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人工智能計(jì)算是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和軟件所做的工作，它可以對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，從中獲得有洞察的信息并生成新的能力。

算盤、六分儀、算尺和計(jì)算機(jī)等數(shù)學(xué)工具見證了人類的進(jìn)步史。這些數(shù)學(xué)工具幫助人們往來貿(mào)易、征服大海，并提高了人們的認(rèn)知與生活質(zhì)量。如今，人工智能（AI）計(jì)算成為了最新的數(shù)學(xué)工具，正推動(dòng)著科學(xué)和工業(yè)的發(fā)展。

AI 計(jì)算的定義

AI 計(jì)算是一種計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)密集型流程，通常會(huì)使用加速系統(tǒng)和軟件，它可以從大量數(shù)據(jù)集中提取新的見解并在此過程中學(xué)習(xí)新能力。我們?nèi)缃裆钤谝粋€(gè)數(shù)據(jù)時(shí)代，因此，AI 計(jì)算是這個(gè)時(shí)代的革命性技術(shù)，它能夠找到人類無法找到的規(guī)律。例如，美國運(yùn)通使用 AI 計(jì)算來檢測(cè)每年數(shù)十億次信用卡交易中的欺詐行為；醫(yī)生使用 AI 計(jì)算來尋找腫瘤，并在無數(shù)醫(yī)療影像中發(fā)現(xiàn)細(xì)微的異常情況。

AI 計(jì)算的三個(gè)步驟

在介紹眾多 AI 計(jì)算用例前，我們先來了解一下它是如何運(yùn)作的。首先，用戶（通常是數(shù)據(jù)科學(xué)家）需要整理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，這個(gè)階段稱為提取/轉(zhuǎn)換/加載（ETL）。這項(xiàng)工作現(xiàn)在可以通過 Apache Spark 3.0 在 NVIDIA GPU 上加速進(jìn)行。Apache Spark 是目前最流行的開源大數(shù)據(jù)挖掘引擎之一。然后，數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)選擇或設(shè)計(jì)最適合其應(yīng)用的 AI 模型。一些在開拓新領(lǐng)域或?qū)で蟾?jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的公司會(huì)從頭開始設(shè)計(jì)并訓(xùn)練自己的模型。這個(gè)過程除了需要一定的專業(yè)知識(shí)外，還可能需要一臺(tái) AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)和 NVIDIA 的幫助。

機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維（MLOps）更加詳細(xì)地描述了 AI 計(jì)算的三個(gè)主要步驟——ETL（最上面的一行）、訓(xùn)練（右下）和推理（左下）。許多公司選擇采用預(yù)訓(xùn)練 AI 模型并根據(jù)其應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。在提供軟件、服務(wù)和支持的門戶網(wǎng)站 NVIDIA NGC 上，有幾十種預(yù)訓(xùn)練模型和定制工具可供使用。最后，公司會(huì)通過他們的模型來篩選數(shù)據(jù)。這個(gè)關(guān)鍵步驟被稱為推理，AI 將會(huì)在這個(gè)步驟中提供可行的洞察與見解。這三個(gè)步驟需要消耗很多精力，但好在每個(gè)人在各種幫助下都能夠使用 AI 計(jì)算。例如，NVIDIA TAO 工具套件可以使用遷移學(xué)習(xí)將三個(gè)步驟簡(jiǎn)化為一個(gè)，這種方法不需要大型數(shù)據(jù)集就能為新的應(yīng)用定制現(xiàn)有的 AI 模型。除此之外，NVIDIA LaunchPad 還為用戶提供了各種模型部署用例的實(shí)踐培訓(xùn)。

AI 模型的內(nèi)部構(gòu)造

AI 模型被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其靈感來自于人類大腦內(nèi)部的網(wǎng)狀構(gòu)造。這些 AI 模型展開后看起來就像是由多層線性代數(shù)方程組成的數(shù)學(xué)“千層面”。深度學(xué)習(xí)作為目前最流行的一種 AI 形式，得名就是因?yàn)樗稍S多這樣的‘層’組成。

