Развитие_ИИ_по_архитектуре_аппаратных_средств_полная

1.

Развитие искусственного
интеллекта по архитектуре
аппаратных средств
• Презентация о том, как развитие
аппаратных технологий повлияло на
эволюцию ИИ.
• [Вставить фон с микросхемой или мозгом
из линий]

2.

Что такое искусственный
интеллект
• ИИ — это способность машин выполнять
задачи, требующие человеческого
интеллекта.
• Основные направления: машинное
обучение, нейросети, обработка языка,
зрение.
• Развитие ИИ невозможно без прогресса в
вычислительной технике.
• [Вставить изображение нейросети]

3.

Этап 1. Ранние годы ИИ (1950–
1980)
• Первые алгоритмы логического вывода и
экспертных систем.
• Ограниченные вычислительные мощности
— слабые CPU, маленькая память.
• Примеры: ELIZA, SHRDLU, MYCIN.
• [Вставить фото старого компьютера или
лаборатории]

4.

Этап 2. Рост вычислений и «зимы
ИИ» (1980–2000)
• Развитие микропроцессоров (Intel, AMD) и
суперкомпьютеров.
• ИИ испытывает периоды спада из-за
нехватки мощности и данных.
• Появление первых параллельных
вычислений и кластеров.
• [Вставить схему CPU или микропроцессора]

5.

Этап 3. Революция GPU (2000–
2010)
• Графические процессоры начали
использовать для ИИ-задач.
• Тысячи ядер позволили обучать глубокие
нейросети.
• Прорыв: AlexNet (2012) — обучение на GPU
NVIDIA.
• [Вставить изображение GPU или
видеокарты]

6.

Этап 4. Эпоха Big Data (2010–
2015)
• ИИ начал зависеть от больших данных и
облаков.
• Появились фреймворки: TensorFlow,
PyTorch.
• Google, Amazon, Microsoft создают датацентры с GPU-кластерами.
• [Вставить иллюстрацию дата-центра или
облака]

7.

Этап 5. Специализированные
чипы (2015–2020)
• Разработка процессоров, созданных
специально для ИИ.
• Примеры: Google TPU, Huawei Ascend,
Graphcore IPU.
• Оптимизированы под матричные операции
и глубокое обучение.
• [Вставить фото TPU или схему ASIC]

8.

Архитектуры памяти и передачи
данных
• Основная проблема — узкое место памяти.
• Решения: HBM (High Bandwidth Memory),
Compute-in-Memory (CIM), чиплетные
архитектуры.
• Позволяют ускорить обработку данных и
снизить энергопотребление.
• [Вставить схему памяти или микросхему]

9.

Нейроморфные вычисления
• Архитектуры, имитирующие работу мозга.
• Спайковые нейроны, высокая
энергоэффективность.
• Примеры: Intel Loihi, IBM TrueNorth.
• [Вставить схему нейроморфного чипа или
мозга с электроцепями]

10.

Квантовые вычисления
• Использование кубитов, которые могут
быть в нескольких состояниях
одновременно.
• Примеры: IBM Quantum, Google Sycamore.
• Могут дать экспоненциальное ускорение
ИИ-задач.
• [Вставить изображение квантового
компьютера]

11.

Современные тенденции (2020–
2025)
• Модели ИИ стали огромными (GPT, Gemini,
Claude).
• Кластеры с тысячами GPU и TPU.
• Рост интереса к энергоэффективным
решениям — NPU в смартфонах.
• [Вставить иллюстрацию дата-центра или
ИИ-мозга]

12.

Примеры компаний и технологий
• NVIDIA — GPU для обучения моделей.
• Google — TPU и облачные сервисы.
• Apple, Qualcomm — NPU в мобильных
устройствах.
• Graphcore, Cerebras — новые архитектуры
для нейросетей.
• [Вставить логотипы компаний или чипы]

13.

Проблемы и вызовы
• Рост энергопотребления дата-центров.
• Дефицит микросхем и высокая стоимость.
• Необходимость энергоэффективных и
устойчивых решений.
• [Вставить изображение электростанции или
планеты с чипами]

14.

Перспективы развития
• Будущее — за гибридными архитектурами:
CPU + GPU + NPU.
• Развитие квантовых и нейроморфных
технологий.
• Возможность обучения ИИ в реальном
времени.
• [Вставить футуристическую схему ИИсистемы]

15.

Заключение
• Развитие аппаратных средств — ключевой
фактор прогресса ИИ.
• От CPU → GPU → TPU → нейроморфных и
квантовых систем.
• ИИ и вычислительная техника развиваются
вместе, создавая технологии будущего.
• [Вставить символический мозг из
микросхем]