多年來，AI市場一直以指數(shù)級的速度快速增長，其解決方案遍布我們周圍，從機(jī)器人和其他機(jī)械系統(tǒng)的預(yù)測故障算法、電子商務(wù)中的購買行為建議、自動駕駛車輛的目標(biāo)檢測、電子交易中的風(fēng)險緩解到DNA測序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。

據(jù)市調(diào)機(jī)構(gòu)的分析，全球大約80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。電子郵件、照片、語音郵件、視頻和許多其他數(shù)據(jù)源每天都在堆積。無論是優(yōu)化行業(yè)或企業(yè)的流程、預(yù)測消費(fèi)者的消費(fèi)趨勢和興趣、增強(qiáng)金融系統(tǒng)的安全性、維護(hù)合規(guī)性等等，這些數(shù)據(jù)都具有價值。AI不僅在數(shù)據(jù)清理方面扮演著重要角色，而且在數(shù)據(jù)分析方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

在過去10年中，汽車市場一直在改進(jìn)自動駕駛車輛，并且中國和美國都進(jìn)行了現(xiàn)場試驗(yàn)。中國吉利汽車集團(tuán)在其駕駛輔助和完整的自動駕駛車輛產(chǎn)品線上投入了大量資金，這些都是由AI支持的。工業(yè)4.0和5.0在很大程度上依賴AI算法來實(shí)現(xiàn)其機(jī)器人技術(shù)和流程自動化。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有許多用例，包括成像、疾病預(yù)測、診斷和患者病歷維護(hù)等。

當(dāng)工作負(fù)載增加時，早期的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)依賴于添加更多的服務(wù)器。隨著時間的推移，數(shù)據(jù)中心的計算節(jié)點(diǎn)增加到數(shù)千、數(shù)萬，甚至在某些情況下增加到十幾萬個，因此占用空間、電力消耗和降溫成為一種負(fù)擔(dān)。網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營商都在尋找全新的、更高效的方法來處理數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)加速器主要是使用圖形處理器實(shí)現(xiàn)的，用于處理繁重的數(shù)學(xué)工作負(fù)載。高性能計算、基因組學(xué)、人工智能和許多其他用例都利用了這種協(xié)同處理數(shù)據(jù)加速。總的來講，我們現(xiàn)在有專用集成電路、GPU和現(xiàn)場可編程邏輯門陣列解決方案來爭奪這個數(shù)據(jù)加速市場。隨著我們不斷向邊緣技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)加速器的靈活性和最佳的性能效率將成為制勝關(guān)鍵技術(shù)。