識(shí)別圖像的深度學(xué)習(xí)模型示例（選自美國國家科學(xué)院的一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)的文章，圖片來源：藝術(shù)家 Lucy Reading-Ikkanda）進(jìn)一步聚焦，你就會(huì)看到每一層都由眾多方程式堆棧組成，每個(gè)方程式都代表著一組數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)的可能性。 AI 計(jì)算將每一層中的每一個(gè)方程堆棧相聯(lián)系，以尋找規(guī)律。這是一項(xiàng)龐大的工程，需要高度并行的處理器在高速計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上共享大量數(shù)據(jù)。

GPU 計(jì)算與 AI 的結(jié)合

事實(shí)上，AI 計(jì)算的引擎是 GPU。 NVIDIA 于 1999 年推出了第一款 GPU，用于需要大規(guī)模并行計(jì)算的電子游戲 3D 圖像渲染。 GPU 計(jì)算很快被推廣到電影大片的圖形服務(wù)器中?？茖W(xué)家和研究者在世界上最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)上使用 GPU，其可應(yīng)用的研究范圍小到化學(xué)中的微小分子，大到天體物理學(xué)中的遙遠(yuǎn)星系。當(dāng) AI 計(jì)算在十多年前出現(xiàn)時(shí)，研究者很快就開始使用 NVIDIA 的可編程平臺(tái)運(yùn)行并行處理。下面的視頻簡(jiǎn)單回顧了 GPU 的歷史。

AI 計(jì)算的歷史

AI 這個(gè)概念至少可以追溯到艾倫·圖靈所在的時(shí)代，這位英國數(shù)學(xué)家在二戰(zhàn)期間幫助破解了密碼信息。

艾倫·圖靈 1947 年，圖靈在一次演講中說：“我們想要的是一臺(tái)能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的機(jī)器?！?/span> NVIDIA 為了紀(jì)念他的遠(yuǎn)見卓識(shí)，以他的名字命名了 NVIDIA 的一個(gè)計(jì)算架構(gòu)。圖靈的展望在 2012 年成為了現(xiàn)實(shí)。研究者在 2012 年開發(fā)出了能夠比人類更快、更精準(zhǔn)識(shí)別圖像的 AI 模型。ImageNet 比賽的結(jié)果也大大加快了計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展。今天，以機(jī)器學(xué)習(xí)界大咖 Andrew Ng 創(chuàng)立的 Landing AI 為代表，許多公司正在使用 AI 和計(jì)算機(jī)視覺提高制造業(yè)的效率，與此同時(shí)，AI 也在為體育、智慧城市等領(lǐng)域帶來更接近真人的視角與思維方式。

AI 計(jì)算開啟對(duì)話式 AI

2017 年 Transformer 模型面世后，AI 計(jì)算在自然語言處理方面獲得了巨大的進(jìn)步，出現(xiàn)了一種名為“attention”的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它可以捕捉如文本、語音等連續(xù)數(shù)據(jù)中的上下文。如今，對(duì)話式 AI 已十分普遍。它可以解析用戶在搜索框中輸入的句子，也可以在用戶開車時(shí)讀出短信并讓你口述回復(fù)。這些大型語言模型還被應(yīng)用于藥物研發(fā)、翻譯、聊天機(jī)器人、軟件開發(fā)、呼叫中心自動(dòng)化等眾多領(lǐng)域。

AI+圖形：創(chuàng)造 3D 世界

許多意想不到的領(lǐng)域的用戶正在體驗(yàn) AI 計(jì)算的力量。最新的電子游戲憑借著實(shí)時(shí)光線追蹤與 NVIDIA DLSS 將畫面真實(shí)性提高到了更高級(jí)別。后者利用 AI 在 GeForce RTX 平臺(tái)上為用戶提供了超流暢的游戲體驗(yàn)。這僅僅是個(gè)開始。新興的神經(jīng)圖形學(xué)將加速虛擬世界的創(chuàng)建，以填充 3D 互聯(lián)網(wǎng)與元宇宙。

