隨著硅基計(jì)算逐漸受到摩爾定律瓶頸的制約，許多IT公司開始將發(fā)展重心轉(zhuǎn)向需要新架構(gòu)解決其性能和功耗問題的AI計(jì)算。另一個(gè)重點(diǎn)是量子計(jì)算，根據(jù)咨詢公司的最新研究，它與現(xiàn)有的硅架構(gòu)系統(tǒng)完全不同，但具有強(qiáng)大的解決復(fù)雜問題的能力。隨著云相關(guān)應(yīng)用越來越依賴人工智能計(jì)算和高性能計(jì)算（HPC），同時(shí)智能汽車、AR/VR 和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)更佳功耗的需求不斷上升，新計(jì)算技術(shù)的發(fā)展預(yù)計(jì)將帶動(dòng)在接下來的幾年內(nèi)關(guān)閉。kx2esmc
得益于2012年以來的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和GPU強(qiáng)大的計(jì)算能力，人工智能計(jì)算在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理（NLP）相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)超越人類。DIGITIMES Research的調(diào)查結(jié)果顯示，它還有助于相關(guān)應(yīng)用市場的增長。kx2esmc
目前人工智能模型的訓(xùn)練主要有兩個(gè)方向：一是中超大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過超級(jí)計(jì)算機(jī)或海量GPU集群系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。其次，智能手機(jī)和 AR/VR 等小型低功耗系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)加速器 (DLA) 和微控制器 (MCU) 進(jìn)行訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)最高效的每瓦性能。kx2esmc
不同的異構(gòu)處理器在性能和每瓦效率上輸出不同的結(jié)果，但它們都遵循相同的規(guī)律，即性能越高，每瓦效率越低。目前，超高每瓦效率（接近或大于1petaOPS/W）的處理器仍處于研發(fā)階段，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的內(nèi)存計(jì)算（CIM）和模擬AI處理器是重點(diǎn)發(fā)展方向。kx2esmc
量子計(jì)算，通過設(shè)計(jì)量子電路和量子門，利用量子比特強(qiáng)大的物理特性來解決當(dāng)代計(jì)算機(jī)無法解決的模擬、搜索或代數(shù)問題。量子比特可以通過電子、原子或光子產(chǎn)生。主要由IBM和谷歌開發(fā)的超導(dǎo)技術(shù)是目前構(gòu)成量子計(jì)算機(jī)的最主流方法，但光子和俘獲離子等其他技術(shù)仍有機(jī)會(huì)迎頭趕上。kx2esmc
量子計(jì)算機(jī)的性能由其量子比特?cái)?shù)來判斷。IBM 于 2022 年 11 月宣布的最新量子處理器 Osprey 已經(jīng)具有 433 個(gè)量子位。這家美國公司將推出具有 1,000 多個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)，并將于 2023 年將該產(chǎn)品商業(yè)化。kx2esmc
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