一款AI芯片惊艳亮相亚马逊神秘大会，麻省理工挑战未来AI硬件( 八 )_图1

（来源：麻省理工科技评论）

依然火热的 AI 芯片创业潮

现在，摩尔定律越来越多地遇到由原子级工程组件所带来的物理极限。它也激发了人们新的对其他替代结构和计算方法的兴趣。

美国政府并没有忽视投资下一代人工智能芯片、保持美国在芯片制造领域的总体主导地位所带来的高风险。正如上文提到，Sze 的芯片研发受到了 DARPA 资助，而除了这一项目以外，DARPA 也还资助了其他一些旨在帮助设计开发新人工智能芯片的项目。

需要强调的是，芯片制造领域的创新主要是由深度学习推动的。深度学习是一种非常强大的可以让计算机执行某些任务的学习方式。有了深度学习算法，不需要给计算机制定所谓的规则：在大型的模拟人工神经网络中输入训练数据，然后对其进行调整，使其产生预期的结果。经过足够的训练，深度学习系统可以在数据中发现细微和抽象的模式。从智能手机的人脸识别到医学图像预测疾病，这项技术越来越多的被应用到实际任务中。

但是，深度学习并不那么符合摩尔定律。神经网络可以同时运行许多数学计算，因此它们在处理 3D 图像的视频游戏图形芯片上运行得更有效，专门为支持深度学习算法而设计的芯片则更强大。