智能计算的新进展、挑战与未来
人类社会正从信息社会进入智能社会，计算已成为推动社会发展的关键要素。在万物互联的数字文明新时代，传统的基于数据的计算已经远远不能满足人类对更高智能水平的追求。
近年来，计算和信息技术飞速发展，深度学习的空前普及和成功将人工智能(AI)确立为人类探索机器智能的前沿领域。自此产生了一系列突破性的研究成果，包括Yann LeCun提出的卷积神经网络和Yoshua Bengio在深度学习因果推理领域的成果。
2016年3月，DeepMind推出的AI围棋程序AlphaGo与世界顶尖围棋高手李世石对战，在世界范围内引起了前所未有的关注。这场划时代的人机大战以AI的压倒性胜利而告终，成为将AI浪潮推向全新高度的催化剂。
AI的另一个重要推动者是大型预训练模型的出现，这些模型已经开始广泛应用于自然语言和图像处理，以在迁移学习的帮助下处理各种各样的应用。其中最具代表性的是自然语言处理模型GPT-3，已经证明具有高度结构复杂性和大量参数的大模型可以提高深度学习的性能。
计算能力是支撑智能计算的重要因素之一。面对信息社会中庞大的数据源、异构的硬件配置和不断变化的计算需求，智能计算主要通过垂直和水平架构来满足智能任务的计算能力要求。
垂直架构的特点是同质化的计算基础设施，主要通过应用智能方法提高资源利用效率来提升计算能力。
