AIとその多くのアプリケーションは、GPUテクノロジーなしではおそらく不可能でしょう。高度な技術的な問題を従来のCPUよりも迅速かつ効率的に解決できるGPUの能力は、不可欠なものとなっています。GPUは、ますます大規模になるデータ・セットのトレーニングのために高速性を必要とする、IBMのクラウドネイティブなAIスーパーコンピューター、Velaなど多くの主要AIアプリケーションを駆動しています。AIモデルはデータセンターのGPUでトレーニングおよび実行され、通常は科学研究やその他のコンピューティング集約型タスクを行う企業によって運用されています。

機械学習（ML）とは、データとアルゴリズムを使用して人間の学習方法を模倣するAIの特定分野を指します。ディープラーニング （DL）は、 ニューラル・ネットワークを使用して人間の脳の意思決定プロセスをシミュレートするMLの一部トです。GPUテクノロジーは、両方の技術進歩の領域にとって不可欠です。

MLとDLに関して言えば、GPUは人間と同じような方法で大量のデータ・セットを分類し、そこから推論を行うモデルの能力を強化します。GPUは一度に多くの同時計算を実行できるため、特にメモリーと最適化の領域を強化します。さらに、MLとDLで使用されるGPUは、CPUよりも使用するリソースが少なく、能力や精度も低下しません。

ブロックチェーンは、ビジネス・ネットワークで取引を記録し、資産を追跡するために使用される一般的な台帳であり、特に「プルーフ・オブ・ワーク（作業量の証明）」と呼ばれるステップに関しては、GPU テクノロジに大きく依存しています。暗号通貨など広く使用されている多くのブロックチェーンでは、プルーフ・オブ・ワークのステップは取引の検証に不可欠であり、ブロックチェーンに取引を追加できるようにします。

ゲーム業界では、1990 年代に初めてGPUの力を活用し、速度とグラフィックの精度を高めて全体的なゲーム体験を向上させました。現在、個人用ゲームは、超現実的なシナリオ、リアルタイムのインタラクション、広大で没入型のゲーム内世界のため、かなり演算集中型になっています。仮想現実（VR）、より高い更新レート、高解像度の画面などといったゲームの傾向により、ゲーム業界はますます要求の厳しいコンピューティング環境でグラフィックスを高速に配信するためにGPUに頼っています。

従来、レンダリング時間が長いことは、消費者向けとプロフェッショナル向けの両方の編集ソフトウェア・アプリケーションにおいて大きな障害となっていました。GPUはその発明以来、Final Cut ProやAdobe Premiereなどの一般的な動画編集製品の処理時間とコンピューティング・リソースを着実に削減してきました。現在、並列処理とAIを内蔵したGPUは、プロ仕様の編集スイートからスマートフォン・アプリまで、あらゆる編集機能を劇的に高速化しています。

処理、パフォーマンス、グラフィックス品質の向上により、GPUはコンテンツ制作業界の変革に不可欠な要素となっています。今日、最高性能のグラフィックス・カードと高速インターネットを手にしたコンテンツ・クリエーターは、リアルなコンテンツを生成し、AIと機械学習で強化し、編集してライブ視聴者にかつてないほど高速にストリーミングすることができます。これらはすべて、主にGPUテクノロジーの進歩のおかげです。

GPUは、製品のウォークスルー、CAD図面、医療および地震/地球物理学的イメージングなど、複雑で専門的なアプリケーションの操作性とトレーニング機能を強化するために、多くの業界で高い需要があります。GPUは、3Dアニメーション、AIやML、高度なレンダリング、超リアルな仮想現実（VR）や拡張現実（AR）体験など、消防士、宇宙飛行士、学校の教師などの専門的なトレーニングで使用される高度な視覚化に不可欠です。

さらに、エンジニアや気候科学者は、GPUを搭載したシミュレーション・アプリケーションを使用して、気象条件、流体力学、天体物理学、および特定の条件下での車両の挙動を予測しています。これらの目的で利用できる最も強力なGPUの1つがNvidia geforce RTXチップで、主に科学的な視覚化とエネルギー探査を目的としています。