,但是它的成本过高与功耗都动辄超过了消费者承受范围。
这时候,专门定制用来贴切这些应用场景的ai芯片便应运而生,像是谷歌早期训练阿尔法狗还用的显卡芯片,后期便直接用自行研发的ai芯片来训练。
林奇这时才懵懵懂懂的想起来。
ai芯片之所以能够胜出,便在于ai算法涉及到的太多卷积、残差网络、全连接类型计算。
而这些计算本质上便是加法和乘法。
类似于林奇曾经接触到的那些法术模型的计算。
要知道,一个成熟些的ai算法,执行一次它的话,动辄便等价于上万亿次加法乘法计算。
而先进些的cpu处理器,算上多核一秒钟的计算次数也就几百亿次。
来处理上万亿次便有着时间差距。
可像是谷歌开发的tpu1,它一秒钟的计算次数,是接近100万亿次。
一秒钟都把上万亿次计算的ai算法执行了上百次了。
如果说gpu是专门从cpu中分离出去处理图像计算,那么ai芯片则是专门分离处理ai算法计算。
这一切,都源自于深度学习对于神经网络算法的依赖!
偏偏。
此时的林奇看着这份硬是在自己脑海里建立起来的奇迹,已经坑不出半句话来。
说多少,那都是多余。
法术模型本身涉及的便是最基本的加法乘法运算。
而林奇最初制定的方案,便是日后往人工智能转型,却没想到,居然还在这儿被硬生生地抬了一个台阶。
此时他重新望着对面的神孽,对方满意地看着林奇。
很显然,林奇看懂了ai芯片的构造,不会让宝珠有蒙尘的一日。
“神经网络!”
神孽萌发出惊天的声音,再度席卷林奇耳
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