习率 * 梯度。

    第五步对训练数据集中的大量样本，重复以上步骤，成千上万甚至上百万次。每一次迭代，模型参数都被微调一点点，整个模型的预测，就变得更加准确一点。最终，损失被降到最低，AI模型就“学会”了。

    简单来说，AI运算就是一个通过数据和算力，自动寻找最优数学函数的过程。

    如此海量的矩阵运算，当然需要强大的算力支持。

    AI算力服务器用得最多的就是GPU。

    GPU是AI计算的基石，它拥有成千上万个核心，极其擅长并行处理海量的简单计算。例如矩阵乘法，速度要比CPU快了好几个数量级。

    可以说没有GPU带来的算力革命，就没有现代AI人工智能的大爆发。

    而李易实验室里的这台生物计算机，又和GPU的工作原理，和应用领域截然不同。

    生物计算机的工作原理是，基于生物分子的相互作用，和反应进行计算，具有高度并行性和自适应性。

    生物计算机适用于生物信息学、药物研发、基因测序等需要高效处理，生物数据的领域。

    GPU则是采用并行处理架构，拥有大量计算核心，能够同时执行多个任务，适合处理大规模数据。

    GPU被广泛应用于图形渲染、深度学习、科学模拟、数据分析等领域，处理需要大量并行计算的任务。

    hai