10、AI在硬件与应用领域的发展与应用

AI在硬件与应用领域的发展与应用

1. AI硬件发展历程

1.1 GPU在AI中的崛起

2011年，谷歌大脑项目通过在YouTube上观看电影训练AI识别猫和人的区别，为此动用了谷歌大型数据中心的2000个CPU。然而，很少有人能有如此资源来复制这项工作。

另一方面，NVIDIA的Bryan Catanzaro和斯坦福大学的Andrew Ng使用12个NVIDIA GPU成功复制了谷歌的工作。此后，人们意识到GPU可以取代大量配备CPU的计算机系统，从而推动了各种AI项目的发展。2012年，多伦多大学的Alex Krizhevsky使用GPU赢得了ImageNet计算机图像识别竞赛，众多研究人员使用GPU也取得了惊人的成功。

1.2 深度学习处理器（DLP）的出现

研究人员一直在寻找更好的方法来训练、验证和测试用于创建AI应用的模型，其中一种方法是使用新的计算技术，另一种是增加处理能力，如使用GPU。但GPU也有局限性，它仅在矩阵操作和大规模并行处理方面表现出色，因此人们一直在寻找更好的解决方案。

1.2.1 DLP的定义

深度学习处理器（DLP）是一种专门的处理器，在训练、验证、测试和运行AI应用方面具有优势，它试图为AI应用创造一个即使在较小或性能较弱的设备上也能快速运行的环境。大多数DLP具有以下特点：
- 独立的数据和代码内存区域
- 独立的数据和代码总线
- 专门的指令集
- 大的片上内存
- 大的缓冲区以鼓励数据重用模式

2014年，Tianshi Chen等人在一篇白皮书中提出了第一个DLP——DianNo