AI加速器：AI算法運(yùn)算與應(yīng)用加速引擎

2026-05-26 16:31

前言

當(dāng)前，AI正在快速滲透到我們的學(xué)習(xí)、工作和生活中，深刻改變著社會(huì)發(fā)展模式，朝著更加智能和便捷的方向發(fā)展。

當(dāng)我們應(yīng)用AI聊天機(jī)器人、AI大模型時(shí)，這背后需要足夠的算力支撐，本文就來聊聊背后的AI硬件設(shè)備的底層邏輯，通過復(fù)雜的底層運(yùn)輸展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用服務(wù)。

1. AI加速器

智能技術(shù)和智能社會(huì)是這一時(shí)代的需求。人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)（DL）算法在滿足這些需求以實(shí)現(xiàn)智能世界和智能系統(tǒng)的期望方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。計(jì)算能力的提升、傳感器數(shù)據(jù)的增加以及改進(jìn)的AI算法正在推動(dòng)基于云和邊緣的智能的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）趨勢。這些技術(shù)都可以通過智能設(shè)備、可穿戴電子產(chǎn)品、智能手機(jī)、汽車、機(jī)器人、無人機(jī)等應(yīng)用。然而，高效的硬件能夠單獨(dú)實(shí)現(xiàn)執(zhí)行這些算法所需的性能。因此，AI加速器是電路與系統(tǒng)設(shè)計(jì)師以及學(xué)術(shù)界的前沿研究領(lǐng)域。為了滿足計(jì)算密集型AI應(yīng)用的無盡需求，需要AI加速器。

通常，有四個(gè)研究領(lǐng)域促使了對 AI 加速器的需求（如圖 1 所示）。神經(jīng)科學(xué)提出了人類大腦如何獲得智能的想法。AI 研究人員試圖模仿這些想法來開發(fā) AI 算法，將智能實(shí)現(xiàn)到機(jī)器中。網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)（CPS）或智能系統(tǒng)的研究人員嘗試將這些創(chuàng)新應(yīng)用于創(chuàng)造智能社會(huì)的解決方案。這些解決方案可能基于軟件，也可能基于一些可穿戴設(shè)備。無論如何，要在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)這些創(chuàng)新，本質(zhì)上需要高效的硬件。因此，AI 加速器是 AI 研究領(lǐng)域一個(gè)備受關(guān)注的研究方向。

圖1 發(fā)展高效AI加速器的主要研究領(lǐng)域

設(shè)備端AI是另一種新興的系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）技術(shù)，它讓包括汽車、高清（HD）攝像頭、智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備以及其他物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備在內(nèi)的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得更智能、更快速。設(shè)備端的熱門應(yīng)用包括面部檢測、物體檢測與跟蹤、姿態(tài)檢測、語言識(shí)別等。此外，由于設(shè)備端推理的延遲更低且隱私性更強(qiáng)，因此它比基于云的模式更受歡迎。然而，在小型設(shè)備上執(zhí)行這些計(jì)算密集型任務(wù)更具挑戰(zhàn)性，因?yàn)檫@些設(shè)備缺乏計(jì)算能力和能耗較高。此外，全球疫情促使人們建立一種“新常態(tài)”，這要求在許多領(lǐng)域加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字金融、數(shù)字政府、數(shù)字健康、數(shù)字教育等。實(shí)際上，數(shù)字平臺(tái)和數(shù)字解決方案的多項(xiàng)舉措已經(jīng)存在。AI和SoC已經(jīng)將這些可能性變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

此外，設(shè)備端人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)即時(shí)響應(yīng)、增強(qiáng)可靠性、提高隱私保護(hù)水平，并能有效利用網(wǎng)絡(luò)帶寬，支持從超越人類的計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理到無線連接、電源管理、攝影等眾多功能。然而，智能系統(tǒng)的算法優(yōu)勢是通過極高的計(jì)算能力和內(nèi)存實(shí)現(xiàn)的，簡而言之，就是依靠高性能的硬件。在設(shè)計(jì)能夠無縫執(zhí)行最先進(jìn)的 AI 和 ML 算法的合適硬件平臺(tái)方面帶來了巨大的挑戰(zhàn)。此外，此類設(shè)備還應(yīng)具有更低的延遲、更高的可靠性和保護(hù)用戶隱私的能力。因此，為了滿足這些永無止境的需求，仍需要在設(shè)備上配備 AI 加速器。

