8、人工智能专用硬件的发展与应用

人工智能专用硬件的发展与应用

1. 使用GPU

在创建用于模拟人类对特定主题思考的原型系统后，可能需要额外的硬件来提供足够的处理能力，以处理生产系统所需的完整数据集。提供这种处理能力的方法有很多，常见的一种是在计算机的中央处理器之外使用图形处理单元（GPU）。

2. 阿兰·图灵的炸弹机

阿兰·图灵的炸弹机并非任何形式的人工智能，它甚至不是真正意义上的计算机，其主要功能是破解恩尼格玛密码。不过，这一发明为图灵提供了思考的素材，促使他在20世纪50年代发表了题为《计算机器与智能》的论文，描述了图灵测试。炸弹机实际上是基于波兰的一种名为Bomba的机器。

虽然有些资料暗示图灵是独自完成炸弹机的，但实际上他得到了许多人的帮助，尤其是戈登·韦尔奇曼。图灵也并非凭空就能破解德国的加密系统，他在普林斯顿大学时与阿尔伯特·爱因斯坦和约翰·冯·诺伊曼等伟人共事，他撰写的论文激发了其他科学家进行实验和探索。

只要科学家们继续撰写论文、交流想法、创造新观念并进行实验，各种专用硬件就会不断涌现。我们不应认为那些伟大的发明是某人某天突然灵光一现的结果，历史能帮助我们了解技术发展的路径，并为未来指明方向。

3. 冯·诺伊曼瓶颈

冯·诺伊曼瓶颈是由于使用总线在处理器、内存、长期存储和外围设备之间传输数据而产生的自然结果。无论总线的传输速度有多快，都有可能出现过载，形成瓶颈，导致速度下降。随着时间的推移，处理器速度不断提高，而内存和其他设备的改进主要集中在密度上，即能在更小的空间存储更多数据。因此，每次改进都会使瓶颈问题更加突出，导致处理器有大量时间处于空闲状态。

以下是一些常见的解决冯·诺伊曼瓶颈问题的