“当然，可以说，GPU即将进入一个爆发期，拥有宽阔的市场”
“市场方向呢？”
大卫脱口而出，“当然是娱乐产业了”
孟谦就这么看着大卫沉默了几秒，“没了？”
这倒是让大卫有些疑惑了，“孟总觉得还有什么？”
孟谦也不卖关子，这本来就是今天要透出来的东西，“很多人都忽视了一个东西，GPU在并行计算能力方面远强于”
听完这句话，大卫还是懵的，孟谦也在观察他的表情，感觉ATI这会儿应该确实也还没意识到这个事情，如果意识到了，可能也就不会卖公司了
于是孟谦继续道，“英伟达最近发布了一个名为CUDA的编程工具，大卫先生肯定知道吧”
“我知道，是为了节约开发者的时间，开发者们通过这套工具可以轻松地让GPU同时对画面上的每一个像素进行编程，让他们完成一些简单的渲染工作，这样一来，开发者就不用重复写代码了
我们现在也在开发这样一套工具”
“基于这个想法，其实我们可以更往前一步，我这边有个东西大卫先生可以先看一眼”孟谦打开电脑给大卫看了一个短暂的视频
在视频上，是一段关于一块大风集团的GPU正在进行大量运算的视频，视频很短，没有透露太多东西，大卫并没有看出什么头绪来，紧接着孟谦又给大卫看了一段视频
“这是...人脸识别？但这个并行计算量...”作为工程学博士，大卫总算是看出一点东西来了，“这是大风集团已经实现的技术么？”
“可以这么说”
大卫好想问问具体的技术和技术原理，但他是聪明人，知道孟谦只给他看这一点就是不愿意公开这个技术的意思
至于孟谦给他看的是什么，说白了就是很多人对GPU的一点点小误解，在大部分人看来，GPU就是显卡，显卡就是影响画质的东西
但到现在也没人能说清楚是机缘巧合还是英伟达真有这个眼光，2006年英伟达的GPU发展正好碰上了深度学习的发展，这个时候英伟达突然意识到一件事情
在CPU与GPU的取舍中，CPU虽然每个处理器计算精度比GPU更高，但是运算单元一般不多，而且做简单运算在速度上并没什么优势，GPU反而可以用一些工具让大量处理器做并行运算，在面对简单而又大量的运算时，有设计上的优越性
利用这一原理，深度学习的研究者们利用GPU来完成大量低级计算，从而极大的提升人工智能的计算能力
到后世，全球大约有3000家人工智能公司通过英伟达的的芯片来满足他们对人工智能的需求而在这一领域，英伟达从2006年开始就一直没错过机会，多年后做到了绝对垄断，全世界没有第二家公司可以跟