随着深度学习网络和训练数据的复杂性呈指数级增长，人工智能研究人员的计算需求也不断增加。过去的训练仅限于一台或几台 GPU，通常是在工作站中进行。如今的训练通常使用数十台、数百台甚至数千台 GPU 来评估和优化不同的模型配置和参数。此外，组织中有多名人工智能研究人员，他们都需要同时训练多个模型。这种大规模的系统对人工智能研究人员来说可能很新奇，但这些装置一直是世界上最重要的研究机构和学术界的标志，推动了几乎所有类型的科学研究的创新。