在不做任何升級的情況下，當(dāng)代的PC電腦難免會隨著時間的流逝越用越慢。

　　不過，據(jù)《麻省理工科技評論(MIT Technology Review)》報(bào)道，美國的科學(xué)家正探索出了一種新的方法來武裝現(xiàn)代處理器，使之可能達(dá)到越用越快的效果。

　　我們知道，當(dāng)代CPU都要使用一種稱之為“預(yù)取(prefetching)”的操作，因?yàn)镃PU處理信息的速度比內(nèi)存快，為了調(diào)諧和避免瓶頸，CPU就要試圖預(yù)測哪些信息可能是需要的，并提前把其抓取出來，然而，隨著摩爾定律接近失效，計(jì)算機(jī)架構(gòu)多年不變，這種預(yù)取卻變得越來越困難。

　　最新的論文中，谷歌團(tuán)隊(duì)提出使用深度學(xué)習(xí)模型來改進(jìn)CPU的預(yù)取功能，比如，數(shù)據(jù)庫可以自動學(xué)習(xí)如何處理與社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)相反的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)�；蛘�，應(yīng)用程序可以教會自己更有效地響應(yīng)特定用戶的習(xí)慣。

　　所以，CPU的AI化，會是PC電腦性能的春天嗎?