多年來，AI市場一直以指數(shù)級的速度快速增長，其解決方案遍布我們周圍，從機器人和其他機械系統(tǒng)的預測故障算法、電子商務中的購買行為建議、自動駕駛車輛的目標檢測、電子交易中的風險緩解到DNA測序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。

據(jù)市調機構的分析，全球大約80%的數(shù)據(jù)是非結構化數(shù)據(jù)。電子郵件、照片、語音郵件、視頻和許多其他數(shù)據(jù)源每天都在堆積。無論是優(yōu)化行業(yè)或企業(yè)的流程、預測消費者的消費趨勢和興趣、增強金融系統(tǒng)的安全性、維護合規(guī)性等等，這些數(shù)據(jù)都具有價值。AI不僅在數(shù)據(jù)清理方面扮演著重要角色，而且在數(shù)據(jù)分析方面也發(fā)揮著關鍵作用。

在過去10年中，汽車市場一直在改進自動駕駛車輛，并且中國和美國都進行了現(xiàn)場試驗。中國吉利汽車集團在其駕駛輔助和完整的自動駕駛車輛產(chǎn)品線上投入了大量資金，這些都是由AI支持的。工業(yè)4.0和5.0在很大程度上依賴AI算法來實現(xiàn)其機器人技術和流程自動化。在醫(yī)學領域有許多用例，包括成像、疾病預測、診斷和患者病歷維護等。

當工作負載增加時，早期的數(shù)據(jù)中心架構依賴于添加更多的服務器。隨著時間的推移，數(shù)據(jù)中心的計算節(jié)點增加到數(shù)千、數(shù)萬，甚至在某些情況下增加到十幾萬個，因此占用空間、電力消耗和降溫成為一種負擔。網(wǎng)絡的運營商都在尋找全新的、更高效的方法來處理數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)加速器主要是使用圖形處理器實現(xiàn)的，用于處理繁重的數(shù)學工作負載。高性能計算、基因組學、人工智能和許多其他用例都利用了這種協(xié)同處理數(shù)據(jù)加速?？偟膩碇v，我們現(xiàn)在有專用集成電路、GPU和現(xiàn)場可編程邏輯門陣列解決方案來爭奪這個數(shù)據(jù)加速市場。隨著我們不斷向邊緣技術發(fā)展，數(shù)據(jù)加速器的靈活性和最佳的性能效率將成為制勝關鍵技術。