數(shù)字時(shí)代的算力：解鎖人工智能的能力

在人工智能(AI)的背景下，“計(jì)算能力”是指計(jì)算機(jī)或計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算、處理大量數(shù)據(jù)和快速運(yùn)行復(fù)雜算法的能力。這是人工智能的一個(gè)關(guān)鍵方面，因?yàn)樵S多人工智能任務(wù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，需要大量的計(jì)算資源才能高效地執(zhí)行。

計(jì)算能力在人工智能中的重要性可以用一個(gè)類比來解釋:想象一個(gè)偵探試圖解決一個(gè)復(fù)雜的謎題。偵探同時(shí)處理的線索和證據(jù)越多，思考速度越快，他就能更早地拼湊出解決方案。同樣，更多的計(jì)算能力使人工智能模型能夠處理和分析大量數(shù)據(jù)，從而提高準(zhǔn)確性和更快的決策速度。

計(jì)算能力主要由兩個(gè)關(guān)鍵組成部分決定:

（1）處理器(CPU/GPU/TPU):處理器就像是計(jì)算機(jī)的大腦。它執(zhí)行人工智能任務(wù)所需的所有計(jì)算和操作。CPU(中央處理單元)可以很好地處理一般任務(wù)，但對(duì)于AI來說，GPU(圖形處理單元)或TPU(張量處理單元)等專門的單元經(jīng)常被使用。這些專門的單元可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)算，使它們更快地執(zhí)行AI任務(wù)。

（2）內(nèi)存(RAM):內(nèi)存就像一個(gè)工作空間，計(jì)算機(jī)可以在其中快速訪問和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。在人工智能中，需要處理大型數(shù)據(jù)集，因此擁有足夠的RAM至關(guān)重要。如果內(nèi)存有限，計(jì)算機(jī)可能不得不浪費(fèi)時(shí)間不斷地從存儲(chǔ)器中獲取數(shù)據(jù)，從而減慢進(jìn)程。

擁有足夠的計(jì)算能力可以使人工智能的突破成為可能。研究人員和開發(fā)人員可以用更大、更復(fù)雜的模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從而在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和自主系統(tǒng)等各種人工智能應(yīng)用中取得進(jìn)步。

ChatGPT問世后，很多人都有這樣的疑問，“中國企業(yè)能做出ChatGPT這樣的大模型嗎？”

這其中，算法可能不是差距最大的環(huán)節(jié)，真正卡脖子的，是很多人想不到的算力。

算力對(duì)于訓(xùn)練大模型可是太重要了。

像GPT-3.5這個(gè)模型，本身由1750億個(gè)參數(shù)組成。參數(shù)就像旋鈕，模型在訓(xùn)練過程中學(xué)會(huì)調(diào)整以產(chǎn)生適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。擁有大量的參數(shù)使模型能夠捕獲語言中的復(fù)雜模式，理解上下文，并生成連貫且與上下文相關(guān)的響應(yīng)。

這種巨大的計(jì)算能力和大量的參數(shù)有助于ChatGPT參與自然和類似人類的對(duì)話的能力。它可以理解細(xì)微的表述差別，遵循上下文，并在廣泛的主題中提供詳細(xì)的答案或回應(yīng)。

人工智能，一天也離不開海量的算力。

供稿單位：重慶市無線電科普體驗(yàn)中心

審核專家：張啟義

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