近些年来人工智能概念越来越火,我们也越来越期待人工智能社会的到来。但是现在它的前行道路上出现了一点坎坷。日益成长人工智能系统,需要更强大的算力。但是芯片行业更新迭代的速度已经满足不了这种需求。
文字表达可能感觉缺乏说服力,让一组数据来更清晰的带你认识下人工智能对算力的需求增长多么强劲。
如果你想成为人工智能领域的领头羊,那么你需要的算力,在2012年到2018年这六年期间,增长了30万倍。现在你也许会很好奇:过去是如何实现这种强劲增长的呢?
传统的增加算力的方法有两种。
第一种:做小每个运算单元,这样就可以在单个处理器中放入更多的运算单元,单个处理器的算力就会更强大。根据现在我们对处理器行业的了解,这种单个处理器已经小到纳米级别了,快接近物理极限了。也就是说这种方法提升算力已经很困难了。
第二种:增加处理器的数量,像四核处理器,八核处理器,就是这种逻辑做出来的。这种是以资源换算力方法,有很大的限制。使用的资源越多,需要消耗的电力和人力越多,而要去协调这么多算力,也需要更多的算力资源。缺点太明显。
人工智能发展的核心是:算力,但现在增长算力的两个方法都遇到了瓶颈。世界都在寻找解决方案。量子计算的出现,让我们看到解决困境的希望。
现在你肯定很想了解量子计算了,为什么说他能解决现在的困境。
量子计算比普通的计算快的多,而且高效的多。量子计算很复杂,一两句话说不清楚。这里引用比喻简单说下它的工作原理,让你有个清晰的概念。
一个人进了迷宫,迷宫有9条路,只有一条路能出去。
以前要出去会这样做:一个人一条一条路去尝试,最多需要走九次才能出去,这样会很慢(一个处理器);要最快的话,我们找9个人同时去走(增加处理器),但你要有人在9个人之间协调,这又要增加了人数。
量子计算出现了:就是一个人,但这个人是孙悟空啊!他可以拔出猴毛变出8个人,9个心意相同同时出发,直接最快找到出路。(谷歌目前实验阶段的量子计算机能用3分多钟的时间,就解决现在最强大的超级计算机1万年才能求解出的问题。不过,谷歌的系统要实现稳定生产和商业应用,还需要很长的路要走。)
这也就是目前各大公司如此关注量子计算进程的原因。
大奇非常期待。
对于量子计算你有什么看法,可以留言和大家交流!
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