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他抗衡。
关于这个东西有没有什么大家熟悉的运用场景，那就是人脸识别，而且不是手机上那种人脸识别，在全球大部分国家的天眼计划中，都使用了英伟达的gpu，至于华夏是不是用的英伟达gpu，孟谦倒是不清楚。
所以英伟
