AI芯片基础：计算架构的黄金十年

第一阶段：芯片算力不足，神经网络没有被受到重视

在早期，受限于芯片算力，复杂的神经网络模型难以实现。这一时期的 AI 主要依赖于专家系统、决策树等传统方法。神经网络虽然在理论上已经被提出，但由于计算资源的匮乏，难以训练出有效的模型，因此没有受到广泛重视。

第二阶段：CPU 算力大幅提升，但仍然无法满足神经网络增长需求

随着摩尔定律的推进，CPU 性能不断提升。这为神经网络的发展提供了一定的计算基础。研究者们开始尝试更大规模的神经网络，并在一些领域取得了突破。但是，神经网络对算力的需求呈指数级增长，单纯依靠 CPU 的性能提升已经难以满足日益复杂的模型训练需求。

第三阶段：GPU 和 AI 芯片新架构推动 AI 快速落地

为了解决算力瓶颈，研究者们开始将目光转向了其他计算架构。与 CPU 相比，GPU 在矩阵运算等方面有着显著的优势，能够大幅加速神经网络训练。与此同时，一些专门针对 AI 加速的芯片架构也开始涌现，如 TPU、NPU 等。这些芯片在算力、功耗等方面进一步优化，为 AI 的落地应用扫清了障碍。

除了芯片算力外，算法的进步、数据的积累也是 AI 发展的重要推动力。在算力瓶颈得到缓解后，一些重要的神经网络结构如 CNN、RNN、Transformer 等被相继提出，并在图像、语音、自然语言处理等领域取得了突破性进展。海量的数据为模型训练提供了丰富的素材，使得神经网络能够学习到更加鲁棒和泛化的特征表示。

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