数字时代的算力：解锁人工智能的能力

在人工智能(AI)的背景下，“计算能力”是指计算机或计算机网络执行复杂计算、处理大量数据和快速运行复杂算法的能力。这是人工智能的一个关键方面，因为许多人工智能任务，如机器学习和深度学习，需要大量的计算资源才能高效地执行。

计算能力在人工智能中的重要性可以用一个类比来解释:想象一个侦探试图解决一个复杂的谜题。侦探同时处理的线索和证据越多，思考速度越快，他就能更早地拼凑出解决方案。同样，更多的计算能力使人工智能模型能够处理和分析大量数据，从而提高准确性和更快的决策速度。

计算能力主要由两个关键组成部分决定:

（1）处理器(CPU/GPU/TPU):处理器就像是计算机的大脑。它执行人工智能任务所需的所有计算和操作。CPU(中央处理单元)可以很好地处理一般任务，但对于AI来说，GPU(图形处理单元)或TPU(张量处理单元)等专门的单元经常被使用。这些专门的单元可以同时执行多个计算，使它们更快地执行AI任务。

（2）内存(RAM):内存就像一个工作空间，计算机可以在其中快速访问和存储数据。在人工智能中，需要处理大型数据集，因此拥有足够的RAM至关重要。如果内存有限，计算机可能不得不浪费时间不断地从存储器中获取数据，从而减慢进程。

拥有足够的计算能力可以使人工智能的突破成为可能。研究人员和开发人员可以用更大、更复杂的模型进行实验，从而在自然语言处理、计算机视觉和自主系统等各种人工智能应用中取得进步。

ChatGPT问世后，很多人都有这样的疑问，“中国企业能做出ChatGPT这样的大模型吗？”

这其中，算法可能不是差距最大的环节，真正卡脖子的，是很多人想不到的算力。

算力对于训练大模型可是太重要了。

像GPT-3.5这个模型，本身由1750亿个参数组成。参数就像旋钮，模型在训练过程中学会调整以产生适当的响应。拥有大量的参数使模型能够捕获语言中的复杂模式，理解上下文，并生成连贯且与上下文相关的响应。

这种巨大的计算能力和大量的参数有助于ChatGPT参与自然和类似人类的对话的能力。它可以理解细微的表述差别，遵循上下文，并在广泛的主题中提供详细的答案或回应。

人工智能，一天也离不开海量的算力。

供稿单位：重庆市无线电科普体验中心

审核专家：张启义

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