也许8月8日将作为一个历史性的日子被人们记住，它对信息技术革命的意义将与第一台晶体管计算机的问世一样重大，上世纪40年代初，

IBM推出了一款芯片，它从根本上改变了传统的硬件和软件设计模式，并可能成为SAP HANA和大数据分析的驱动力。

简单地说，该芯片是芯片上的人工神经网络。神经网络在模式识别和分类任务中非常有用。到目前为止，问题是它们只存在于软件模拟中。它们已经可以结合SAP HANA和R用于大数据分析。如果这样的网络规模相当小，他们甚至可以实时处理。

但是对于更复杂的任务，传统计算机芯片的处理速度太慢。例如，几年前，我的一组学生试图实现一个神经网络，它能告诉一个盲人，戴着谷歌眼镜这样的装置，交通灯是绿的还是红的。另一个小组实施了一个神经网络，它可以通过游戏中的参数来预测足球比赛的结果。这两个项目都与实际应用相去甚远，因为计算神经网络模拟所需的计算机速度太慢、体积大、能耗高。网络很小，不超过几百个神经元。

到目前为止，硬件是根据冯·诺依曼体系结构定制的，软件也是如此，数据分析怎么做，这在早期的编程语言如汇编语言、FORTRAN和COBOL中仍然可以看到。直到最近几十年，像面向对象编程这样的新概念才被广泛使用，这些概念非常有用，大数据风控，并且从实际的硬件实现中非常抽象。

IBM的TrueNorth现在带来了一个新的硬件概念，以及一种描述所谓corelets的面向对象编程语言，大数据平台，通过这种语言来描述可能的操作芯片的一部分。它专门为硬件实现的神经网络编写代码。它被描述为：

所以我们现在有了一个芯片，可以实时计算预测分析，一个可以实时传输数据的数据库和一种可以描述新芯片神经网络结构的编程语言。

我认为，将硅基神经网络的速度和效率与SAP HANA的数据量和速度结合起来，可以产生令人兴奋的应用。

几年前的图形卡主要任务是使三维场景的可视化成为可能。我认为在不久的将来我们有可能拥有神经网络卡。很有可能是基于当今TrueNorth技术的后代，贵州大数据，使复杂的大数据分析一触即发。