GPU解决方案可提供出色的性能和功能，并推动从桌面设备到数据中心再到云端的创新。不管是开发先进的产品，讲述身临其境的故事，还是重塑未来的城市，GPU都可以帮您更好更快地实现目标。
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NVIDIA RTX技术自发布以来，已成为产品设计、建筑、游戏、特效和可视化领域的全新行业标准。全球领先的软件制造商纷纷开始推出采用RTX技术的应用程序，并且在不断更新其支持NVIDIA RTX技术的新版本。截至目前，数量已达40余款，让数千万用户能够充分利用光线追踪和AI技术。比如V-Ray、Arnold、Redshift、Keyshot、OctaneRender、国产渲染器D5 Fusion等等都集成了RTX实时光线追踪技术。 更多集成 NVIDIA RTX 实时光线追踪的应用程序等可参考以下链接：https://www.nvidia.com/en-us/design-visualization/rtx-enabled-applications/
人工智能——由机器诠释的人类智能：小到手机上使用的图像识别软件，大到《钢铁侠》中的贾维斯，你都可以将其归在人工智能的范畴里。人工智能既可以是科幻，也可以是我们生活中的一部分；机器学习——实现人工智能的一种方式：这种方法的特别之处在于，它不是通过手动编写特定的程序来完成某项工作，而是借助海量数据进行「训练」，让机器自己学会如何完成任务，就像人通过积累经验来掌握一项新本领一样；深度学习——一种实现机器学习的方法：机器学习中有一种算法叫做「人工神经网络」，是指通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。深度学习是在人工神经网络基础上发展而来，通过建立大得多也复杂得多的神经网络，来获得更精准的效果。但这种方法需要消耗巨大的计算资源。深度学习现在这么火，和当今计算性能的飞跃有着密切联系。总结一下，可以这么说，机器学习是人工智能的一个子集，深度学习又是机器学习的一个子集。
AE 使用光线追踪渲染完全都是GPU加速渲染的。PR 水银回放引擎，其中的特效也都是靠GPU来加速渲染的。在输出的时候选择GPU编码也可以提视频输出的速度。影响渲染速度的主要是特效的难度以及显卡的性能。特效计算量越大，显卡CUDA核心越少，渲染速度越慢。特效计算量小，显卡型号越高，CUDA核心越多，渲染速度越快。Adobe 不断在 Premiere Pro CC 与 After Effects CC 中融入 GPU 加速技术，让视频制作人员能够将精力集中在最重要的事上——尽情发挥创意。几年前，After Effects CC 加入了光线追踪 3D 技术这项升级，其对于 CUDA 的支持正是 After Effects CC 性能大幅增强的原因之一。除此之外，Adobe和NVIDIA已针对NVIDIA Quadro上的内置NVIDIA硬件编码器对Premiere Pro进行了优化。通过使用主流H.264或H.265/HEVC编解码器，编辑者输出高分辨率视频的速度比单独使用CPU快5倍。
之前看到网上总结的一句话，CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，具备很大的数据集来训练，GPU多核并行计算的优势就突显出来了，而且GPU核心数很多，运算浮点能力强，可以支撑大量数据的并行计算，而且拥有更高的访存速度，就这，GPU就比CPU更适合深度学习了。N卡中有很多系列适用于跑深度学习，如Tesla系列，今年发布的A100更是有史以来最大的7nm芯片，由54B晶体管、40gb的HBM2 GPU存储器和1.5tb/s的GPU存储器带宽组成，能为深度学习（DL）训练提供了高达624 TF的FP16算术吞吐量，为DL推理提供了多达1248个INT8算术吞吐量的TOP。
WinFast RTX AI工作站是经过NVIDIA认证的，配备了一整套经过测试和优化的数据科学软件，建构于NVIDIA CUDA-X AI之上，拥有超过15个函数库，使现代计算应用程序能够受益于NVIDIA的Quadro RTX GPU加速计算平台。