GPU加速（GPU Acceleration）是指利用图形处理单元（GPU）的并行计算架构来加速数据处理任务的技术。与中央处理单元（CPU）不同，GPU拥有数千个小型核心，能够同时执行大量简单运算，特别适合于矩阵操作和大规模数据并行处理，从而在人工智能计算中显著提升效率。这种技术源于图形渲染领域，但因其高效的并行能力，已成为深度学习模型训练和推理的基石。
在AI产品开发的实际落地中，GPU加速扮演着不可或缺的角色，它使得训练复杂神经网络模型的时间从数周缩短到数小时，并支持实时推理应用如智能图像识别和自然语言处理。AI产品经理需关注GPU资源的管理策略，包括硬件选型、负载优化和成本控制，以确保产品的高性能和可扩展性。随着AI模型规模的扩大，GPU架构持续演进，例如通过Tensor Cores等专用优化，进一步推动AI产品的创新与部署效率。
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