人工智能计算（AI Computing）是指利用计算机系统执行与人工智能相关的算法和模型，以处理大量数据、学习模式、进行决策和展示智能行为的过程。这一领域涵盖了从数据预处理、模型训练到推理应用的整个流程，是现代技术进步的核心驱动力之一。
AI计算的组成部分
1. 数据处理：数据科学家需要对数据进行提取/转换/加载（ETL），准备数据集供模型使用。这一过程可能涉及清洗、标准化和结构化数据，确保数据质量，以便于机器学习算法的有效应用。
2. 模型训练：利用整理好的数据训练AI模型。这一步骤要求高性能计算资源，尤其是对于复杂模型，如深度学习网络，它们需要通过大量数据迭代来学习特征和模式。
3. 推理与应用：模型训练完成后，进入推理阶段，即在新数据上应用模型，进行预测或决策。这一过程广泛应用于推荐系统、图像识别、自然语言处理等场景。
GPU与AI计算
GPU（图形处理单元）在AI计算中扮演着关键角色，因为它们擅长并行处理大量简单计算任务，这与深度学习中权重更新和矩阵运算的需求高度契合。与CPU相比，GPU能更高效地执行这些密集型计算，从而加速模型训练和推理过程。NVIDIA的GPU因其在AI计算领域的优化而特别著名，支持如Apache Spark这样的大数据处理工具在AI应用中的高效运行。
AI算力的重要性
算力，即执行AI算法的能力，是AI发展的基石。随着模型复杂度的增加，对算力的需求也相应增长。高效的算力不仅影响AI应用的开发速度，还直接关联到应用的性能和响应时间。算力的提升能够促进大模型的训练，进而推动AI技术的边界，如在医疗诊断、金融风控、自动驾驶等领域的应用。
AI芯片与服务器
AI芯片专门设计用于加速AI计算任务，包括GPU、FPGA、ASIC等，它们针对神经网络的运算进行了优化。AI服务器，尤其是GPU服务器，成为AI计算的基础设施，支持从训练到推理的各个环节。随着AI应用的普及，AI服务器的配置和优化变得至关重要。
AI计算是现代技术的基石，它依赖于强大的硬件、高效的软件框架和大量的数据，共同推动着人工智能技术的快速发展和广泛应用。