到今天，人工智能研究已经有六十多的时间。从*简单的文字对话，到电脑程序战胜人类国际象棋大师。人工智能在竖立了一个里程碑之后，似乎就进入了平台期，再无标志性的成绩出现！然而*近两三年，计算机的智能水平突然得到了明显提升，识别图片和语音正确率超过人类！自动驾驶汽车开始上路，参加智力问答竞赛获得冠军。甚至曾经被人认为无法战胜人类的围棋领域，人工智能也成绩斐然。这些成绩的背后都离不开一种叫深度学习的算法。而运行这种算法的硬件平台几乎都在使用NVIDIA（英伟达）生产的GPU！

     那么在近几年，机器的智能水平突然一下子提升，其实得益于我们认为的三个因素：大数据、深度学习算法。那么这三个因素综合在一起，才促使DeepLearning(深度学习)在人工智能的研究领域中产生很大的突破！所以我们才会看到AIPhaGo，也看到图形图像识别的准确率大幅度提升，语音识别的准确率也大幅度提升。并且这些都已经在各个不同的行业中产生应用！

Tesla V100 GPU

     GPU提供了强大的并行能运算力，良好的缓解了深度学习算法的训练瓶颈，从而释放了人工智能的全新潜力。也让NVIDIA（英伟达）顺利成为了人工智能平台方案供应商。然而深度学习带来的飞跃是否会很快进入平台期？人工智能研究是否会有新的热点？

搭载NANO的蜘蛛机器人

     其实从今天的角度来看，它的精度或者由于算法的原因永远达不到百分之百。所以既然达不到百分之百，那么就永远有提升的机会。准确度达到99.5%,可能还不满意，期望到99.8% 甚至99.9%。那我们也知道不停的迭代，不停的提升精度和准确度的难度越往后越高。那么所需要的计算量、数据量、算法模型以及深度学习的深度层次也会更高。这些呢通过我们在工作中不断的努力，也会不断的提升。是一个非常良性循环的过程！所以对我们每个人来讲，永远都有机会在人工智能的基础上再飞跃一步！

     在以往的研究中，一个特定的应用在面对海量数据时，可能需要几个月甚至几年的时间才能完成训练，这显然不能满足实际应用的需求。以NVIDIA（英伟达） GPU为技术的并行处理技术进入人工智能领域后则极大缓解了计算层面的瓶颈。让深度学习成为实用的算法！在计算机图形解决方案领域NVIDIA（英伟达）早已占据领导地位。而现在它在人工智能领域也同样重要。

     从八九年前开始，NVIDIA（英伟达）开始设计CUDA架构，就已经预测了超级计算机能给我们生活带来的便利，并且也为今天在人工智能领域所取得的成绩奠定了基础。为了让GPU能够百分之百的做到可以编程，所以把GPU架构重改，命名为CUDA （统一的计算架构）。从这之后，每一个处理器核心就是并行处理器，也从几百个做到目前几千个。并且为了满足更高的应用需求，很多很多GPU放在一起做大规模集群并行处理。大规模的并行处理实则就是超级计算机的核心成本！并且可以实现在同样的功耗上发挥*大的计算能力。

NVIDIA 设计生产的DGX系列

     NVIDIA（英伟达）不仅设计研发了GPU和CUDA编程环境，还提供了端到端的解决方案。当人工智能走过甲子之年时，AI的热度也达到了前所未有的高峰。对于人工智能的商业化，是很多厂商避而不谈的话题。人工智能商业价值的落地，目前的赢家也非NVIDIA（英伟达）莫属。NVIDIA(英伟达）还在终端产品解决方案占据不朽的地位，08年推出的Tegra芯片，*初是为手机、平板电脑研究的ARM架构通用处理器。在迭代近10年之后，它也成为了人工智能时代英伟达的重要武器。Tegra处理器是一个SOC，集成了CPU和GPU，并且也集成了专门用做深度学习的功能集成在里面，有应用到如智慧摄像头和汽车自动驾驶里面等。并且还推出了Drive PX平台，目前全球已经有50多家汽车制造商和供应商都在使用和测试英伟达的Drive PX平台。其中包括宝马、戴姆勒和福特等大牌厂商。连谷歌的自动驾驶汽车也一直在用英伟达的Tegra处理器！

     中科云达（北京）科技有限公司成立于2016年，公司位于北京市国际信息产业基地。公司一直致力于为广大用户提供GPU高性能计算、深度学习、虚拟化仿真、定制化服务器、工作站、存储等软硬件整体解决方案，并与多家知名技术型领先厂商如超微（Supermicro）、英特尔（Intel）、华硕（ASUS）、英伟达（NVIDIA）等建立了长期的合作关系。