还要把其中的“猫”分辨出来，不能把猫或者大象、不穿衣服的大姐姐之类的东西混进去。

要处理这种级别的数据，需要非常庞大的计算力，这也是谷歌为什么会动用16000片cpu的原因。

可为什么阿列克斯用两张显卡就能达到一样甚至超过谷歌的能力呢？

这就取决于显卡的并行运算能力了。

拥有大规模并行计算架构，还拥有大量相对简单的核心，这些核心更擅长处理高度并行的任务，比如矩阵运算和卷积运算。

而cpu虽然单个核心性能强大，但核心数量少得多，处理并行计算任务时速度就更慢了。

英伟达的A100在深度学习任务中的计算速度比普通cpu甚至要快100倍。

gpu还配备了大容量、高带宽的显存，能够快速读取和存储大量的数据。而cpu的内存容量小，带宽有限，处理大规模数据的时候自然缺少效率。

而在iageet大赛这种图像识别任务中，gpu可以快速读取和处理大量的图像数据，提高处理速度和准确性，这也不是cpu能比的。

比赛当天。

这并不是什么唱歌比赛，也不是什么选秀现场，自然没有太多的长枪短炮或者大量呐喊摇旗的观众。

说到底在2012年，iageet大赛还只是一个比较小众的项目，国内甚至没几个人听说过。

这次大赛一共有38个团队参与，大一点的如谷歌微软，小一点的就像阿列克斯这种个人参加。

更多的团队来自世界各地，像黑洞这种团队。

而在这群人中，文韬明显是最具名气的那一个。

相比起来，文韬的名气在这里却是格格不入。

一个做游戏的，来参合什么AI？这不搞笑吗？

再加上在场的全是自身的学者和工程师，向来是看不上华国同行的，更别论是一群做游戏的，连同行都谈不上。

文韬很明显从很多团队那里看到了鄙夷。

然后看着他们与不同的团队交流，眼神纷纷看向自己，一部分人露出恍然大悟的表情后，眼神也跟着鄙夷起来。

此时的文韬倒是无所谓，鄙夷就鄙夷吧，等会看看该谁鄙夷谁。

没有什么开场仪式或者讲话，大家都是资深人士了，这次大赛就是检验各自成果的时候。

随着素材库的开放，各大团队的工作人员开始忙碌，要先把自家模型接入素材库，然后开始根据不同的人物进行图像识别。

这事轮不到文韬自己动手，他在四处观察，终于看到了阿列克斯的存在。

一个稚气未脱的年轻人，嗯……

文韬走了过去，看着阿列克斯摆弄着自己的显卡。

“你好，你也用显卡来训练图像识别吗？”

这个“也”字，就不得不让阿列克斯注意到了。

“抱歉，你刚才说也？你也使用了显卡进行图像识别的训练吗？”

文韬笑着点头，“是啊，所以看见你在摆弄显卡，才过来打个招呼。”

阿列克斯一下就紧张了起来，但看着文韬东方人的面孔，又突然放下了心。