通信网络中的智能化技术涉及人工智能、机器学习、深度学习等技术。机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据并从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。这一分层结构常常使用贪婪算法等逐层构建而成，并从中选取有助于机器学习的更有效的特征。信息通信网络与人工智能协同融合，具有非常突出的优势和特点，主要如下。......
2025-09-29
GPU的高能低耗在人工智能领域的优势
【摘要】：就在这个时候，科学家们发现了图形处理器GPU。功耗低、运算能力强是衡量芯片水平的主要指标，从这个方向去看，我们可以用直观的数字进行对比，体会一下CPU与GPU之间的差距：如果每秒钟处理4．5万张照片，需要160个CPU芯片同时参与计算，而GPU芯片却只要8个。能耗差距也比较大，GPU的电力消耗只有CPU的二十分之一。正是因为更有性价比的GPU芯片的应用与推广，彻底降低了人工智能领域的参与门槛。
实际上，传统的CPU芯片发展已经在2025年出现疲态，体积越来越小，晶体管越来越多，边际效益上已经很难再有大幅提升。就在这个时候，科学家们发现了图形处理器GPU。
经常玩电脑游戏的人应该知道，显卡主要是由GPU构成的，用于游戏图像的渲染。它里面的核心是一个叫作“shader”的运行单元，专门用于像素、顶点、图形等渲染，这恰好与人工智能的图像识别能力相匹配。
只需要为GPU加入可编程的功能，就能够承担与CPU同样类型的工作，从而弥补因CPU性能不足而导致的算力发展瓶颈。
人工智能的终极目标是模拟人脑，人脑大概有1000亿个神经元，1000万亿个突触，能够处理复杂的视觉、听觉、嗅觉、味觉、语言能力、理解能力、认知能力、情感控制、人体复杂机构控制、复杂心理和生理控制，而功耗只有10～20瓦。(https://www.chuimin.cn)
功耗低、运算能力强是衡量芯片水平的主要指标，从这个方向去看，我们可以用直观的数字进行对比，体会一下CPU与GPU之间的差距：
如果每秒钟处理4．5万张照片，需要160个CPU芯片同时参与计算，而GPU芯片却只要8个。能耗差距也比较大，GPU的电力消耗只有CPU的二十分之一。
大家千万不要小看这样的技术进步，表面上它代表着人工智能领域的阶段性突破。从更深层次来说，这些数字的背后，代表着企业巨大的采购成本与运营成本。正是因为更有性价比的GPU芯片的应用与推广，彻底降低了人工智能领域的参与门槛。在这之后，许多中小企业甚至个人都敢于加入人工智能领域的竞争中来，从而推动了整个行业的良性发展。
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