人工智能（AI）在算力方面的發(fā)展歷程是與硬件技術(shù)的進(jìn)步緊密相連的。

以下是這一領(lǐng)域重要的發(fā)展里程碑：

1. 初始階段（1950s - 1970s）

AI研究起步時(shí)，算力受限于早期計(jì)算機(jī)的性能。這些計(jì)算機(jī)體積龐大，處理能力有限。

個(gè)人計(jì)算機(jī)（PC）的出現(xiàn)使得更多研究者能夠訪問到計(jì)算資源，但其算力仍然非常有限。

2. 微處理器和工作站（1980s - 1990s）

微處理器的發(fā)展帶來了計(jì)算能力的顯著提升。同時(shí)，工作站成為AI研究的重要平臺(tái)。

更強(qiáng)大的微處理器和服務(wù)器出現(xiàn)，為復(fù)雜的AI算法提供了更好的支持。

3. 并行計(jì)算和GPU（2000s - 2010s）

并行計(jì)算技術(shù)的發(fā)展使得處理復(fù)雜計(jì)算成為可能。特別是圖形處理單元（GPU）的應(yīng)用，極大地加速了AI特別是深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。

GPU成為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備。與此同時(shí)，專門為AI設(shè)計(jì)的處理器，如谷歌的TPU（張量處理單元），開始出現(xiàn)。

4. 云計(jì)算、邊緣計(jì)算、智算中心（2010s - 現(xiàn)在）

  云計(jì)算：提供了幾乎無限的計(jì)算資源，使得企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)可以按需使用高性能計(jì)算資源。

  邊緣計(jì)算：為了更快地處理數(shù)據(jù)和響應(yīng)，AI計(jì)算開始向設(shè)備端移動(dòng)，如智能手機(jī)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

  智算中心：是處理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，它擁有大量的AI計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力，并且能夠以較高的性價(jià)比提供服務(wù)。智算中心的核心任務(wù)是完成各類大數(shù)據(jù)和人工智能計(jì)算任務(wù)。

5. 量子計(jì)算（未來趨勢(shì)）

量子計(jì)算：雖然還處于初期階段，但被認(rèn)為有潛力極大地提高計(jì)算能力，可能為AI帶來革命性的突破。

總的來說，AI在算力方面的發(fā)展受益于計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的不斷進(jìn)步，從最初的大型計(jì)算機(jī)到個(gè)人電腦，再到GPU和專用AI處理器，每一次技術(shù)革新都為AI的發(fā)展提供了新的動(dòng)力。未來，隨著新技術(shù)如量子計(jì)算的成熟，AI的算力將進(jìn)入一個(gè)全新的發(fā)展階段。

本文轉(zhuǎn)載自 ??芯語智能??，作者： junlink