模型训练：训练深度神经网络（如大语言模型LLMs、扩散模型）需要处理海量数据并进行巨量的矩阵运算（如卷积、梯度计算）。模型推理：训练好的模型投入实际使用（如用户与ChatGPT对话、图像识别）的过程称为推理。

计算流体动力学：模拟飞机、赛车的空气流场，发动机内的燃烧过程，天气预报和气候建模。分子动力学模拟：用于新药研发，模拟蛋白质折叠、药物与靶点的相互作用，加速疫苗和药物的发现过程。天体物理学与宇宙学：模拟宇宙的形成、星系碰撞、黑洞行为等。材料科学：模拟新材料的原子结构和性质，帮助发现更强、更轻的材料。

风险建模与分析：银行和金融机构使用GPU进行复杂的蒙特卡洛模拟，以快速评估投资组合的风险。欺诈检测：实时分析数百万笔交易，通过机器学习模型即时识别异常模式和潜在的欺诈行为。高频交易：在毫秒甚至微秒级别内分析市场数据并执行交易指令

医学影像分析：加速MRI（磁共振）、CT（计算机断层扫描）等影像的重建和处理速度。利用AI模型在影像中自动检测肿瘤、病变和其他异常，辅助医生诊断。基因组学：加速基因测序数据的比对和分析，推动精准医疗的发展。