เมื่อการ์ดจอเป็นสนามแข่ง สหรัฐนำตลาดด้วยผู้นำอย่าง NVIDIA ที่พัฒนาเทคโนโลยีล้ำสมัย ขณะที่จีนแข่งขันผ่านบริษัทท้องถิ่น เพื่อผลิตการ์ดจอเอง จุดนี้แสดงถึงการชิงความเป็นหนึ่ง
ตั้งแต่ปัญญาประดิษฐ์เฟื่องฟู การ์ดจอได้ กลายเป็นแกนหลัก ของ การวิจัยโมเดล AI โดย เพิ่มพลังประมวลผล ใน การฝึกโมเดลลึก เช่น การประมวลภาษา NVIDIA นำเสนอชิป เช่น A100 และ H100 เพื่อ สนับสนุนคำนวณใหญ่ ส่วน AMD ออกแบบ Instinct สำหรับ งานวิทยาศาสตร์สูง สำหรับผู้พัฒนา GPU ลดเวลาการทำงาน จาก สัปดาห์เป็นชั่วโมง ทำให้ AI เติบโตก้าวไกล
จาก จุดเริ่มต้นอันเรียบง่าย การ์ดจอได้ พัฒนาอย่างก้าวกระโดด กลายเป็น พลังหลักของยุคดิจิทัล ไม่ว่าใน งานสร้างสรรค์ หรือ ชีวิตประจำวัน ผู้ผลิตชั้นนำ ยังคง ผลักดันนวัตกรรม เช่น Ray Tracing เพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพ และในอนาคต GPU จะยังคง ขับเคลื่อนโลกดิจิทัล ด้วย พลังที่มากขึ้น
ตั้งแต่สมัยแรกที่พื้นฐาน การ์ดจอได้ พัฒนาสู่ หัวใจของโลกเทคโนโลยี ในด้านเกม มัน ให้กราฟิกสุดล้ำ ในวิดีโอเกมท็อป สำหรับคนทำงาน GPU เร่งงานวิดีโอ และ พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ในชีวิตเรา สมาร์ทโฟนและยานยนต์สมัยใหม่ ใช้ GPU เพื่อ จัดการกราฟิกทันที
กรณีชัดเจน คือ GPU ในด้านปัญญาประดิษฐ์ การ์ดจอ ใช้ จัดการระบบที่หนัก เช่น ระบบภาษาขนาดหนัก หรือ เทคโนโลยีจดจำกราฟิก พลังคำนวณคู่ขนาน ช่วย ตัดระยะฝึกให้ไว จุดนี้ช่วย AI ก้าวหน้า ใน ระยะไม่กี่ปี ที่ผ่านมา
ข้อดีเพิ่มเติมคือ การ์ดจอ มี แรมพิเศษ เช่น VRAM ที่ ทำให้การเข้าถึงฉับไว กว่า RAM ปกติ ความไวนี้จำเป็น เพราะทำให้การ์ดจอจัดการกราฟิกหนัก ได้ ไร้ที่ติ
ก่อนสมัยที่ GPU จะมีบทบาท คอมพิวเตอร์ต้อง ใช้ชิปหลักเพียงตัวเดียว เพื่อ สร้างภาพพื้นฐาน ซึ่ง มีเพียงภาพขาวดำ จนถึงปี 1981 IBM พัฒนา CGA ออกมา อันเป็น จุดกำเนิดของการ์ดกราฟิก โดย แสดงสีได้ 4 สี ที่ความละเอียด 320x200 อันต่ำ ถึงจะดูธรรมดาในสายตาคนยุคใหม่ แต่ CGA วางเส้นทาง ให้ วงการเทคโนโลยีกราฟิก
การชิงของยักษ์ใหญ่ จะ นำไปสู่เทคโนโลยีใหม่ ที่ น่าประหลาดใจเกินคาด ไม่ว่า การ์ดจอ ที่ดีขึ้น หรือ ประยุกต์ที่ไม่เคยเห็น
สมัยก่อนหน้านี้ การ์ดจอถูก ออกแบบมาเพื่อ กราฟิกในเกม โดย มุ่งที่กราฟิกสวยงาม แต่เมื่อ ยุค AI เริ่มต้น GPU ได้ ปรับหน้าที่ กลายเป็น พลังหลัก ในการ ประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ ด้วย ความสามารถคำนวณพร้อมกัน ที่ เหนือกว่า CPU NVIDIA และ AMD พัฒนาเทคโนโลยี เพื่อ สนับสนุนปัญญาประดิษฐ์ เช่น ชิปสำหรับการคำนวณ ทำให้ GPU ปัจจุบัน เป็น รากฐานของ AI
