AI算法离不开强大的计算资源支持,主要的AI计算资源包括:
- GPU
图形处理单元,具有大规模并行计算能力,可高效完成线性代数等计算,是深度学习等AI算法训练的首选设备。Nvidia等厂商的GPU广泛用于AI研究中。
- TPU
谷歌自主设计的AI专用芯片,采用矩阵运算架构,可高效执行卷积神经网络等深度学习模型,使得模型训练时间大幅减少。
- FPGA
现场可编程门阵列,可以重新编程实现并行计算,使其适应AI算法要求。Xilinx等提供了AI加速的FPGA解决方案。
- ASIC
为AI设计的专用集成电路,可以在硬件层面进行优化,达到高能效和性能。多家创业公司推出了AI训练专用的ASIC芯片。
- 量子计算
量子计算利用量子态的并行处理,在某些问题如组合优化上可取得指数级加速,是未来可能的AI计算方式。
- AI芯片
除GPU等通用芯片外,专为深度学习设计的AI特定芯片也在快速增长,如英特尔Nervana、华为Da Vinci等。
- 云计算平台
如Azure、AWS等公有云平台可为AI提供弹性的计算和存储资源,助力AI研发和应用推广。
计算性能是AI取得进步的基础,未来还需要更强大的专用计算资源来推动AI前沿技术的发展。