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近年来，大型语言模型（LLM）在性能方面取得了显著进步，但其计算和内存需求也大幅增加。特别是在处理长文本时，模型中的自注意力机制会导致计算量呈平方级增长。这种现象可以类比为一个房间内的人开会，如果每个人都需要与其他人单独交流，随着人数的增加，总的交流次数会急剧上升。这种计算复杂性成为处理长文本时的主要挑战之一。

在谷歌I/O大会落幕之际，谷歌联合创始人谢尔盖·布林意外现身，并与DeepMind首席执行官Hassabis展开深度对话。双方探讨了人工智能的推理能力、规模扩展、算法优化及测试时的计算需求等关键议题。布林特别指出，多模态智能体将在未来发挥重要作用，而AI的影响将远超互联网和手机，成为计算科学领域的黄金时代。他呼吁科学家们积极参与这一变革，共同推动技术进步。

随着计算需求的不断增长，CPU架构经历了从x86到ARM64的重大演变。x86架构曾主导市场多年，以其强大的性能支持复杂的计算任务。近年来，ARM64架构凭借低功耗和高效能的优势迅速崛起，广泛应用于移动设备和服务器领域。这一转变不仅反映了技术的进步，也体现了日常生活中对计算能力需求的变化。如今，随着物联网、人工智能等新兴技术的发展，ARM64架构正逐渐成为主流，满足了人们对便携性、续航能力和高性能的多重需求。

在选择深度学习GPU时，应综合考虑任务的计算需求、数据规模和预算。显存容量、计算性能和软件支持是关键因素。例如，对于大规模数据集和复杂模型，高显存容量和高性能计算能力是必不可少的。同时，合理的预算规划也是确保项目顺利进行的重要环节。