此外，交通運(yùn)輸領(lǐng)域的自動(dòng)化對于滿足日益增長的城市化和交通需求也至關(guān)重要。人工智能將智能交通系統(tǒng)（ITS）提升到了新的水平，即高駕駛自動(dòng)化（4 級(jí)）和完全駕駛自動(dòng)化（5 級(jí)）。然而，在將 4 級(jí)及更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車（AV）引入現(xiàn)實(shí)世界的過程中存在各種障礙。此外，還需要識(shí)別機(jī)制和相應(yīng)的備用系統(tǒng)，以便在這些自動(dòng)駕駛汽車遇到不正常情況時(shí)提供應(yīng)對措施。例如，人類與非人類的區(qū)分、交通標(biāo)志和交通手勢識(shí)別、車內(nèi)監(jiān)控、個(gè)人隱私保護(hù)、嫌疑人識(shí)別、惡劣天氣條件、道路損壞、跨越障礙物檢測等。

2. AI概述

人工智能（AI）是一種在設(shè)備、機(jī)器、軟件、硬件等中引入智能的技術(shù)。它是覆蓋機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和受大腦啟發(fā)的方法（如脈沖神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）和深度學(xué)習(xí)（DL）技術(shù)，如圖2所示）的龐大范疇。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的最新研究與開發(fā)，人工智能正在持續(xù)增長。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）在各種認(rèn)知任務(wù)上超越了人類。一些人工智能表現(xiàn)優(yōu)于人類的著名例子包括藝術(shù)和風(fēng)格模仿、圖像和物體識(shí)別、預(yù)測、視頻游戲、語音生成與識(shí)別、網(wǎng)站設(shè)計(jì)修改等。

圖 2 人工智能的覆蓋范圍

它使機(jī)器具備了智能。神經(jīng)科學(xué)推動(dòng)了這一發(fā)展。神經(jīng)科學(xué)家的思想和發(fā)現(xiàn)已經(jīng)被納入人工智能方法，以開發(fā)受大腦啟發(fā)的算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）和深度學(xué)習(xí)（DL）是一些典型的例子。

ML是一種讓機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題技能的方法。一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型必須經(jīng)歷兩個(gè)階段：訓(xùn)練和推理。在訓(xùn)練階段，機(jī)器學(xué)習(xí)模型試圖學(xué)習(xí)技能，而推理階段它則進(jìn)行實(shí)際預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)一步被細(xì)分為四個(gè)更廣泛的類別：監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（圖3顯示了相同內(nèi)容）

圖3 機(jī)器學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練算法。在訓(xùn)練過程中，模型嘗試識(shí)別具有相同標(biāo)簽的元素的特征或特性，并使用這些特征在推理時(shí)將給定的輸入分類到適當(dāng)?shù)念悇e中。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)：在一種情況下，存在包含少量已標(biāo)注樣本以及其余樣本未被標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。利用少量已標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法會(huì)嘗試為更多的未標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行偽標(biāo)注。此外，使用已標(biāo)注和偽標(biāo)注的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該算法應(yīng)當(dāng)能夠通過所學(xué)習(xí)的特征來預(yù)測新的樣本。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)：當(dāng)沒有明確的類別或已有的標(biāo)簽時(shí)，它可用于對各項(xiàng)進(jìn)行聚類。這種方法旨在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中樣本之間的現(xiàn)有相似性，并根據(jù)其相似性特征對數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：在這一類機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，并不存在任何數(shù)據(jù)集。一個(gè)智能體試圖在模擬環(huán)境中找到最佳策略以達(dá)成目標(biāo)。智能體在與所述環(huán)境互動(dòng)的過程中會(huì)獲得獎(jiǎng)勵(lì)。獎(jiǎng)勵(lì)可以是積極的，表示正確決策；也可以是消極的，表示因錯(cuò)誤行為或動(dòng)作而受到的懲罰。獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制有助于智能體找到最佳策略，從而做出最佳行動(dòng)。

