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主要问题 我们的现代计算系统消耗了太多能源。它们不是日益成为我们日常生活一部分的复杂人工智能 (AI) 应用程序的可持续平台。我们通常看不到这种情况，特别是在基于云的系统的情况下，因为我们通常更关心它们的功能——它们有多快；有多准确；每秒有多少个并行操作？我们已经习惯了几乎即时地获取信息，以至于我们不会考虑计算系统为我们提供这种访问时对能源和环境的影响。然而，每次谷歌搜索都有成本：数据中心目前每年使用约 200 太瓦时的能源，预计到本世纪末将增长约一个数量级 1 。诚然，并非所有数据密集型计算都需要机器学习 (ML) 或人工智能，但我们看到人工智能的部署如此广泛，以至于我们必须关注其环境成本。我们还应该考虑物联网 (IoT) 和自主机器人代理等应用程序，它们可能不需要总是启用人工智能，但仍必须降低其能耗。如果无数联网设备的能源需求过高，物联网的愿景就无法实现。最近的分析表明，对计算能力的需求增长远远超过了摩尔定律 2 所带来的改进。计算能力需求现在每两个月翻一番（图 1a）。尽管如此，通过智能架构和软件硬件协同的结合，已经取得了显著的进步。
受大脑启发的计算——我们需要一个总体规划。
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