加速计算，是用AI加速硬件与并行处理器架构提升单位能耗计算吞吐量的做法，要点包括提升基础设施利用率、多处理器并行协同的能效增益、原需100个时间单位的任务可压缩到1个，解决的是AI负载导致电力攀升与成本上涨的问题，并不解决算法精度不足与算力增长压力。
在各行各业中，公司正利用这发生在能源成本攀升、企业努力实现净零排放、传统计算扩展面临物理限制的时代。
一、为什么快速实现 AI 创新，计算必须加速？
为了承载 AI 工作负载，需提升计算吞吐量。这意味着全球数据中心所需的电力持续增加。搞清楚如何在降低能耗的同时提高工作效率是推动灵活性、可扩展性和可持续性的关键。鉴于此，全球每个数据中心都应进行加速。
二、加速基础架构的优势有哪些？
1、在建设基础设施时，利用率至关重要。如果你是酒店老板，肯定无法承受仅有 30% 的入住率。数据中心的情况也是如此——甚至更加严峻，因为数据中心的成本高达数十亿美元。
2、关于加速的成本和 AI 采用，人们往往存在误解。由于加速计算平台可用于从 AI和数据分析到仿真和可视化等众多领域，其总体拥有成本在所有选项中是最低的。
3、NVIDIA 拥有一种架构，已存在每个云中。无论您是初创企业，还是希望在全球范围内运营服务的企业，我们都能让其成为可能，无论是在本地，还是在混合云，一直延伸到边缘。
三、加速计算，如何在AI时代提高能效并降低成本？
1. 提升性能和能效
NVIDIA 开发了一种可将两种处理器配合使用的架构，可以显著提升处理速度。
将两种处理器并行运行，并且每个处理器自主独立运行，可以大幅提升性能和能效。
2. 降低成本
以前需要 100 时间单位的任务现在只需 1 时间单位即可完成。这样可以显著节省每项任务所需的时间、精力和成本，为科学计算、医疗健康、气候技术等领域带来了突破。
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