人工智能技术硬件包括-人工智能技术硬件包括哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术硬件包括的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术硬件包括的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能最理想的硬件？
2. 人工智能属于电子信息还是计算机？
3. 为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”？

人工智能最理想的硬件？

本质上AI只是算法实现，那么不管什么硬件其实都是算法的载体。比如，一个下围棋的人工智能算法，可以用CPU实现，也可以用GPU实现。但更多的来说，GPU在处理计算机视觉相关算法比较有优势。

让我们先深入了解一下现在正在人工智能领域发生的结构性转变。机器学习训练、推理算法和相关的技术是人工智能的基础，而这些算法已经存在了几十年了。而为英伟达等公司创造了巨量机会的转折点是：

有了跨多个行业的大量有用的训练数据集；

芯片设计和工艺尺寸的进展让与机器学习相关的并行处理的成本和功耗特性达到了可以接受的程度。

随着各种不同行业中许多不同类型的设备都越来越多地与互联网相连（换句话说就是 IoT 现象），生成的有用数据的量以及机器学习使用这些数据来改善这些行业中用户体验的能力都将受到广泛的影响。作为 x86 CPU 的协处理器，GPU 可以为机器学习带来大量所需的并行处理。GPU 原本是为游戏和图形处理应用设计的。配合 CUDA 等多线程编程环境，人们发现 GPU 是最有效执行机器学习算法的最优选择。

硬件指的是运行 AI 算法的芯片与相对应的计算平台。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行计算神经网络，同时，还有 FPGA 和 ASIC 也具有未来异军突起的潜能。

GPU （Graphics Processing Unit）称为图形处理器，它是显卡的“心脏”，与 CPU 类似，只不过是一种专门进行图像运算工作的微处理器。

人工智能属于电子信息还是计算机？

人工智能属于计算机专业，芯片设计开发属于电子信息专业，可以这么说。但二者也有互相关联及支持的地方。

人工智能主要是基于神经网络型的软件工程的算法实现和智能化的穿戴设备，还有物联网中物与物互联的智能控制，其中有软件的编程，机器视觉的算法，但里面也离不开芯片，传感器电子硬件技术。

芯片设计大多是基于逻辑电路，自顶向下的设计思想，这里面也有软件程序及逻辑实现的逻辑编程语言。

为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”？

从硬件仿生和物理层面的人工智能研究也是有的，比如脉冲神经网络和忆阻器……

从目前的对比数据来看，类似脉冲神经网络的成果并没有展现在特定AI任务的性能上超越性的优势，所以暂时看来关注度还比较低。

首先，问题就有问题，人工智能的研究既基于算法，又需要硬件。

NVIDIA每年更新显卡都不只是更新gtx 680、gtx780…gtx1080这些游戏显卡。如果你对人工智能、支持向量机、卷积神经网络等有了解，那你应该知道每次NVIDIA发布新卡都会有丽台的卡，价格比游戏显卡昂贵，从丽台 p100到p4000到现在的丽台GV100。每一次更新其计算能力都发生了飞跃。

那么问题来了，为啥研究人工智能就研究算法而不做硬件？其实这两方面都有人做，各司其职，做算法的人研究如何运用卷积神经网络进行识别，面对爆炸的信息量如何最大化榨取处理器的计算能力。而做硬件的行业操心如何能让其核心拥有更强大的计算单元，更低的功耗。

现在人工智能面临的问题，不是快和慢，而是有些事情做不到。根据现有的计算[_a***_]：即使把神经元近似的实现为一些计算芯片，即使用CMOS的方式搭出一个神经网络，它的计算能力和用软件写出来的卷积神经网络并没有本质的区别。

目前人工智能发展的困难不在于是否用硬件实现，而在于算法。

举个不恰当的例子，要想让马儿跑，得先让马儿走起来再说，现在马儿连站都站不起来，谈何马儿跑。

关于详细的如何选择，选择哪方面的研究，以及国内外领先的的课题组和相应的研究，我想，这个论文调研需要自己动手做才更深刻。我的导师常跟我说：“授人以鱼不如授人以渔”。希望你能学到点什么。

到此，以上就是小编对于人工智能技术硬件包括的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术硬件包括的3点解答对大家有用。

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