渲大师GPU算力平台可以加速您的AI深度学习、高性能计算、渲染测绘、云游戏、元宇宙等应用。

追求相对较高的渲染质量同时，也要达到实时性要求。所以云端算力的部署和调度的能力要求会更高，让客户端配置不高的用户通过云渲染也能体会到不错的3D应用。

人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。

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从场景引发需求，智能终端的普及构建了大数据的环境，技术的进步提供了算力的可能，而算法难点的攻克打通了理论到应用的通道，四者相互增强，引导AI产业的上游——芯片产业快速发展。

啥叫Deep Learning？就是这种不断学习更新，还要用输出倒逼输入的方式！

人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。

一、人工智能经历过三个阶段，迎来爆发式增长广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片。但是通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。第一阶段：因为芯片算力不足，所以神经网络没有受到重视；第二阶段：通用芯片CPU的算力大幅提升，但仍然无法满足神经网络

ASIC：定制化与高效性ASIC是一种针对特殊要求的全定制不可编辑芯片，常见的ASIC芯片包括NPU（神经网络计算芯片）、TPU（Tensor计算芯片）等。ASIC芯片因其针对特殊目的全定制，所以在特定领域的算力和能效比通用芯片（如CPU、GPU）更强。然而，ASIC的开发周期长、流片成本高、开发风险大，并不适配AI训练早期的高速迭代，主要适合谷歌等大厂用于AI推理阶段。GPU：AI算力的主力军G

在当今数字化时代，云电脑凭借其强大的性能和便捷性，逐渐成为许多用户的首选。尤其是对于那些对图形处理和计算能力有高要求的用户来说，租用一台搭载 4090 显卡的算力云电脑，无疑是提升工作效率和游戏体验的绝佳选择。但是，在租用 4090 算力云电脑时，有哪些性能指标是我们需要特别关注的呢？