爾定律是由英特爾的創始人之一戈登·爾在1965年提出來的，指的是在價格不變的況下，積電路上可容納的元件數目將每隔18-24個月增加一倍，效能也將提升一倍。
這個定律在過去幾十年當中基本為事實，可當人工智慧浪的苗頭出現之後，爾定律就遭了嚴峻的挑戰。
人工智慧需要的計算量太大，一個類人腦的模型引數量級大概是10的14次方，而目前所使用的模型大概是10的8次方，從8次方到14次方是指數型的增長，如果計算力按照爾定律提高，人類還需要等待20多年，而事實上本沒有這麼多時間可以浪費。
2012年，辛頓教授的團隊第一個嘗試了用GPU來訓練一個包含6000萬引數和65萬個神經元的深度卷積神經網路，如果用CPU來計算的話，大概需要幾個月時間，團隊員阿萊克斯·克里澤夫斯基決定用GPU試一試，他使用兩張英偉達的GTX580顯示卡，結果只用了不到一週的時間，就完了訓練。
之後辛頓團隊將果發表在機學習領域的頂級學會議NIPS上，他們寫道：“所有的實驗都表明，只需要採用速度更快的GPU，訓練更大規模的資料，表現就能提高。”
從那一刻起，深度學習和人工智慧就同GPU繫結在了一起，很多之前幾乎完不了的工作，用GPU可以輕鬆搞定。
這個發現震驚了工業界，各大網際網路巨頭紛紛殺人工智慧領域，GPU的出貨量也隨之數倍增長，一些巨頭企業目前配備GPU的數量都達到上萬的級別，彼此之間實力的差距往往就是GPU數量的差距和計算力的差距，誰的裝備更多更好，誰就擁有了更強的人工智慧實力！
從某種意義上來說，英偉達能獲得今天的功，必須要謝辛頓教授團隊，謝阿萊克斯·克里澤夫斯基，而這其中，當然也有李睿的一點點功勞。
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