ai计算为什么不用超级计算机？

AI计算并不一定需要超级计算机，因为AI的计算模式与传统的计算需求不同。AI的计算最大的特点在于其对大数据的需求和对模型模拟的需求，而不是需要高效地处理海量数据的计算任务。

AI的计算模式更加依赖于算法和模型的创新。因此，AI计算需要的是复杂算法和模型设计的能力，而这一点并不一定需要超级计算机来实现。当然，如果AI需要处理海量数据或者进行更为复杂的运算，超级计算机也是一种有效的选择。

AI计算中使用超级计算机的情况也不少见，特别是在大规模训练深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）时，需要进行大量的矩阵乘法和卷积运算，需要高性能计算设备的支持。然而，随着技术的发展，现代的CPU、GPU和FPGA等计算设备在AI计算中的应用也越来越广泛，取得了不少令人瞩目的成果。

一方面，现代计算设备的处理能力和内存容量已经足够满足很多AI计算任务的需求。例如，GPU和TPU等专门用于AI计算的硬件设备，其计算能力和内存容量已经达到了超级计算机水平，而且更加灵活、易于使用和管理。此外，云计算技术的发展也为AI计算提供了强大的计算能力和灵活的计算资源分配方式。

另一方面，AI计算的算法和模型也在不断发展和优化，不断探索更加高效的计算方法。例如，深度学习中的网络剪枝技术、量化技术和低秩分解等方法，可以在保持模型精度的前提下大幅减少计算量和存储量。同时，分布式训练和模型压缩等技术也可以进一步提高计算效率和节约计算资源。

因此，AI计算是否需要使用超级计算机取决于具体的计算任务和计算资源的可用性，需要根据具体情况进行选择。