从无数的初创公司，一直到亚马逊、百度、英特尔和英伟达等大公司，许多公司为 AI 工作负载构建专用集成电路（Application-specific integrated circuit，ASIC）。

2021 年 8 月 19 日，特斯拉在 AI 日（Tesla AI Day，Youtube全程视频，那人从47分钟开始观看）上推出人工智能训练计算机 DOJO D1 芯片，D1 芯片是台积电在 7nm 半导体节点上打造的产品。该芯片包含超过 500 亿个晶体管，拥有 645mm^2 的巨大裸片尺寸。

浮点数是计算机上最常用的数据类型之一，有些语言甚至数值只有浮点型（如Perl，Lua）。常用的浮点数有双精度、单精度和英伟达提出的半精度。双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。

很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数，使用半精度传输还是非常有价值的。

本文是《5 Solved end-to-end Data Science Projects in Python》的节选，介绍 5 个优秀的数据科学项目，既有适合初学者的项目，也有高级项目，它们都是运用Python实现的，通过这些项目你可以充分了解数据科学对于企业的价值所在。

出于对强人工智能潜在风险的担忧，时任 Y Combinator 总裁 Sam altman 与特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）在 2015 年共同创建非营利性人工智能研究团体 OpenAI，目标在于建立一个全新的深度学习智能系统，包括在这些年已经被证明的在图像识别、口语辨识翻译等领域的具体应用。

2019 年 7 月 22 日微软投资 OpenAI 10 亿美元，双方将携手合作替 Azure 云端平台服务开发人工智能技术。2020 年 6 月 11 日宣布了 GPT-3 语言模型，GPT-3 的目的是为了使用深度学习分类或产生人类可以理解的自然语言，微软于 2020 年 9 月 22 日取得独家授权。

6月9日，谷歌在《自然》杂志（Nature）上发表论文《A graph placement methodology for fast chip design》表示，它的新人工智能可在不到6小时内完成人类需几个月才能完成的芯片设计工作。该技术已被用于开发最新一代的谷歌张量处理单元（TPU），用于运行人工智能相关任务，也就是用AI设计AI芯片。

张量处理单元（Tensor Processing Unit，TPU），也称张量处理器，是 Google 开发的专用集成电路，专门用于加速机器学习。