AI时代的计算需求专用硬件和一般性处理器之间的选择
AI时代的计算需求：专用硬件和一般性处理器之间的选择
在人工智能（AI）迅猛发展的今天，计算能力不再是单纯增加性能就能满足的需求，而是需要高效、灵活且适应复杂任务的处理器。随着深度学习算法在各个行业中的广泛应用，特别是在视觉识别、自然语言处理和机器学习等领域，专用硬件与一般性处理器之间展开了一场关于如何更好地服务于AI计算需求的竞赛。
AI时代对芯片技术提出的新要求
能源效率
深度学习模型通常需要大量数据进行训练，这些训练过程往往伴随着极高的能源消耗。因此，对于实现可持续发展而言，能够提供良好平衡点（即性能与能耗）的芯片显得尤为重要。这要求设计者必须考虑到每一项操作都应该尽可能节能，同时保持或提高整体性能。
计算速度
时间对于大规模数据集来说至关重要。在实际应用中，每秒钟多做几次运算意味着可以更快得到结果，从而提升决策质量。此外，在实时系统如自动驾驶汽车中，更快速响应也是关键因素之一。
硬件支持特定功能
现代AI模型包括神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及它们的一些变种。这些结构在现有的CPU上执行时存在瓶颈，因为它们并不直接优化以便利用CPU架构。而具有专门设计来支持这些功能的人工智能加速卡，可以显著提高执行效率。
专用硬件与一般性处理器：两者的区别
专用硬件
专用的GPU或者TPU等设备通过精心设计其架构，以最大限度地优化特定的工作负载，如图形渲染或深度学习任务。这种特殊化使得它们相比传统CPU来说能够更有效地进行某些类型的心理学实验和科学研究，其中涉及大量并行运算的情况下表现出色。但这也意味着它们只能很好的完成少数特定任务，并不能像通用处理器那样流畅运行其他软件程序。
通用处理器
通用的CPU则旨在为各种不同类型的问题提供解决方案，它们被广泛使用于各种不同的应用中，不仅仅局限于简单数学运算，还包括复杂程序逻辑、内存管理等。虽然当前市场上的主流中央处理单元(CPU)已经逐渐开始拥有部分用于推动人工智能进步所需的一些改进，但他们仍然无法匹敌那些专门针对这一目的设计出来的人类加速卡或者ASICs(应用固态电路)这样的设备。
AI加速技术：从GPUs到TPUs，再到ASICs
为了应对不断增长的人工智能工作负载，一系列新的芯片出现了，他们采用了不同的方法来加快AI模型训练和推理过程：
NVIDIA GPU
NVIDIA公司早期将其Turing架构引入市场，这款基于Tensor Core的小型浮点核心模块，使得GPU成为首选平台，为DL部署打下坚实基础。
Google TPU
谷歌开发了自己的Tenseor Processing Unit(TPU)，它通过一个简洁但高度专业化的体系结构来优化ML工作量。
AMD FPGA & ASIC
AMD公司推出了FPGA(Flexible Programmable Gate Array)产品线，以及自家的HIP(Heterogeneous Integration of Processors)、Xilinx Zynq SoC(Single-Chip System-on-a-Chip), 这些都是为了提供更多灵活性的平台。
Intel Nervana Neural Stick and Intel Stratix10 FPGA
Intel则致力于Neural Compute Stick,这是一个小巧便携式板卡，用以运行预先编译好的Deep Learning模型。此外，其Stratix10 FPGAs同样适合用于DL acceleration.
未来的趋势与挑战
未来的人工智能驱动技术会继续向前发展，这将带来一些新挑战：
能效比：随着面向环境友好的政策越发严格，减少能源消耗变得更加紧迫。这将促使研发人员寻找既强大又节能高效的人机协作系统。
异构系统：由于没有一种“银弹”般解决所有问题，因此我们会看到更多混合使用多种不同类型的心智物联网组成系统，有助于充分利用资源并最小化成本。
隐私保护：随着个人数据敏感性的日益增长，将面临如何安全保护用户隐私信息的问题。
教育培训：由于这些新的工具非常依赖专业知识，所以培养具备正确技能水平的人才变得至关重要，以确保他们能够充分利用这些新兴技术。
总结：
尽管目前有许多创新正在发生，但人工智能领域仍处于快速变化之中。在未来的岁月里，我们可以期待看到更多创新的芯片制造技术，不仅要有能力执行复杂的大规模计算，而且还要保证能源消耗低，并且符合长远环境目标。这场追求更高级别人类机智合作方式的大讨论，将继续激励科技界不断探索并革新，以满足我们的日益增长要求，并帮助我们走向一个更加繁荣、包容的地球村落。
