2025年4月6日
📌 **1. 短短几十年间从 MIPS 到 Exaflops：计算能力正在爆炸式增长，并将彻底改变 AI**
🔗 [原文链接](https://venturebeat.com/ai/mips-to-exaflops-in-just-40-years-compute-power-is-exploding-and-it-will-transform-ai/)
**内容概要：**
计算能力的发展正以前所未有的速度呈指数级增长，其演进历程堪称一部浓缩的技术革命史。从上世纪衡量计算机性能的 MIPS（每秒百万条指令）标准，到如今衡量超级计算机能力的 Exaflops（每秒百亿亿次浮点运算），仅仅用了几十年的时间。这种爆炸性的增长不仅仅是数字上的飞跃，更关键的是，它为人工智能（AI）的发展提供了前所未有的强大引擎，预示着 AI 将在各个领域带来颠覆性的变革。
文章指出，我们可能正处在一个历史性的转折点——首次同时拥有了足够强大的计算基础设施和日益成熟的 AI 算法，使得我们能够利用 AI 解决那些过去被认为远超人类能力极限的复杂问题。从气候变化建模、新药研发到复杂的金融预测和个性化教育，强大的算力正在解锁 AI 的巨大潜力。
回顾计算能力的发展历程，摩尔定律（Moore’s Law）虽然在传统 CPU 领域面临挑战，但并行计算，特别是图形处理单元（GPU）的崛起，为 AI 训练提供了完美的解决方案。GPU 最初为图形渲染设计，其大规模并行处理架构恰好契合了深度学习（Deep Learning）中 Neural Networks（神经网络）训练所需的密集型矩阵运算。Nvidia 等公司在此浪潮中扮演了关键角色，不断推出性能更强的 GPU 和专门为 AI 定制的计算平台。例如，在最近的 Nvidia GTC 大会上，该公司展示了据称是首个单机架 Exascale 级别的服务器系统，这标志着 AI 计算能力再次迈上新的台阶。
除了 GPU，专门的 AI 加速器，如 Google 的 TPU（Tensor Processing Unit）和其他厂商的 NPU（Neural Processing Unit），进一步优化了 AI 任务的计算效率。这些硬件与优化的软件库（如 CUDA、TensorFlow、PyTorch）相结合，极大地缩短了复杂 AI 模型的训练时间，从数周、数月缩短到数天甚至数小时。
这种计算能力的飞跃直接推动了 AI 模型的规模和复杂度的指数级增长。几年前还难以想象的拥有数千亿甚至万亿参数的 Large Language Models (LLMs)，现在已成为现实，它们在自然语言理解、生成和推理方面展现出惊人的能力。同样，在计算机视觉、语音识别和 Reinforcement Learning（强化学习）等领域，更大、更深的模型也带来了性能的显著提升。
展望未来，Exascale 甚至更高级别的计算能力将继续推动 AI 向更广阔的领域渗透。我们可以期待 AI 在以下方面发挥更大作用：
* **科学发现：** 加速材料科学、基因组学、天体物理学等领域的研究进程，模拟复杂系统，发现新的科学规律。
* **医疗健康：** 实现更精准的疾病诊断，加速个性化药物研发，优化医疗资源分配。
* **自动驾驶与机器人：** 提升感知、决策和控制能力，使更高级别的自动驾驶和更智能的机器人成为可能。
* **个性化服务：** 提供更懂用户需求的个性化推荐、教育和娱乐体验。
然而，计算能力的爆炸式增长也带来了挑战，例如巨大的能源消耗、数据传输瓶颈以及对更高效算法的需求。如何在追求更强算力的同时，关注可持续性、效率和 AI 伦理，将是未来发展的重要议题。
总而言之，计算能力的指数级增长是当前 AI 革命的核心驱动力。从 MIPS 到 Exaflops 的飞跃不仅是技术工程的奇迹，更预示着一个由 AI 深度赋能、能够解决人类面临的最严峻挑战的新时代的到来。我们正站在一个激动人心的起点，计算与智能的融合将继续以前所未有的方式重塑我们的世界。