AI进化史——从硬件到软件，芯片扮演着什么角色？

人工智能的早期探索

人工智能（AI）作为一种模仿人类智能行为的技术，它在20世纪60年代就开始被提及。随着计算机科学的发展，人们逐渐认识到要实现真正的人工智能，需要更高效、更强大的计算能力。这个需求促使了晶体管和集成电路技术的迅速发展，这些是现代芯片制造的基础。

硬件与软件相互作用

随着时间的推移，人工智能研究者们意识到了硬件和软件之间紧密联系。他们发现，不仅仅是算法，更重要的是这些算法可以如何高效地运行在特定的处理器上。这一理解促使了对芯片性能要求不断提高，同时也推动了新型芯片设计和制造技术。

芯片革命：改变游戏规则

当第一颗微处理器Intel 4004发布时，它彻底改变了电子设备设计与开发方式。微处理器是一种集成了CPU、内存、输入/输出接口等功能于一体的小型芯片，这极大地简化了系统架构，使得个人电脑能够普及，从而为人工智能提供了一种新的平台进行实验与研究。

AI应用广泛，但依赖于强大硬件支持

今天，我们看到AI已经渗透到了各个领域，无论是医疗诊断、金融分析还是语音识别，每一个应用都离不开高速、高效率且低功耗的处理单元。在深度学习模型训练中，GPU（图形处理单元）尤其发挥关键作用，因为它们能并行运算大量数据，从而加速复杂任务执行速度。

深度学习时代：GPU成为支柱

深度学习是当前AI领域最热门的话题之一，而GPU正处于这一领域核心位置。在深度神经网络训练过程中，由于需要遍历庞大的参数空间以及反复计算梯度下降，因此GPU所具备的大规模并行性至关重要。这意味着对于想要实现高级认知功能，如视觉识别或自然语言理解等人的选择无疑倾向于采用具有显著增强多线程能力和高度可扩展性的专业级别服务器级GPUs。

专用ASIC：专为特定任务量身定制

除了通用的CPU和GPU，还有专用于某些特定任务或者行业应用的一类特殊类型称之为ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）。例如，在一些具体场景下的自动驾驶车辆里使用到的传感器数据处理可能会使用特别针对此类工作量制作出来的一款 ASIC 来优化资源分配，并减少能源消耗以达到长时间持续运行状态。

人造神经网络架构中的光子操作策略创新

未来趋势：突破传统晶体管—超越Moore定律

结语: 从硬件到软件，一切皆始于那小小的心脏—芯片

10 附录: 关键术语解释