在谈到深度学习对计算的需求时，吴恩达表示，通过百度多年来的经验，单纯使用云计算并不能真正促进深度学习发展。使用HPC高性能计算，以及使用超级计算机才是更能促进深度学习算法进步的一个方向，因此，现在最先进的深度学习系统已经开始使用高性能算法。吴恩达称，百度是全球第一个为深度学习建立GPU集群的公司。通过AI训练，百度也将取得的成果不断应用到实际当中。据了解，目前百度语音识别、自动驾驶、百度大脑等项目已经取得很大的发展。在今年的百度世界大会上，人工智能贯穿会议的整个过程，成为大会的核心主题。李彦宏甚至强调，人工智能是百度核心中的核心。

　　为了能够满足电商平台的计算需求，atv，京东在两年前曾与英特尔达成战略合作。双方在基础架构、服务器、系统软件、硬件优化、网络系统、云平台等领域联合开发，以提升电商平台的技术水准。

　　日前，京东与NVIDIA也宣布战略合作，双方将加强在人工智能领域的全面合作，加速智能电商时代到来。据京东集团首席技术顾问翁志介绍，京东电商平台每天上传的图像超过500万张，对图像进行甄别需要优秀的算法和计算资源支持。现在机器学习已深入到图像识别、大数据处理、个性化推荐等方方面面。在京东发布VR、AR战略后，更是离不开GPU加速计算的支持。据了解，目前京东的机器学习多半都建立在GPU计算之上。

　　对阿里巴巴来讲，云计算与大数据已经成为其战略重点之一，阿里甚至希望其平台能够为中国互联网70%的流量完成相关的计算任务。阿里巴巴技术保障部系统研发总监高山渊称，阿里的业务增长速度远远超过摩尔定律。数据显示，2015年“双11”阿里平台交易额达到912亿元，订单的创建峰值达到每秒14万笔，支付宝支付的峰值达到每秒8.59万笔。在这些数字的背后都需要非常强大的计算平台去支撑。据了解，阿里云计算平台已经服务于全球180万家企业，在全球有30多个数据中心。

　　为了满足计算性能的需求，阿里甚至与英特尔合作定义了一套评价CPU性能指标的体系，并命名为“AliBench”。在这套体系背后，综合了电商、金融平台、物流、娱乐、云计算、大数据等一系列的需求，来综合评价一个指标，并评价一款CPU是否符合阿里的要求。据搜狐科技了解，为了满足阿里的计算需求，阿里与英特尔合作，专门定制至强CPU，以便在性能功耗比方面有更好的提升。

　　英伟达要革英特尔的命？

　　目前流行的人工智能、VR、AR等技术，都离不开GPU的加速计算支持。从NVIDIA的数据来看，在这些领域，GPU的效率远超CPU。此前NVIDIA推出了一款DGX-1超级计算机，这款专为深度学习设计的系统，吞吐量相当于250台CPU服务器及其相应的网络、线缆和机架，可以将深度学习的培训速度加快75倍，将CPU性能提升56倍。

　　本月初，IBM发布了新款Power LC服务器，这款采用了NVIDIA技术与POWER8平台的产品专注于加速人工智能、深度学习及高级分析应用。IBM方面称，这款处理器能实现比其他平台高5倍的数据处理速度，与最新的x86服务器相比，每花费一美元能获得高于x86服务器80%的性能。

　　从服务器性能及企业对GPU加速计算的需求来看，似乎CPU已经明显处理劣势。不过，黄仁勋并不这么认为。据搜狐科技了解，多年来，黄仁勋曾在不同的场合，多次强调GPU与CPU的关系。这两种产品之间并不是你死我活的竞争对手，而是各有所长。

　　黄仁勋对搜狐科技表示，CPU和GPU在工作过程中要相互配合，而不是各自分开。两者是非常不同的处理器，它们相互擅长的是不一样的。CPU往往会是几个性能非常高的处理器集成在一起，而GPU可能是数以千计、非常小，但是功耗比较低、能效非常高的小处理器。两者的内存架构、网络连接的架构都不一样，编程模式也是明显不同，因此需要互相配合。