人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。
短期内GPU仍将主导Al芯片市场，短期将延续Al芯片的领导地位。GPU作为市场上Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片，应用潜力较大。凭借其强大的计算能力、较高的通用性，GPU将继续占领Al芯片的主要市场份额。
截至目前，全球人工智能的计算力主要是以GPU芯片为主。据Frost&Sullivan，目前GPU芯片在AI芯片中的占比最大，达36.54%。预测到2020年占比将提升至42.3%，市场规模约为38亿美元，预测到2024年占比提升至51.4%，届时全球人工智能GPU芯片市场规模将达111亿美元
AMD Radeon Vega FE
它是一款完美的 GPU，适用于以 4K 格式工作并需要硬件加速渲染的视频编辑人员。与之前的旗舰 20 系列机型相比，Cuda Cores 加倍，RTX 3090 在所有性能类别中都堪称强悍。然而，以 RTX 3080 价格的 1/2 倍，如果您在最苛刻的工作流程中工作或只想要最好的，它可能最值得。
AMD Radeon Vega FE 在 2048 位总线上的 16GB HBM2 视频内存。这为您提供了483.8GB/s 的内存带宽，这几乎是每秒 0.5 TB 的数据。这种超快 VRAM 的大量分配意味着您将有能力在 Premiere 和其他 3D 应用程序中处理繁重的 4K 工作流程
如果你的GPU（显卡）过高，可能会导致电脑出现卡顿、崩溃等问题，甚至可能会对显卡造成损伤。以下是一些处理方式：
1. 检查温度：使用软件监测GPU的温度，如果温度过高，可以清理电脑内部或更换散热器。
2. 关闭资源密集型程序：关闭正在运行的需要大量GPU资源的程序或游戏，并禁止软件自启。
3. 降低图形质量：将图形质量从高改为中等或低等级。
4. 更新驱动程序：更新最新版显卡驱动程序，以确保显卡正常工作。
5. 超频设置还原：如果用户曾经对显卡进行过超频设置，则需要将其还原到默认值，以防止过多的GPU使用。
6. 更换硬件：如果以上方法都无法解决问题，则可能需要更换硬件，例如更换散热器或更强劲的显卡。
请注意，在尝试这些解决方案之前，请备份所有重要文件和数据，并确保您知道该如何操作电脑。如果您不确定如何解决问题，请向专业人士求助。