A：主要有两个应用场景，一个是在 HPC 这种应用场景下，像在石油勘探方面做一些碟片迁移方面的计算，还有一些在模拟方面做的 CAE 的计算模式，主要是用它们的双精度来进行。另外一个重要的应用单元就是在深度学习，主要的应用领域的方向，比如做一些视频处理，做一些图片处理，另外做一些语音的识别、翻译，还有对 ARP 的翻译，做一些推荐系统等等，所以 GPU 在各个行业领域内都会去用。在工业制造上，可以通过视频处理的方式，可以检测商品是不是有残次；在金融行业，可以通过这个语音识别的应用，去提供智能的服务，提供用机器来做客服的问答；在这个电商行业，可以通过深度学习去提供商品推荐的系统，所以说现在很多工业领域只要跟 AI 相关，都可以在 GPU 上运用。

13. 对于 TensorFlow 参数服务器跟参数同步更新，跟异步更新，哪一个方式在 GPU 上性能会好一些？

A：从算法方面来讲，采用同步的方式还是采用异步的方式？采用同步的方式，要等待其他结点的计算结果，或者其他进程的计算的结果；采用异步的方式，虽然计算的比较快，但是它需要很多的计算，来做一个收揽，它的收揽的性能没有同步方式收揽快。如果专门从计算速度上来看，肯定是异步方式的计算速度要更快一些，但是我们要考虑到，因为用 TensorFlow 做计算，它的最终的目的是要去训练 Model，同时要考虑它的收揽情况，这个要根据你的具体的应用来做，包括现在同步方式跟异步方式都会有的。

14. 对于 GIS 领域的用户推荐用哪款 GPU？

A：GIS 地理信息系统要看你要做哪方面的处理。同时要看应用的计算需求，比如说对 GPU 双精度的计算性能需求比较大，还是对单精度的计算需求比较大，还是对定点的，或者 Int8 的方式的需求比较大，另外要考虑到这个 GPU Memory 的情况。根据你的应用情况，看一下到底是需要单精度，双精度，然后再我跟 GPU 表对应来选择你的 GPU 卡。