为什么现在的电脑对AI来说太慢了？

本文背景：传统电脑硬件架构中，内存与处理器分离，导致AI程序运行时数据需在两者间频繁搬运，形成“存储墙”问题，严重拖慢速度和增加能耗，尤其在高风险实时场景下不可接受。研究目的：研究者从大脑神经元结构获得启发，试图通过设计新型硬件和软件，突破“存储墙”限制，以提升AI系统的处理速度、能效和实时响应能力。结论：目前研发的“存算一体”（CiM）芯片和“神经形态芯片”分别模拟了神经元存储与处理合一、脉冲通信等特性，并配合“脉冲神经网络”（SNN）和“量化”技术，可显著减少数据传输、降低能耗、加快反应速度。虽然这些技术尚处研究阶段，但它们为无人机救援、自动驾驶、医疗诊断等实时任务提供了潜在方案，有望彻底解决“存储墙”问题，使AI系统更快、更省电，同时降低计算对气候的负面影响。