3. AI應(yīng)用

工業(yè)界和學(xué)術(shù)界以各種形式應(yīng)用了AI技術(shù)。許多應(yīng)用都以某種方式涉及到了AI技術(shù)。圖 4 展示了AI已得到嚴(yán)格應(yīng)用的領(lǐng)域。在航空航天領(lǐng)域，它用于商業(yè)飛行自動(dòng)駕駛、天氣監(jiān)測等。在體育領(lǐng)域，涉及可穿戴技術(shù)、智能票務(wù)、自動(dòng)視頻精彩片段以及各種基于計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用。移動(dòng)（智能手機(jī)）手機(jī)通過應(yīng)用AI來提高其應(yīng)用的智能化程度。同樣，工作場所、娛樂、酒店、媒體、游戲、教育、包括零售和在線購物在內(nèi)的商業(yè)中心、交通、銀行和金融、政府和政治、活動(dòng)、保險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)安全、智能家居、國防、社交網(wǎng)絡(luò)、房地產(chǎn)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療保健等都以各種形式使用了AI技術(shù)。

圖4 AI的多方面應(yīng)用

AI的一些熱門領(lǐng)域包括：

計(jì)算機(jī)視覺（CV）：它在機(jī)器視覺、視頻/圖像識(shí)別等方面有進(jìn)一步的細(xì)分。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）：在監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)中進(jìn)行。

自然語言處理（NLP）：聊天機(jī)器人、分類、內(nèi)容生成以及內(nèi)容/語義識(shí)別是涉及NLP的典型應(yīng)用。

專家系統(tǒng)：它是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)。它們旨在通過知識(shí)推理解決專業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜問題，以模擬人類專家的決策能力。

推薦引擎：它利用數(shù)據(jù)過濾工具向個(gè)人推薦最相關(guān)的項(xiàng)目。Netflix、YouTube、Amazon 等都是典型的推薦系統(tǒng)例子。

機(jī)器人：機(jī)器人應(yīng)該復(fù)制人類動(dòng)作，而人工智能使它們能夠獲得這種無縫的復(fù)制。

語音：人工智能驅(qū)動(dòng)的語音識(shí)別提供了將語音轉(zhuǎn)換為文本或?qū)⑽谋巨D(zhuǎn)換為語音的功能。

4. AI算法

對AI算法在工業(yè)應(yīng)用中的實(shí)現(xiàn)需求日益增加。基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法通常遵循訓(xùn)練和推理的趨勢，如圖5所示。

圖5 AI算法訓(xùn)練和推理的示意圖

傳感器是人工智能系統(tǒng)的端點(diǎn)，為訓(xùn)練和推理提供所需的數(shù)據(jù)庫。訓(xùn)練和推理可以托管在云端，也可以在板上、芯片上或邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)通過從訓(xùn)練期間可用的數(shù)據(jù)庫中提取信息來學(xué)習(xí)技能或特征。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通常是有標(biāo)簽的。因此，人工智能算法在“前向”傳遞過程中通過調(diào)整與相應(yīng)神經(jīng)元和連接相關(guān)的權(quán)重和偏置來嘗試識(shí)別特征/模式。在“反向”傳遞過程中，通過計(jì)算誤差來更新這些權(quán)重和偏置。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于深度學(xué)習(xí)算法。圖6說明了典型CNN的概念。輸入圖像的特征通過使用卷積核（濾波器）層、池化層以及應(yīng)用激活函數(shù)（也稱為傳遞函數(shù)，例如線性整流單元（ReLU）等）來提取。

圖6 CNN示意圖

全連接層用于在輸出層進(jìn)行分類操作。可能存在最大池化操作，在這種操作中，將卷積核值中的最大值作為最大池化層的輸出值。同樣，平均池化或?qū)?yīng)于平均值的求和池化，以及求和值，分別代表相應(yīng)池化層的輸出。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用的某些標(biāo)準(zhǔn)概念也在圖 6 中有所展示。步幅定義了在執(zhí)行卷積操作時(shí)在輸入矩陣上移動(dòng)的像素?cái)?shù)量；填充則通過添加零來保持輸入的大小等。卷積層的輸出高度和寬度可以從（1）和（2）中得出：

