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　　要是数据是新的黄金，那么今天的「黄金」将以对追求拉长的组织的趋势和客户行动的无价洞察力的形式体现。但是占据巨额数据——尽管光荣——仍然是个题目，至少而今是如此。

　　大普遍坎阱都有巨额可用的数据，但没有措置悉数这些数据的底子格式或安排。今朝每禀赋成 2.5 quintillion 字节的数据，而且随着 IoT 技艺在一端的扩散以及在另一端为数十亿凡是用户供应供职的集考中云劳动的扩散而加速。本日的法式推算机芯片——核心处置器（CPU）——已经达到了计算本钱超出收益的机能上限。

　　正如 19 世纪驰名的淘金热所申明的那样，人们自然主意于走熟习的路，乃至不惜爬上陡坡并赢得不太理想的终究。源委开发新的道路，许多金矿商的阐发可能要好得多。同样，开荒一条通往数据明白的新道路对付找到通往「新」黄金的理想途路至合垂危。

　　别搞错了——数据一经带来了多数打破，并带来了难以坚信的益处牛宝体育。可是，借使要思可靠从这种新黄金中抽剥扫数价值，那么此刻是跨越 CPU 并寻觅下一代代替品的光阴了，这些代庖品恐怕往时所未有的速度解锁一切洞察力。

　　要实在了解大数据处理在哪些方面以及若何存在不足，看看人工智能（AI）的发扬可以会卓殊有诱导性。

　　人工智能的第一个具有里程碑意想的用例不妨记忆到几十年前搜求算法及其行使的各样考虑项目。最早的算法之一是专为下跳棋而设计的极小极大算法。从那往后牛宝体育，它进化为下国际象棋，成为一个分外强壮的对手。

　　但在棋盘游戏以外，人工智能不息伸长的利用和用例列表很快引发了它的第二个突破：实体就事的激增主要用心明了大量用户数据，以辅助大型企业更好地明确客户必要。

　　不过，牛宝体育这些算法和实体终末只能与它们运行的通用措置器类似好。假使它们在逻辑和内存深刻型办事负载方面表现良好，但它们的处理速度很慢。但是，这种景况在 2009 年发作了变动，当时斯坦福大学的研讨人员创造图形处置单元 (GPU) 在处理深度神经网络方面明晰优于 CPU，牛宝体育原因它们的推算并行度更高——也许同时运行多个算计或进程。这种现代的计算根蒂手腕激励了人工智能的第三次也是最具确定性的冲突，即深度神经汇集时刻。

　　GPU 不只加速了 AI 算法的运行设施。向神经网络的改变成立了亘古未有的算法性能水平，为新算法开垦了一个全新的机遇天下，在此之前，由于 CPU 的部分，这些算法是不不妨的或影响俗气的。此中搜集变革了大家们的搜索引擎的大型谈话模型，以及现在通行的天才式人工智能劳动，如 DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion 和 Midjourney。GPU 革命显然地讲明，精准的处理硬件是胀励现代 AI 革命的关头。

　　起源，与 AI 雷同，大数据商酌项目首先催生了许许多多的算法和用例。其次——再次相通于人工智能——随后出现了大宗的数据汇集和明白供职。比喻，亚马逊、谷歌和微软等全数首要云提供商环绕大数据清晰构筑了巨额根底技巧。

　　但与 AI 及其 GPU「革命」区别的是，大数据尚未照样 AI 的第三个争执：获得自己稀奇的推算底子手法。

　　方今，尽管 CPU 的措置作用庸俗，但它仍然是数据解析的根底，但与 AI 不同的是，GPU 不是适应的代替品。这意味着随着公司积聚更普通据，我们们凡是会采用更多服务器来应对繁重的负载——直到数据剖析的成本赶过其收益。

　　假使能找到一种方式在专用处置器上运行数据会意劳动负载，其效用极度于 AI 工作负载现在在 GPU 和其我硬件加速器上运行的感化，谁就恐怕激发雷同的“革命”，敞开大数据宇宙，曩昔所未有的速度成立新水平的洞察力。但要做到这一点，必需从新深究所行使的硬件。

　　假设找不到切合的阴谋根底架构，组织将无法扩大其数据影响，从而堵塞全部人造就新想法和鼓励其大家革新的才干。另一方面，顺利不妨会催生一个崭新的大数据时期。

　　良多淘金热探矿者的坍台是路理我们误入歧途，想要沿着已知的道径物色往时成立的黄金。另一方面，人工智能思虑人员偏离了共同的路路，找到了一条新的道途，即通向 GPU 和其全部人加快器的道途，这仍旧是深度熟习的黄金圭臬。借使大数据研商人员也许拓荒自己的途路，所有人也可能有整日会淘到金子，并将大数据懂得的周围推向任何人都无法设想的形象。