在探展的过程中，深感如今的Ai算力市场的空前热度，随着GPT的爆火，每个企业、组织、个人都看到了利用Ai来提升生产效率的可能，这其中，以Ai绘画为代表正在快速席卷着设计、绘画、动漫行业，个人用户也可以通过stable diffusion等引擎来训练自己的Ai人物形象或者设计物品。
第1章 CUDA介绍及入门 本章向你简要介绍CUDA架构以及它是如何重新定义GPU的并行处理能力。应用软件如何使用CUDA架构？我们将演示一些实际的应用场景。本章希望成为使用通用GPU和CUDA加速的软件入门指南。
本篇报告中将涵盖以下主题:为何谷歌的 TensorFlow 输给了 PyTorch，谷歌为何没能利用其在人工智能领域的早期领导地位，机器学习模型训练时间的主要构成成分，内存容量、带宽、成本墙，模型优化，为何其他人工智能硬件公司至今无法撼动英伟达的统治地位，为何硬件地位逐渐重要，英伟达在 CUDA 上的竞争优势是如何消失的，以及英伟达的竞争对手在大型云的芯片训练上所取得的重大胜利。目前来说，虽然挑战不断，但谷歌仍是处于机器学习模型的最前沿。
英特尔今天解除了其SYCLomatic 的“禁令”，这是他们新的开源工具，可帮助迁移针对 NVIDIA CUDA 的代码库，以便将它们重新用于针对 C++ 和 SYCL，从而能够利用英特尔的图形处理器并与他们的oneAPI 目标。
