人工智能发展背后的安迪比尔定理

安迪是原英特尔公司 CEO 安迪•格鲁夫（Andy Grove），比尔就是微软的创始人比尔•盖茨。所谓的安迪比尔定理，就是cpu的性能增长被越来越庞大而消耗内存的软件消耗殆尽。该定理在如今十分火爆的人工智能领域依然发挥作用，只不过主角不再是cpu。因为现在的人工智能大多采用主流的深度神经网络技术，而该技术所需要的数据量是传统技术的几千几万倍，因为一些独有的特性，gpu（图形处理器，即显卡）比起传统的cpu在处理大数据方面有极大的优势，因此成为了人工智能的选择。

因此安迪比尔定理有了新的定义：gpu的性能增长被爆炸性增长的大数据消耗殆尽。

随着移动互联网的不断发展，数据量呈指数级上涨。

数据增长趋势



正因大数据的不断增长，硬件也被迫不断更新换代。

显卡天梯图



然而无论买了多新的显卡，组建了多昂贵的工作站，在庞大的数据量面前依然有一种力不从心的感觉。硬件的发展速度远不及数据增长的速度，相较之下甚至可以说，硬件性能是有限的，但数据是无限的。gpu的性能增长转眼间就被被爆炸性增长的大数据消耗殆尽。

在人工智能领域，安迪比尔定理仍将长时间发挥作用。