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第1109章 AI仿生

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度学习。有了深度学习,就有了大规模深度神经网络学习的可能性。第一家跟进的公司是英伟达,开发出了世界首款AI芯片……”

“等等!”周不器头很大,打断了他,“AI芯片到底是什么?咱们要做的4g芯片是通用芯片吧?有什么区别?”

沈向阳道:“处理能力更强,算力更强大!通用芯片,就是可以通用。AI芯片的应用范围很小,主要就是人工智能。比如黄图鉴别,这就是人工智能,看似简单,却需要超级强大的算力才行。通用芯片就做不到了,需要AI芯片来处理。”

“呃……”

“这么说吧,你知道Photoshop为什么没有手机版吗?”

“因为手机端的算力不够?”

“差不多就这意思。”沈向阳点了点头,“在电脑上打开一款大型游戏,如果处理器性能不行,就会很卡。手机上也是。一般性的游戏、视频,通用芯片就够了。可是遇到超大计算量,这就很难了,比如视频的渲染,通用芯片不可能完成。嗯,其实我们也有解决办法,就是云计算平台。手机用户如果要深度渲染视频,可以把视频上传到云端,然后让云端的处理器来进行计算、处理。可这就慢了,需要上传、下载,过程很麻烦。如果有性能强大的AI仿生芯片,可以处理超大计算,就可以直接在手机端进行深度的视频渲染了。又比如你此前说过的手机端人脸识别,这就需要强大的人工智能计算能力,通用芯片会很吃力,最多做一些简单的人脸识别。AI芯片却可以识别得更全面,更准确。”

周不器轻轻颔首,基本理解了。

他不了解AI芯片是什么鬼东西。

但是,他做紫微星这么久,也有了一定程度的技术认知,再结合先知先觉,就可以有敏锐的判断了。

未来的技术大方向,是中心化的云计算。然后,是去中心化的边缘计算。

大概逻辑就是现在科技不发达,本地端的芯片处理能力不够,遇到处理不了的问题怎么办?上传到云端,去使用云计算。然后通过云端反馈结果。

等以后科技发达了,本地的芯片处理能力就够了,一些复杂的处理就不需要上传到云端了,可以在本地端或者靠近本地端的边缘地带进行计算了。

这个AI芯片的理念,符合去中心化的潮流!

去中心化有一个好处——安全。

把信息传到云端处理,就相当于把自家的内容交给了云计算平台,搞不好会泄密。直接在本地端处理


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