多年來，計(jì)算機(jī)硬件一直是一個不太活躍的市場。占主導(dǎo)地位的x86微處理器架構(gòu)已經(jīng)達(dá)到了通過小型化可以實(shí)現(xiàn)的性能增益的極限，因此制造商主要關(guān)注將更多的內(nèi)核封裝到芯片中。

對于快速發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來說，GPU就是救星。GPU最初是為圖形處理設(shè)計(jì)的，它可以有數(shù)千個小內(nèi)核，非常適合AI訓(xùn)練所需的并行處理能力。

人工智能的本質(zhì)是得益于并行處理，大約10年前，人們發(fā)現(xiàn)，設(shè)計(jì)用于在屏幕上顯示像素的GPU很適合這一點(diǎn)，因?yàn)樗鼈兪遣⑿刑幚硪?，可以在其中放入很多核心?

這對英偉達(dá)公司來說是個好消息，該企業(yè)的市值從2015年的不到180億美元飆升至去年市場收縮之前的7350億美元。直到最近，該企業(yè)還幾乎獨(dú)攬了整個市場。但許多競爭對手正試圖改變這種局面。

在人工智能工作負(fù)載方面，到目前為止主要是英偉達(dá)的GPU，但用戶正在尋找可以將其提升到新水平的技術(shù)，隨著高性能計(jì)算和AI工作負(fù)載的不斷融合，我們將會看到更多種類的加速器出現(xiàn)。

大型芯片制造商并沒有停滯不前。三年前，英特爾收購了以色列芯片制造商哈瓦那實(shí)驗(yàn)室，并讓這家企業(yè)成為其人工智能開發(fā)工作的重點(diǎn)。

哈瓦那去年春天推出的Gaudi2訓(xùn)練優(yōu)化處理器和Greco推理處理器，據(jù)稱速度至少是英偉達(dá)旗艦處理器A100的兩倍。

今年3月，英偉達(dá)推出了擁有800億個晶體管的H100加速器GPU，并支持該公司的高速NVLink互連。它具有一個專用引擎，與上一代相比，它可以將自然語言處理中，使用的基于Transformer的模型的執(zhí)行速度提高六倍。最近使用MLPerf基準(zhǔn)的測試顯示，在大多數(shù)深度學(xué)習(xí)測試中，H100優(yōu)于Gaudi2。英偉達(dá)也被認(rèn)為在其軟件堆棧中具有優(yōu)勢。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起和發(fā)展，帶動了新一輪的科技創(chuàng)新，自動化生產(chǎn)、機(jī)器人技術(shù)、信息技術(shù)等得到長足發(fā)展，并逐漸影響著人們的衣食住行。 世界主要發(fā)達(dá)國家也已經(jīng)把發(fā)展人工智能上升到國家的戰(zhàn)略。

2011年，美國制定了《國家機(jī)器人計(jì)劃》以“建立美國在下一代機(jī)器人技術(shù)及應(yīng)用方面的領(lǐng)先地位”。

2013年，美國白宮成立人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)委員會，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)全美各界在人工智能領(lǐng)域的行動，探討制定人工智能相關(guān)政策和法律;2016年10月又連續(xù)發(fā)布《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》和《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》兩份報(bào)告，將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面;2017年，制定了《國家機(jī)器人計(jì)劃2.0》，決定劃撥專項(xiàng)資金支持機(jī)器人科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)研究;同年還發(fā)布了《人工智能與國家安全》和《人工智能未來法案》保證美國的人工智能技術(shù)的領(lǐng)先，并從政策上保證人工智能技術(shù)的發(fā)展;2018年，白宮召開“人工智能峰會”，意在推動機(jī)器人、算法和人工智能技術(shù)的快速部署。

2019年，美國總統(tǒng)特朗普簽署“美國人工智能倡議”行政命令，確保美國在人工智能相關(guān)領(lǐng)域保持研發(fā)優(yōu)勢。

在數(shù)字計(jì)算機(jī)中，當(dāng)運(yùn)行人工智能算法時浪費(fèi)的大量能量是由一個簡單而普遍存在的設(shè)計(jì)缺陷造成的，它使每一次計(jì)算都變得低效。通常情況下，計(jì)算機(jī)的內(nèi)存，即保存計(jì)算過程中的數(shù)據(jù)和數(shù)值，被放置在遠(yuǎn)離處理器的主板上，而處理器是進(jìn)行計(jì)算的地方。

最近從斯坦福轉(zhuǎn)到了人工智能物聯(lián)網(wǎng)( (AIoT) )公司Aizip的萬偉爾解釋說，對于流經(jīng)處理器的信息來說，"這有點(diǎn)像你花了8個小時的通勤時間，但你卻做了2個小時的工作。"

用新的一體式芯片來解決這個問題，把內(nèi)存和計(jì)算放在同一個地方，方式很直接。它也更接近我們的大腦可能處理信息的方式，許多神經(jīng)科學(xué)家認(rèn)為我們大腦的計(jì)算是發(fā)生在神經(jīng)元群中，而記憶是在神經(jīng)元之間的突觸加強(qiáng)或減弱其連接時形成的。但問題是：開發(fā)這種設(shè)備絕非易事，因?yàn)槟壳暗挠洃浶问脚c處理器中的技術(shù)不兼容。

幾十年前，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們開發(fā)了這種創(chuàng)造新芯片的材料，這些芯片在存儲內(nèi)存的地方進(jìn)行計(jì)算，這種技術(shù)被稱為內(nèi)存計(jì)算(compute-in-memory)。鑒于傳統(tǒng)的數(shù)字計(jì)算機(jī)性能還非常好，這些想法幾十年來被忽視了。

1964年，斯坦福大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)他們可以操縱某些被稱為金屬氧化物的材料，以打開和關(guān)閉其導(dǎo)電能力。這很重要，因?yàn)椴牧显趦煞N狀態(tài)之間切換的能力為傳統(tǒng)的記憶存儲提供了支柱。通常，在數(shù)字存儲器中，高電壓狀態(tài)對應(yīng)于1，而低電壓對應(yīng)于0。