50年的数学纪录终于被人工智能打破了！这一举动将引起科学领域的巨变！4x4矩阵运算从64次—49次—47次，这次打破之前保持50年的数学记录！矩阵乘法一直是科学领域比较费时费

50年的数学纪录终于被人工智能打破了！这一举动将引起科学领域的巨变！4x4矩阵运算从64次—49次—47次，这次打破之前保持50年的数学记录！矩阵乘法一直是科学领域比较费时费力的计算，尤其是在面对较复杂的问题时候，需要花费大量的计算资源。1969年，一位名叫VolkerStrassen的德国数学家发现了乘法44矩阵的最佳算法，它减少了执行矩阵计算所需的步骤数。

提高矩阵运算效率一直是科学领域的难题，也是最迫切需要解决的，因为这将极大提高程序运算效率！同时也是许多机器学习需要突破的核心，2014年被谷歌收购、位于伦敦的DeepMind使用Al将矩阵运算的速度再一次打破了之前保持了50多年的纪录。DeepMind对AlphaTensor进行了调整，以专门发现在给定硬件上运行速度快的算法。

运算器的处理对象是数据，所以数据长度和计算机数据表示方法，对运算器的性能影响极大。70年代微处理器常以1个、4个、8个、16个二进制位作为处理数据的基本单位。大多数通用计算机则以16、32、64位作为运算器处理数据的长度。能对一个数据的所有位同时进行处理的运算器称为并行运算器。如果一次只处理一位，则称为串行运算器。有的运算器一次可处理几位（通常为6或8位），一个完整的数据分成若干段进行计算，称为串/并行运算器。

有的也能处理几种不同长度的数据，如半字长运算、双倍字长运算、四倍字长运算等。有的数据长度可以在运算过程中指定，称为变字长运算。按照数据的不同表示方法，可以有二进制运算器、十进制运算器、十六进制运算器、定点整数运算器、定点小数运算器、浮点数运算器等。按照数据的性质，有地址运算器和字符运算器等。它的主要功能是进行算术运算和逻辑运算运算器能执行多少种操作和操作速度，标志着运算器能力的强弱，甚至标志着计算机本身的能力。

一般可以在板子上同时利用DSP和FPGA。DSP芯片用c语言编程，容易进行复杂的信号处理算法；FPGA有hdl语言编程，复杂算法难以实现，多进行数据通信接口及简单快速的算法，虽然目前高端FPGA内部集成了大量的硬乘法器，但是依然难以实现复杂算法，而且价格昂贵。差不多明白了吧？36分享评论踩EdgeBoardfpga百度大脑终端计算加速方案值得一看的fpga相关信息推荐EdgeBoardfpga，百度大脑终端加速方案，软硬件深度适配，1分钟轻松集成。