很多任务，这也是图形芯片的任务：它们可以同时处理构成一张照片的数百万行代码。
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