Output (width) = ⌊ (Input (width) + 2 × (padding) − filter (width))/stride+1⌋ （1）Output (height) = ⌊ (Input (height)+2 × (padding)−Filter(height))/stride+1⌋.（2）

圖 7中描述了卷積層在訓(xùn)練和推理中的前向和反向傳播，以及乘加（MAC）操作。

圖7 CNN的簡要說明

在前向傳播中，核權(quán)重 (W) 對輸入進(jìn)行卷積，并加上相應(yīng)的偏置 (b)，以在第 l 層的激活之前生成中間輸出 (u)。激活函數(shù)在前向傳播和反向傳播中表示為 (f)。前向傳播和反向傳播分別由 (3) 和 (4) 定義，如下所示：

Forwardpropagation :− Intermediary output : ul = (Wl) × (dl-1) + (bl-1). Final output : dl = f (ul). (3)Backward propagation :−Error for the previous layer (l − 1)th layer : δl−1 = (Wl)T × (δl) × f′(ul). Weight gradient of the lth layer :∇Wl = f (ul). Bias gradient of the lth layer :∇bl = δl. (4)

正向傳播和反向傳播在硬件上使用寄存器、乘法器和加法器實(shí)現(xiàn)，如圖7所示，在七個(gè)時(shí)鐘周期（T1到T7）內(nèi)完成。層間并行性通過在同一時(shí)間周期內(nèi)引入并行性來說明計(jì)算加速。

智能機(jī)器的概念早在20世紀(jì)40年代就已經(jīng)提出。圖8展示了一些突破性算法的時(shí)間線，以及人工智能的兩次寒冬（在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即深度學(xué)習(xí)之前）。著名組合麥卡洛克（McCulloch）和皮茨（Pitts）引入了一種電子大腦。它學(xué)習(xí)了諸如 AND、OR 和 NOT 操作的基本邏輯函數(shù)。羅森布拉特（Rosenblatt）引入了“感知器”，它可以模擬這些邏輯操作。

同樣地，ADALINE 在 1960 年被引入，具備可學(xué)習(xí)的權(quán)重和閾值能力。1969 年，XOR 問題引發(fā)了AI研究的第一次寒冬。盡管它導(dǎo)致了AI研究的停滯，但也促使對高效算法的需求。因此，它可以被視為AI研究中的一種軟件（算法）需求。研究人員一直在尋找解決XOR 和非線性問題的方法。Rumelhart 等人通過多層感知器學(xué)習(xí)（MLP）解決了經(jīng)典的 XOR 問題。然而，由于 MLP 模型在處理復(fù)雜問題時(shí)需要大量計(jì)算，這又引發(fā)了AI的另一次寒冬。這第二次AI寒冬再次減緩了人工智能研究的進(jìn)展，但也促使了對高效計(jì)算系統(tǒng)的需求。因此，它可以被視為AI研究中的一種硬件（加速器）需求。

圖 8 AI方法時(shí)間軸

由于AI經(jīng)歷了兩次寒冬，AI的研究達(dá)到了偽科學(xué)的狀態(tài)。幸運(yùn)的是，一些研究人員持續(xù)進(jìn)行AI和深度學(xué)習(xí)的研究，這在很大程度上維持了AI的進(jìn)展。1995年，Cortes和Vapnik開發(fā)了支持向量機(jī)（SVM）。這是一個(gè)用于映射和識(shí)別相似數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。1997年，Hochreiter等人開發(fā)了用于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長短期記憶（LSTM）。人工智能研究在1999年隨著圖形處理單元（GPU）的快速處理的開始而受到?jīng)_擊。它使圖像和圖形的計(jì)算速度提高了數(shù)倍。因此，隨著GPU和更大數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，AI研究在2000年代初重新獲得動(dòng)力。2006年，Hinton等人顯著提升了他們在深度學(xué)習(xí)方面的研究，以確保其對未來AI研究的潛力和成果。