ตั้งแต่ปัญญาประดิษฐ์เฟื่องฟู การ์ดจอได้ กลายเป็นแกนหลัก ของ การวิจัยโมเดล AI โดย เพิ่มพลังประมวลผล ใน การฝึกโมเดลลึก เช่น การประมวลภาษา NVIDIA นำเสนอชิป เช่น A100 และ H100 เพื่อ สนับสนุนคำนวณใหญ่ ส่วน AMD ออกแบบ Instinct สำหรับ งานวิทยาศาสตร์สูง สำหรับผู้พัฒนา GPU ลดเวลาการทำงาน จาก สัปดาห์เป็นชั่วโมง ทำให้ AI เติบโตก้าวไกล
จาก จุดเริ่มต้นอันเรียบง่าย การ์ดจอได้ พัฒนาอย่างก้าวกระโดด กลายเป็น พลังหลักของยุคดิจิทัล ไม่ว่าใน งานสร้างสรรค์ หรือ ชีวิตประจำวัน ผู้ผลิตชั้นนำ ยังคง ผลักดันนวัตกรรม เช่น Ray Tracing เพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพ และในอนาคต GPU จะยังคง ขับเคลื่อนโลกดิจิทัล ด้วย พลังที่มากขึ้น
ตั้งแต่สมัยแรกที่พื้นฐาน การ์ดจอได้ พัฒนาสู่ หัวใจของโลกเทคโนโลยี ในด้านเกม มัน ให้กราฟิกสุดล้ำ ในวิดีโอเกมท็อป สำหรับคนทำงาน GPU เร่งงานวิดีโอ และ พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ในชีวิตเรา สมาร์ทโฟนและยานยนต์สมัยใหม่ ใช้ GPU เพื่อ จัดการกราฟิกทันที
กรณีชัดเจน คือ GPU ในด้านปัญญาประดิษฐ์ การ์ดจอ ใช้ จัดการระบบที่หนัก เช่น ระบบภาษาขนาดหนัก หรือ เทคโนโลยีจดจำกราฟิก พลังคำนวณคู่ขนาน ช่วย ตัดระยะฝึกให้ไว จุดนี้ช่วย AI ก้าวหน้า ใน ระยะไม่กี่ปี ที่ผ่านมา
ข้อดีเพิ่มเติมคือ การ์ดจอ มี แรมพิเศษ เช่น VRAM ที่ ทำให้การเข้าถึงฉับไว กว่า RAM ปกติ ความไวนี้จำเป็น เพราะทำให้การ์ดจอจัดการกราฟิกหนัก ได้ ไร้ที่ติ
ก่อนสมัยที่ GPU จะมีบทบาท คอมพิวเตอร์ต้อง ใช้ชิปหลักเพียงตัวเดียว เพื่อ สร้างภาพพื้นฐาน ซึ่ง มีเพียงภาพขาวดำ จนถึงปี 1981 IBM พัฒนา CGA ออกมา อันเป็น จุดกำเนิดของการ์ดกราฟิก โดย แสดงสีได้ 4 สี ที่ความละเอียด 320x200 อันต่ำ ถึงจะดูธรรมดาในสายตาคนยุคใหม่ แต่ CGA วางเส้นทาง ให้ วงการเทคโนโลยีกราฟิก
การชิงของยักษ์ใหญ่ จะ นำไปสู่เทคโนโลยีใหม่ ที่ น่าประหลาดใจเกินคาด ไม่ว่า การ์ดจอ ที่ดีขึ้น หรือ ประยุกต์ที่ไม่เคยเห็น
สมัยก่อนหน้านี้ การ์ดจอถูก ออกแบบมาเพื่อ กราฟิกในเกม โดย มุ่งที่กราฟิกสวยงาม แต่เมื่อ ยุค AI เริ่มต้น GPU ได้ ปรับหน้าที่ กลายเป็น พลังหลัก ในการ ประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ ด้วย ความสามารถคำนวณพร้อมกัน ที่ เหนือกว่า CPU NVIDIA และ AMD พัฒนาเทคโนโลยี เพื่อ สนับสนุนปัญญาประดิษฐ์ เช่น ชิปสำหรับการคำนวณ ทำให้ GPU ปัจจุบัน เป็น รากฐานของ AI