9、人工智能硬件与应用的发展现状及前景

人工智能硬件与应用的发展现状及前景

1. 人工智能硬件的特点与优势

1.1 GPU 的独特优势

GPU（图形处理器）与 CPU（中央处理器）相比，通常包含数百个核心，而 CPU 只有几个核心。尽管 CPU 具有更通用的功能，但 GPU 进行计算的速度极快，并且能更快地将数据从 GPU 传输到显示器。这种能力使专用 GPU 成为当今系统中的关键组件。例如，在 2011 年，谷歌大脑项目使用 2000 个 CPU 训练人工智能来识别猫和人的区别；而 Bryan Catanzaro 和 Andrew Ng 仅使用 12 个英伟达 GPU 就复制了谷歌的工作。2012 年，Alex Krizhevsky 使用 GPU 赢得了 ImageNet 计算机图像识别竞赛。

1.2 专业处理环境的探索

深度学习和人工智能是非冯·诺依曼过程，算法任务与底层硬件不匹配，存在各种效率低下的问题。因此，设计与软件匹配的硬件很有吸引力。美国国防高级研究计划局（DARPA）开展了神经形态自适应可塑性可扩展电子系统（SyNAPSE）项目，其理念是结合内存和处理能力来解决问题。IBM 基于此项目构建了更小、更快且节能的系统 TrueNorth，但由于价格高、缺乏适用软件和应用产品，市场接受度低。目前，CPU 和 GPU 的组合虽有不足，但仍占主导地位。不过，谷歌等公司正在研发替代方案，如张量处理单元（TPU），它已应用于谷歌搜索、街景、谷歌相册和谷歌翻译等。

1.3 硬件能力的提升方向

CPU 适用于对编程灵活性要求高于处理能力的业务系统，而 GPU 已成为数据科学、机器学习、人工智能和深度学习的标准。未来可能会出现两种替代处理器：