此外，開發(fā)諸如 Theano、Torch、Caffe、TensorFlow、PyTorch 等開源且靈活的軟件平臺(tái)，為當(dāng)前的AI研究提供了必要的推動(dòng)力。因此，后來引入了更先進(jìn)的AI算法。圖 9 給出了在深度學(xué)習(xí)中使用的部分流行的AI算法的時(shí)間線。

圖9 流行深度學(xué)習(xí)算法的時(shí)間線

通常有兩種方法來衡量人工智能算法的準(zhǔn)確性。一種是Top-1準(zhǔn)確率，另一種是Top-5準(zhǔn)確率。在表1中，Top-1和Top-5準(zhǔn)確率表示模型在ImageNet驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上的性能。Depth表示網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渖疃龋ň矸e層、池化層、激活層、批歸一化層等。Top-1準(zhǔn)確率是傳統(tǒng)的準(zhǔn)確率版本，它只考慮概率最高的單一類別。Top-5準(zhǔn)確率使用前五個(gè)類別而不是單一類別。例如：對于一張藍(lán)莓的圖片，人工智能算法預(yù)測的概率如下：櫻桃：0.35%；覆盆子：0.25%；藍(lán)莓：0.2%；草莓：0.1%；蘋果：0.06%；橘子：0.04%。根據(jù)Top-1準(zhǔn)確率的測量，預(yù)測（櫻桃：0.35%）是錯(cuò)誤的。然而，根據(jù)Top-5準(zhǔn)確率的測量，預(yù)測是正確的，因?yàn)樗{(lán)莓仍然位于五個(gè)概率最高的類別中。

表1：幾種主流AI模型的大小、準(zhǔn)確率、參數(shù)量與深度對比

在開發(fā)出高效的AI方法后，出現(xiàn)了多種將機(jī)器的智能轉(zhuǎn)化為增強(qiáng)智能的應(yīng)用。換句話說，目前人工智能正在增強(qiáng)設(shè)備的智能。因此，邊緣設(shè)備上的AI和設(shè)備內(nèi)的AI一直在展現(xiàn)出巨大的發(fā)展。在AI研究的另一個(gè)領(lǐng)域，特別是在未見環(huán)境和場景方面，主動(dòng)學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法發(fā)揮了重要作用。圖 10 展示了主動(dòng)學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法的基本組成部分。主動(dòng)學(xué)習(xí)（也稱為“查詢學(xué)習(xí)”或有時(shí)稱為“最優(yōu)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)”）是一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)的形式。在這里，主動(dòng)意味著人工智能模型的持續(xù)學(xué)習(xí)。

圖10 主動(dòng)學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法的基本模塊

在語音識(shí)別、信息抽取、分類、過濾等多種復(fù)雜任務(wù)中，獲取帶標(biāo)簽的實(shí)例通常既復(fù)雜又耗時(shí)，或者成本較高。主動(dòng)學(xué)習(xí)（AL）提供了一種自我標(biāo)注的方法，并且常用于這些問題中。主動(dòng)學(xué)習(xí)會(huì)選擇最不確定的未標(biāo)注樣本（查詢）由人類（專家）進(jìn)行標(biāo)注，并迭代地標(biāo)注剩余的類似數(shù)據(jù)。主動(dòng)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵特征是好奇心，這也是它在較少標(biāo)注實(shí)例下仍能獲得更高準(zhǔn)確率的原因。在主動(dòng)學(xué)習(xí)循環(huán)中，有四個(gè)方面：訓(xùn)練、查詢、標(biāo)注和追加。在主動(dòng)學(xué)習(xí)循環(huán)中，“訓(xùn)練”是指在帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型。“查詢”是使用某種獲取函數(shù)從數(shù)據(jù)集中選擇未標(biāo)注的樣本。“標(biāo)注”是指由oracle（主題專家）對選中的樣本進(jìn)行標(biāo)注。最后，“追加”是將新標(biāo)注的樣本添加到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中。

