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相比過去幾年的處理器發展模式，NVIDIA執行長黃仁勳在GTC 2017主題演講引述史丹佛大學在今年三月的統計分析，顯示每年資料量持續呈現爆炸成長，但傳統處理器成長速度卻相對趨緩，並且逐漸脫離過往摩爾定律成長模式，不過隨著GPU技術持續成長，同時也因為電晶體數量持續增加，而整體耗電量也持續降低之下，藉由GPU加速演算模式幾乎以每年呈現1.5倍速度成長，估計在2025年將產生高達1000倍的成長量。
就NVIDIA公布數據，目前藉由GPU加速效率的演算模式已經越來越多，並且大量應用在深度學習、電腦視覺、人工智慧技術等發展，同時相比傳統透過大量處理器進行運算模式將可帶來更高運算效率，同時也能讓運算設備整體耗電、佔用體積降低，因此目前有越來越多企業、開發團隊開始藉由GPU加速作為主要運算模式。
而在今年度的GTC 2017的參展人數達7000人，在近5年內約呈把妹達人不在真愛橋現3倍成長，而GPU技術開發人員數量更在近5年內更呈現11倍成長，目前已經累積達51.1萬人規模，同時CUDA開發工具在去年更累積下載超過100萬次。
近年NVIDIA更著重將GPU應用在深度學習加速，藉此推動各類人工智慧技術應用，例如影像識別、自動駕駛或是影像處理應用，此次更進一步將人工智慧技術用在IRAY Tracing真實光影渲染效率提升，並且進一步降低雜訊生成，讓實際渲染影像更真。
另外，結合GPU加速所帶來效益，也讓雅馬遜能使旗下基於雲端平台支撐的的Alexa數位助理服務有更快運作反應，同時也能讓SAP旗下解決方案可在大量影片中分析特定廣告出現比例，或是用於協助各類文件分類，避免人力可能產生錯誤情況。
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