摘要：算力是人工智能的三大要素之一，需要芯片的支撑，这是人工智能进一步发展并实现产业化的关键。
纵观时代演进的脉络，万物互联的时代已经是不可阻挡的趋势，算力作为新型生产力，数据作为新的生产要素，参与价值创造和分配，信息技术成为了驱动经济社会发展的基础动力。从农业革命到工业革命再到知识革命，从远古结绳计数到古代珠算与机械计算再到现在的电子计算，数学一直是人类文明进步的主要力量。国与国的核心竞争力正在聚焦于以计算速度、计算方法、通信能力、存储能力为代表的算力，未来谁掌握先进的算力，谁就掌握了发展的主动权。那么，AI与GPU有什么关系？
首先我们要先了解什么是GPU算力，GPU算力就是GPU计算能力，这个在硬件层面上和GPU的构架有关，在软件层面上CUDA SDK不同版本支持不同的计算能力。算力是人工智能的三大要素之一，需要芯片的支撑，这是人工智能进一步发展并实现产业化的关键。而AI芯片提供算力，承载算法，是实现人工智能的物理载体，因此是人工智能领域竞争的制高点。
GPU作为AI时代的算力核心，AI技术的发展在各大领域的应用落地方面取得的成果，最关键的力量之一就是GPU算力的快速迭代升级。GPU算力资源已经成为AI计算不可或缺的基础设施，可以说在这一轮AI发展浪潮中，AI和GPU是相互成就。GPU算力的不断提升，带动AI计算突破了算力瓶颈，使AI得以大规模的应用;AI大规模应用以及越来越大规模的模型，也反过来带动了GPU算力的不断提升。
综上所述，随着GPU算力的不断提升，带动AI计算突破了算力瓶颈，让AI得以大范围的得到应用;AI大规模应用以及越来越大规模的模型，也反过来推动了GPU算力的不断提升。
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