欢迎进入人工智能硬件专题学习！🤖🔧
本课程将带你了解AI领域最关键的硬件支撑技术，包括计算架构、芯片设计与应用实践。
硬件基础认知
- 计算需求：AI模型训练需1000倍于普通应用的算力 📈
- 能效比：硬件优化可使功耗降低80%⚡
- 发展脉络：从CPU到GPU，再到专用AI芯片的演进历程 🔄
核心硬件组件
| 硬件类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| GPU | 并行计算能力强 ⚡ | 深度学习训练 |
| TPU | 专为AI设计的张量处理器 🧠 | 大规模模型推理 |
| FPGA | 可重构计算架构 🧪 | 边缘计算设备 |
| AI芯片 | 集成专用加速单元 💡 | 智能手机/机器人 |
实践应用方向
- 云服务端 - 大规模数据中心部署
- 边缘设备 - 智能摄像头/传感器优化
- 嵌入式系统 - 智能家居/工业自动化
- 定制化开发 - 企业级AI芯片设计
建议搭配AI基础概述课程系统学习，掌握硬件与算法的协同设计原理。