显卡在AI领域中的使用主要是因为AI训练和推断需要大量的计算资源。
显卡可以提供大量并行处理能力和高速显存带宽，这使得它们在深度学习和神经网络的训练和推断中发挥了重要作用。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，需要大量的计算资源来训练和推断模型。
深度学习模型通常包含数百万个参数，需要进行数十亿次的计算才能训练出一个有效的模型。为了加速这些计算，研究人员开始使用GPU（即显卡）来进行深度学习的训练和推断。
相比于CPU，显卡可以提供更多的并行处理能力，从而加速深度学习的训练和测试过程。
因此，显卡可以为AI提供强大的计算能力，使得AI技术得以快速发展和广泛应用。
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