AI行业变革要素

AI领域正面临翻天覆地的变化，其进步的核心要素是算力、算法和数据。现在，我们手中的智能手机正源源不断地产生大量数据，比如网络视频、短视频、直播以及自拍照片等，数据量正以惊人的速度膨胀。在短短20分钟内，34亿网民生成的视频资料量巨大，处理这些资料需要的计算能力高达50个Exa Flops，这个数字实在让人感到惊讶。

不同应用场景计算要求

在多个应用场景中，我们注意到，对于语音和自然语言处理，处理30分钟的语音信息大概需要70个Exa Flops的计算能力。至于互联网视频、音频以及安防视频的处理，所需的算力分别是50、70和71 Exa Flops。将这些数值相加，总共达到了210 Exa Flops。这种庞大的计算需求，比特派钱包官网入口清楚地表明了人工智能进步对强大计算能力的迫切需求。

深度学习的功耗问题

深度学习领域需要大量计算， 比特派最新版本这导致能量消耗极高。无论是个人电脑、笔记本、手机还是服务器，它们的能耗都有上限。然而，深度学习却需要三千个兆瓦的数据中心来支撑计算。这种高能耗直接导致成本显著增加，给深度学习带来了成本和能耗的双重压力。

主流计算架构情况

在AI深度学习计算领域，我们通常采用CPU与GPU的混合架构。然而，针对不同应用场景对强大计算力的追求，无论是CPU方案还是GPU方案，都需要处理海量的数据。从这个角度来观察，目前广泛应用的计算架构在满足AI发展需求上，似乎显得有些力不从心。

脉动阵列架构突破

自1980年代起，众多学者对脉动阵列加工技术展开了深入研究。在这一领域，谷歌公司率先实现了技术突破，成功研制出脉动阵列TPU结构。我国随后也取得了显著进展，同样实现了这一技术结构。这种结构能实现神经元与权重间脉动数据的传递，还能将神经网络数据高效传输到NPU进行计算，从而快速处理张量运算，为解决计算难题带来了新途径。

算法特性与发展前景

BTM的新论文谈到了矩阵在计算中的线性与非线性特性。这些特点给加密技术带来了不可改变的性质。FNV算法和Random Proof等技术展示了非线性操作和不可逆加密的优势。张量计算的PoW公链算法具有很大的发展空间。比特大陆的每一代AI产品都将支持Bytom的挖矿运算。利用AI芯片的助力，这有利于进一步促进Bytom与人工智能技术的深度结合。

关于人工智能领域，未来是否能够诞生更高效、更节能的计算方式，大家有何高见？若您认同这一看法，不妨点赞并转发本篇文章，让我们共同探讨这个议题。