如今万物互联，未来在不断改变人工智能，不再是一个遥不可及的词汇，而是切实渗透到了我们生活的每个角落。在安防、医疗、金融、零售及工业制造等领域AI的身影随处可见。

1、深度学习应用：
深度学习是模仿我们人类大脑运行的方式，从经验中学习。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据；深度学习需要较多数量和较强性能的计算卡或显卡承担数据建模计算、运行复杂算法；需要大容量的内存存放预处理数据，等待GPU读取处理，中间结果存放；需要足够大的存储能力，存放历史数据，图像、声音、视频、数据库等深度学习的实际案例如下：
语音识别、人脸识别、自动机器翻译、即时视觉翻译（拍照翻译）、自动驾驶汽车、智能医疗等等。

2、科学计算应用：
科学计算是指利用计算机再现、预测和发现客观世界运动规律和演化特征的全过程。科学计算为解决科学和工程中的数学问题利用计算机进行的数值计算。目前主要应用于以下内容：

导弹的发射及飞行轨道的计算控制，人造卫星与运载火箭轨道计算；诸如数学、力学、晶体结构分析、石油勘探、桥梁设计、建筑、土木工程设计等领域内也得到广发的应用，并促进了各门科学技术的发展。

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3、渲染应用：

主要是把模型或者场景输出成图像文件、视频信号或电影胶片，使图像复合你的3D场景。GPU 渲染相对于 CPU 的主要优势在于绝对的速度、超强的灵活性、单个 GPU 渲染器可以同时超过5到20个 CPU，其中 GPU 的核心处理器比 CPU 多；这就是为什么在涉及基于 CPU 的渲染时使用传统方式渲染需要花费数小时的原因；相比之下，使用 GPU 渲染器，可以在几分钟内完成输出；GPU更节能，这使得功耗成本更小，并降低了很多许可成本；最重要的是，很难构建具有多个 CPU 的机器，但是您可以在一台机器中添加更多 GPU 卡，从而加快渲染速度。

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