基于人工智能的主動(dòng)學(xué)習(xí)（AL）架構(gòu)通常會(huì)比較未標(biāo)注數(shù)據(jù)集的預(yù)測置信度，并據(jù)此決定是否向?qū)＜遥ɡ缛祟悾┳稍儭８鶕?jù)預(yù)測置信度，未標(biāo)注的數(shù)據(jù)集會(huì)被添加到標(biāo)注數(shù)據(jù)集中，以便用于進(jìn)一步訓(xùn)練。因此，“查詢”是基于人工智能的主動(dòng)學(xué)習(xí)架構(gòu)中一個(gè)重要的任務(wù)。另一個(gè)重要任務(wù)是“標(biāo)注”，這由專家完成。那么，誰應(yīng)該是專家呢？專家應(yīng)該是主題領(lǐng)域?qū)＜遥⊿ME）。因此，根據(jù)查詢的不同，最好利用來自不同來源的多樣化知識(shí)。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種去中心化方法，由谷歌在文獻(xiàn)中提出。它使人工智能模型能夠從位于不同地點(diǎn)的不同數(shù)據(jù)集處獲取多種經(jīng)驗(yàn)。這些地點(diǎn)可能是本地?cái)?shù)據(jù)中心或中央服務(wù)器。無需與主要中央服務(wù)器共享訓(xùn)練數(shù)據(jù)。它基于迭代模型平均。因此，它具有保護(hù)個(gè)體用戶隱私的內(nèi)在潛力。楊等人進(jìn)一步將聯(lián)邦學(xué)習(xí)分為水平聯(lián)邦學(xué)習(xí)、垂直聯(lián)邦學(xué)習(xí)和聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)。他們根據(jù)特征和樣本空間中各種參與者的數(shù)據(jù)劃分對聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行了分類。李等人介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)、方法和未來方向。張等人對聯(lián)邦學(xué)習(xí)的最新發(fā)展和研究進(jìn)行了調(diào)查。在他們的調(diào)查中，他們考慮了五個(gè)方面：數(shù)據(jù)劃分、隱私機(jī)制、機(jī)器學(xué)習(xí)模型、通信架構(gòu)和系統(tǒng)異構(gòu)性，以總結(jié)現(xiàn)有聯(lián)邦學(xué)習(xí)的特點(diǎn)并分析其當(dāng)前應(yīng)用。

各種市場調(diào)查機(jī)構(gòu)和專家都預(yù)測，這種增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展趨勢未來將朝著人類增強(qiáng)的方向發(fā)展。Yole Développement 在圖 11 中描繪了一條通往增強(qiáng)智能的道路。與人類一樣，在機(jī)器中，智能增強(qiáng)的主要領(lǐng)域包括音頻、視覺、嗅覺和運(yùn)動(dòng)感應(yīng)。自 20 世紀(jì) 90 年代個(gè)人電腦（PC）問世以來，機(jī)器中的智能就已經(jīng)被嵌入其中。圖形卡和圖形處理單元變得更加先進(jìn)，將手機(jī)變成了智能手機(jī)。深度學(xué)習(xí)算法和高效的硬件幫助開發(fā)出了像 Siri、Alexa、Cortana 等智能助手。與此同時(shí)，監(jiān)控互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（IP）攝像頭、虛擬個(gè)人助手、智能可穿戴設(shè)備（如智能手表）等也有了發(fā)展。在 2017 年基于系統(tǒng)級(jí)芯片的神經(jīng)處理單元出現(xiàn)后，人工智能已經(jīng)融入電子設(shè)備中，使它們變得更加智能。2020 年，我們見證了智能攝像頭、功能更強(qiáng)大的增強(qiáng)型虛擬個(gè)人助手、具有吸引人特性的智能可穿戴設(shè)備以及更智能的消費(fèi)者產(chǎn)品。電子設(shè)備、智能家居等等。很快，我們將目睹更多智能化的產(chǎn)品，比如陪伴機(jī)器人、智能家居、用于氣味識(shí)別的電子嗅探器等等。預(yù)計(jì)到 2040 年，人類自身將實(shí)現(xiàn)智能化的提升，即不再是目前所展示的簡單機(jī)器人，而是“增強(qiáng)型人類”。

圖11 增強(qiáng)智能的路線圖