深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。比如我们将几百万个人脸的图像展示出来，让计算机自己定义人脸应该是什么样子的。学习这样的例子时，GPU可以比传统处理器更加快速，大大加快了训练过程。所以说GPU相当于专用于图像处理的CPU，正因为它专，所以它强，在处理图像时它的工作效率远高于CPU。对于单精度浮点运算，GPU的执行效率也远远高于CPU。接下来就为大家具体分析深度学习与GPU的关系。
人工智能、机器学习和深度学习属于在一个同心圆内的包含关系，人工智能技术最先出现，典型应用是可以与人下国际跳棋，人工智能为机器赋予了人的智能；接下来就是机器学习技术，使用算法来解析数据并从中学习，对真实世界中的事件做出决策和预测，最成功的应用领域是计算机视觉，机器学习为人工智能提供了实现的方法；最后的深度学习技术，其实就是早期的人工神经网络进化而来，深度学习是实现机器学习的一种技术。深度学习也被证明是非常有效的,目前GPU计算平台正在人工智能、云计算、游戏和自动驾驶领域快速展开应用，并且将会成为计算机计算的一种基础性的核心工具。
据悉，谷歌、Facebook、微软、Twitter和百度等互联网企业目前都在使用GPU芯片，让服务器学习海量的照片、视频、声音文档，以及社交媒体上的信息，来改善搜索和自动化照片标记等各种各样的软件功能。同时，一些汽车制造商也在利用这项技术，开发可以感知周围环境、避开危险区域的无人驾驶汽车。
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