電子遊戲為技術的未來鋪平道路

這是一個有趣的事實，也許有些人不知道：

顯卡（圖形處理器）可以在眾多視頻遊戲中提供超逼真的圖形效果，同時還可以為 人工智能 （AI）和高強度預測任務。

在高性能計算的世界中，計算能力得到了衡量 每秒浮點運算 （每秒浮點運算， 跳板）。 用於確定圖形卡性能的度量標準，由於視頻遊戲行業的發展，近年來已得到了極大而迅速的改善。 得益於這些進步，像Google和Facebook這樣的公司已經設法創建了看起來不屬於科幻小說的人工智能。

從2007年開始，視頻卡設計取得了長足的進步，為需要實時渲染的遊戲尋找高速3D渲染。 這一進步帶來了巨大的副作用， 機器學習任務的驚人速度.

幾年前，我們研究了人工智能 阿爾法圍棋 Google擊敗了世界領先的圍棋世界冠軍，圍棋是一種中國血統的棋盤遊戲，其聲譽非常複雜，並且具有大量的策略和可能的組合（作為參考，以下 鏈接）。 為了實現這一壯舉，有必要 1202個CPU和176個GPU。

因此，我們看到，像 Google和Nvidia，以提供人工智能領域的進步。 在...的入口 英偉達博客，詳細說明了Google的大腦圖像識別系統需要約2000個CPU的情況 僅用2000個GPU設法重新創建了12個CPU的性能.

當前項目 Google的DeepMind，包含約176個GPU的基礎架構，並確保提供與29333個CPU相當的性能。 一個非常有效的數字。

這對您意味著什麼？

對於那些不擔任AI開發人員或高性能計算專家的人來說，這意味著每次他們購買新的視頻遊戲機或購買新的視頻卡時，便會支持製造商，以便他們可以繼續開發最佳的新視頻卡。 。 此外，隨著我們對具有更高圖形質量的視頻遊戲的日益增長的需求，我們為GPU領域的創新提供了必要的動力。

對於我們自由軟件愛好者來說，這意味著巨大的進步。 支持AI的絕大多數技術是 開源, 張量流 Google的 大蘇爾 來自Facebook和 CNTK 微軟，舉世聞名。 此外，所有這些替代方案都可以在Linux上運行，從而迫使視頻卡製造商提供Linux支持。 對所有希望能夠在Linux上原生享受視頻遊戲的人們充滿希望（也請記住 福爾康).

因此，我們當中那些想要在大屏幕上以4K分辨率播放的人支持進步和技術創新！