抄板让机器具备逻辑推理能力，2016年7月21日，技术解决方案提供商创芯思成科技发布了电路板抄板研究报告，研究显示 62% 的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。这意味着商用多层深度神经元网络DNN，即将成为各大企业追逐的主流商业竞争策略。

　   在过去，抄板模型依靠CPU计算得出，但电路板抄板技术的独特性在于分布式并行计算，这并非基于串行计算的CPU所擅长。实际上针对图形图像处理的GPU从一开始就是大规模并行计算，这也是为什么斯坦福大学的吴恩达教授会考虑采用GPU优化电路板抄板技术的初衷。研究表明，电路板抄板可以提供相当于2，000 颗 CPU 的深度学习性能。
　　尽管从长期来看，开发真正的电路板抄板依然是全球学界与企业界共同需要完成的任务，但那仍需要很长时间的探索与实验。从当前电路板抄板商业化需求来看，把GPU用于电路板抄板商用显然具有极大的优势。这就是2016年4月，创芯思成科技推出基于GPU的全球首款深度学习超级计算机抄板的原因。

在过去60年间，全球最顶尖的科学家们一直在研究如何用抄板的方式来模拟电子的智能。早期可证明《抄板原理》的“逻辑理论家”程序让机器具备逻辑推理能力，中期的专家系统让机器能获得人类的知识，再到后来旨在让抄板技术自主学习知识的机器学习算法，科学家们对电路板抄板的探索一直没有停止。
　　进入到2016年，也是电路板抄板学科诞生60周年之际，基于深度学习的机器学习算法成为电路板抄板主流，而深度学习的核心就是多层深度神经元网络DNN，这也是目前主流科学家能达到的最为成熟的机器抄板。

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