神經(jīng)圖形學(xué)將加速虛擬世界的設(shè)計(jì)和開發(fā)，填充 3D 互聯(lián)網(wǎng)與元宇宙

AI 計(jì)算用例

汽車、工廠和倉庫 汽車制造商正在運(yùn)用 AI 計(jì)算以提供更加平穩(wěn)、安全的駕駛體驗(yàn)，并為乘客提供智能化車載信息娛樂功能。梅賽德斯-奔馳正在與 NVIDIA 聯(lián)手開發(fā)軟件定義汽車。該公司即將推出的車型將提供由 NVIDIA DRIVE Orin 中央計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)的智能和自動(dòng)駕駛功能。這些系統(tǒng)將在數(shù)據(jù)中心使用建立在 NVIDIA Omniverse 基礎(chǔ)上的 DRIVE Sim 軟件進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，以確保它們能夠安全應(yīng)對(duì)各類場(chǎng)景。梅賽德斯-奔馳在 CES 上宣布，它還將使用 Omniverse 設(shè)計(jì)并規(guī)劃其全球各地的制造和裝配設(shè)施。許多公司通過在 NVIDIA Omniverse 中創(chuàng)建 AI 數(shù)字孿生工廠來提高工廠的效率，寶馬集團(tuán)也是其中之一。如下視頻所示，百事可樂等消費(fèi)業(yè)巨頭也為其物流中心采用了這種方法。工廠和倉庫內(nèi)的自主機(jī)器人進(jìn)一步提高了制造業(yè)和物流業(yè)的效率。許多機(jī)器人由 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 平臺(tái)驅(qū)動(dòng)，并通過 NVIDIA Isaac Sim 在模擬和數(shù)字孿生中使用 AI 進(jìn)行訓(xùn)練。過去一年里，就連拖拉機(jī)和割草機(jī)都通過 AI 實(shí)現(xiàn)了自主運(yùn)行。位于加州利弗莫爾的初創(chuàng)企業(yè) Monarch Tractor 在去年 12 月推出了一款 AI 驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)車，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)的自動(dòng)化；位于科羅拉多州博爾德的 Scythe 于去年 5 月推出了一款裝有八個(gè)攝像頭和十多個(gè)傳感器的自主電動(dòng)割草機(jī) M.52（如下視頻所示）。 @2023 Scythe Robotics版權(quán)歸Scythe Robotics 所有
此視頻由ScytheRobotics制作，如果您有任何疑問或需要使用此視頻，請(qǐng)聯(lián)系ScytheRobotics 保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全，檢測(cè)基因序列 AI 計(jì)算用例的數(shù)量和種類十分驚人。網(wǎng)絡(luò)安全軟件在數(shù)字指紋等 AI 技術(shù)幫助下更快檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)釣魚和其他網(wǎng)絡(luò)威脅。醫(yī)療領(lǐng)域的研究者們?cè)?2022 年 1 月依靠 AI 計(jì)算在 8 小時(shí)內(nèi)完成了整個(gè)基因組的測(cè)序，打破了紀(jì)錄。其研究成果（如下視頻所述）有可能治愈罕見遺傳病。 AI 計(jì)算還被應(yīng)用在銀行、零售、郵局、電信、交通運(yùn)輸和能源網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域。如今，AI 計(jì)算技術(shù)不斷開拓新應(yīng)用，研究者正在開發(fā)更新、更強(qiáng)大的方法。過去一年中，另一種強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——擴(kuò)散模型開始流行。這種模型可以將文字描述轉(zhuǎn)換成精美的圖像。研究者預(yù)測(cè)這些模型的應(yīng)用將進(jìn)一步拓展 AI 計(jì)算的版圖。

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原文標(biāo)題：什么是 AI 計(jì)算？

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