三十年前，CPU和其他专用处理器几乎处理所有计算任务。那个时代的显卡有助于加快Windows和应用程序中2D形状的绘制速度，但绝对没有其他作用。快进到今天，GPU现已成为整个行业最具主导地位的芯片之一。
从科学技术对人类生产力提升的角度来看，我们先后经历了以蒸汽机为代表的第一次工业革命，以电机、内燃机为代表的第二次工业革命，和以计算机为代表的第三次工业革命。
近年来，工业和信息化部先后出台了《“十四五”信息通信行业发展规划》《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》等多项政策文件，多措并举、全面部署、统筹推进算力基础设施建设应用，为推动算力基础设施发展提供了有力政策支持。
本次会议致力于探讨和交流如何构建基于GPU的大模型加速底座以及大模型相关应用。在本次交流会中，我们聚集了对大模型有深入理解的研究人员、开发者和爱好者，共同探讨和分享有关大型语言模型的最新进展、应用案例和技术挑战。
IDC预测，2022-2026年，全球AI计算市场规模将从195亿美元增长到346.6亿美元。其中生成式AI计算市场规模从8.2亿美元增长到109.9亿美元。生成式AI计算占整体AI计算市场的比例将从4.2%增长到31.7%。
对“GPU周期”的搜索也可能会带来一些新颖的方法。回想一下，HPC中的一些原始GPU应用程序始于标准GPU卡和一种名为“Brook”的新语言，该语言是CUDA的前身，并在第一段中提到的一些早期GPU卡上运行。一开始，这种方法似乎有点尴尬，但速度的提高是不容忽视的。结果重塑了HPC领域。
