本文主要涉及的问题是关于GPU在人工智能应用中的作用以及GPU人工智能的定义。
GPU人工智能是指利用图形处理器（GPU）来加速人工智能应用程序的运行。GPU是一种专门用于图形和影像处理的处理器，但是由于其高并行处理能力，也逐渐被应用于人工智能领域。
GPU在人工智能应用中的作用主要体现在两个方面：
1.高效的并行计算能力
GPU相对于传统的中央处理器（CPU）具有更高效的并行计算能力，可以同时处理大量的数据和计算任务，因此在人工智能应用中可以大幅提升计算速度和效率。
2.优化的深度学习框架
GPU厂商针对深度学习等人工智能应用，开发了一系列优化的深度学习框架，如NVIDIA的CUDA和cuDNN，这些框架可以更好地利用GPU的并行计算能力，提升深度学习模型的训练速度和效果。
实际上，GPU已经被广泛应用于各种人工智能应用中，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。以图像识别为例，使用GPU进行图像处理和分类，可以实现更快速、更准确的识别结果，同时还可以通过深度学习算法不断优化模型，提升识别效果。
总之，GPU在人工智能应用中的作用不可忽视，它已成为人工智能领域不可或缺的一部分。
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