1 साल की अल्प अवधि में मशीन लर्निंग की वृद्धि दर के उभरने के बाद बाहर की उम्मीदों से भी परे है. कमेंटरी बताते है कि मशीन सीखने के बाजार वास्तव में है Nvidia हाल ही में उज्ज्वल से फलफूल रहा है शेयर मूल्य प्रदर्शन आंखों । इसके अलावा, GPU केवल मशीन लर्निंग सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं है, सबसे अच्छा चिप चयन, मशीन लर्निंग काम डेटा सेंटर से भी हो सकता है, धीरे-धीरे डिवाइस चलती है, अर्धचालक उद्योग की मांग बढ़ जाती है । सेमीकंडक्टर इंजीनियरिंग के अनुसार, मशीन लर्निंग अभी भी २०१६ की शुरुआत में एक वैज्ञानिक प्रयोग माना जाता था, लेकिन यह अब लागू किया जाना शुरू कर दिया है ताकि उत्पाद में सुधार और उपभोक्ता बाजार द्वारा स्वागत किया जाना शुरू कर दिया । पहले विकास गणना क्षमताओं की एक बड़ी संख्या का परिणाम है, बैंडविड्थ, कम लागत स्मृति, और एल्गोरिथ्म अभिसरण. इन एल्गोरिदम उनकी प्रक्रियाओं को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, जिनमें से अधिकांश डेटा खनन आपरेशनों हैं. सबसे पहले, एक बार सुविधाओं के 1 सेट स्थापित किया गया है, डेटा दोहराया जाएगा और संकेत कर सकते है जो विसंगतियों विनिर्माण या डिजाइन में हुई है और क्या वहां अतिरेक है, और परिणाम परिचालन क्षमता में तेजी से और उल्लेखनीय वृद्धि, उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार, विश्वसनीयता, दक्षता, बिजली की खपत और उपज है । मशीन लर्निंग के दूसरे छोर निष्कर्ष (inferencing) है, जो एल्गोरिदम इतना परिष्कृत है कि मशीनों सुविधाओं के 1 सेट के तहत काम कर सकते हैं, अनिवार्य रूप से ज्ञात, अनुमानित या अज्ञात कारकों पर आधारित उपकरणों या अनुप्रयोगों (apps) के लिए स्वीकार्य व्यवहार का निर्माण है । हालांकि, एक बार मशीन अज्ञात है, अज्ञात भविष्य के फैसलों के लिए एक संदर्भ के रूप में प्रशिक्षण और निष्कर्ष डेटाबेस में जोड़ दिया जाएगा या प्रासंगिकता के अभाव के कारण की अनदेखी की । टिप्पणी का कहना है कि इस प्रक्रिया को कंप्यूटिंग शक्ति का एक बहुत आवश्यकता है और है Nvidia शेयर की कीमत बढ़ाने के लिए चमक के लिए कारण है । GPU सस्ती है और समानांतर आपरेशनों की एक बड़ी राशि का समर्थन कर सकते है (बड़े पैमाने पर समानता), जो प्रशिक्षण के अंत के लिए महत्वपूर्ण है कि चल बिंदु आपरेशनों पर निर्भर करता है । हालांकि, वर्तमान बाजार प्रतिस्पर्धा तय सूत्री गणना पर निर्भरता के निष्कर्ष को चालू करने के लिए शुरू कर दिया है । विभिंन सुराग से पाया जा सकता है कि बाजार में प्रतिस्पर्धा अर्धचालक उद्योग के उद्भव के बाद भी प्रभाव लाएगा । चूंकि अनुमान के रूप में ज्यादा डेटा केंद्र के प्रशिक्षण के अंत तक ही सीमित नहीं है, यह डेटा केंद्र में या जमीन पर किया जा सकता है, और निष्कर्ष के रूप में एल्गोरिथ्म परिष्कृत किया जा रहा है और कैसे डिवाइस काम करता है का गठन की प्रक्रिया जारी है के रूप में विभिंन मोबाइल उपकरणों में आगे बढ़ने की उंमीद है । नतीजतन, अर्धचालक उद्योग के समग्र विकास एक लाभ है, क्योंकि अत्यंत तेजी से प्रसंस्करण, भंडारण और भंडारण और बेहद तेजी से चिप तारों की एक बड़ी संख्या में बड़ी मांग लाने के लिए । इसके अलावा, बुनियादी ढांचे की जरूरत के लिए डेटा में अचानक वृद्धि को संभालने के अंदर और बाहर संचरण उपकरण के लिए, बनाने के लिए उपकरणों के लिए वृद्धि की मांग के अलावा संचारित किया जा रहा है, सत्यापित या तेजी से debugging उपकरणों पैदा करेगा ।
