*付款解决方案由 Dell Financial Services LLC 或其附属公司或指定方(“DFS”)为合格客户提供和服务。优惠可能在某些国家/地区不可用或可能有所不同。优惠如有更改,恕不另行通知,且取决于产品可用性、适用法律、信用批准、DFS 提供并接受的文件,并且可能受最低交易规模限制。优惠不适用于个人、家庭或家用。Dell Technologies 和 Dell Technologies 徽标是 Dell Inc. 的商标。与政府或公共实体的交易可能存在限制和其他要求。Dell APEX PCaaS:合同结束时,客户可以续签合同或将设备退还给 DFS。
今天的数字计算机基于内存和计算的分离。因此,必须将数据从存储位置不断传输到传统计算体系结构中的计算位置,反之亦然,从而导致高潜伏期和能量能量。[1-3]一个为某些应用而克服这种所谓的von Neumann瓶颈的潜在概念是神经形态计算体系结构的发展,该构建体的目的是模仿人脑中的信息处理。[4-7]在生物学中,信息处理发生在庞大的神经元和突触网络中,而没有计算和记忆之间的身体分离,[8]在感觉处理,运动控制和模式识别等任务中产生了令人印象深刻的性能,[9]同一时间消耗较小的能量,比数字计算机要少的数量计算机需要进行类似的任务。[5,6,10,11]
微软和 OpenAI 最近筹集了 1 亿美元的种子基金,用于开发有助于提高人类生产力的 AI 工具。他们当然不是第一批投资的人 - Gartner 写道“尽管 COVID-19 在全球范围内产生了影响,但根据 Gartner 的一项民意调查,自疫情开始以来,47% 的人工智能 (AI) 投资保持不变,30% 的组织实际上计划增加此类投资。只有 16% 的人暂时停止了 AI 投资,只有 7% 的人减少了投资。”为什么 OpenAI 和其他公司在 AI 游戏中如此“晚”地投入大量资金。我们可以首先看看他们最近在 AI 工具方面取得的三项进展,以了解文本生成、图像生成和自监督“AI”将在哪里发生颠覆。但首先,我们需要找到 Gartner 炒作周期反转的根本原因。我们是否真的处于一个超级周期中,短暂的整合期构成了下一次增长的基础?