预计2022-2027年期间，中国智能算力规模年复合增长率达33.9%

智能算力在AI深度学习中的应用主要体现在以下几个方面：一是训练模型，深度学习模型具有复杂的结构和大量的参数，需要大量的计算资源进行训练，智能算力通过GPU、TPU等高性能的计算设备，加速深度学习模型的训练过程。二是推断推理，智能算力通过高性能计算设备和专门的推理芯片加速深度学习模型的推断过程，提高了模型的实时性和稳定性。三是模型优化，通过智能算力可以对模型进行自动化的超参数调优、网络结构搜索、模型剪枝等操作，进一步提高模型的精度和效率。

以计算机视觉为例，需要GPU加速作为算力基础，实现大量数据训练和AI模型训练，比如通过卷积神经网络技术进行图像分类、目标检测和图像分割等任务，从而达成图像分类和目标检测、人脸识别、图像生成和风格迁移、三维重建和虚拟现实、视频分析和行为识别等具体应用。