如今萬物互聯(lián)，未來在不斷改變人工智能，不再是一個遙不可及的詞匯，而是切實滲透到了我們生活的每個角落。在安防、醫(yī)療、金融、零售及工業(yè)制造等領域AI的身影隨處可見。

1、深度學習應用：
深度學習是模仿我們人類大腦運行的方式，從經(jīng)驗中學習。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)；深度學習需要較多數(shù)量和較強性能的計算卡或顯卡承擔數(shù)據(jù)建模計算、運行復雜算法；需要大容量的內存存放預處理數(shù)據(jù)，等待GPU讀取處理，中間結果存放；需要足夠大的存儲能力，存放歷史數(shù)據(jù)，圖像、聲音、視頻、數(shù)據(jù)庫等深度學習的實際案例如下：
語音識別、人臉識別、自動機器翻譯、即時視覺翻譯（拍照翻譯）、自動駕駛汽車、智能醫(yī)療等等。

2、科學計算應用：
科學計算是指利用計算機再現(xiàn)、預測和發(fā)現(xiàn)客觀世界運動規(guī)律和演化特征的全過程。科學計算為解決科學和工程中的數(shù)學問題利用計算機進行的數(shù)值計算。目前主要應用于以下內容：

導彈的發(fā)射及飛行軌道的計算控制，人造衛(wèi)星與運載火箭軌道計算；諸如數(shù)學、力學、晶體結構分析、石油勘探、橋梁設計、建筑、土木工程設計等領域內也得到廣發(fā)的應用，并促進了各門科學技術的發(fā)展。

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3、渲染應用：

主要是把模型或者場景輸出成圖像文件、視頻信號或電影膠片，使圖像復合你的3D場景。GPU 渲染相對于 CPU 的主要優(yōu)勢在于絕對的速度、超強的靈活性、單個 GPU 渲染器可以同時超過5到20個 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 的渲染時使用傳統(tǒng)方式渲染需要花費數(shù)小時的原因；相比之下，使用 GPU 渲染器，可以在幾分鐘內完成輸出；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，很難構建具有多個 CPU 的機器，但是您可以在一臺機器中添加更多 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器定制及行業(yè)應用解決方案為主營業(yè)務的高新技術企業(yè)。致力于為用戶提供專業(yè)的服務器、GPU深度學習服務器、存儲等產(chǎn)品以及面對人工智能、云計算、HPC、機器視覺檢測等行業(yè)應用解決方案。