人工智能为什么用gpu,人工智能为什么用线性代数

　　这是一个误解。人工智能的核心算法完全依赖于C/C，因为它计算量大，需要非常精细的优化。还需要GPU、专用硬件等接口，只有C/C能做到。所以从某种意义上来说，C/C其实是人工智能领域最重要的语言。

　　Python是这些库的API绑定。使用Python是因为CPython的glue语言特性。要开发一个从其他语言到C/C的跨语言接口，Python是最简单的，比其他语言的ffi门槛低很多，尤其是使用Cython的时候。其他语言的很多ffi只能导入到C的函数入口点，大多数复杂的数据结构只能用字节数组手工拼凑。如果还需要回调函数输入，那就没办法了。CPython的C API是双向集成的，可以直接公开封装的Python对象，也可以让用户通过继承这些自定义对象来引入新的特性，甚至可以从C代码中调用Python的函数(当然有一定的条件)。但是，这也是PyPy这样的JIT解释器的障碍。

　　而且Python在历史上一直是科学计算和数据分析的重要工具。有了numpy的基础，由于行业的相似性，在选择API绑定语言时会首选Python。同时，像numpy一样复用基础库，不仅减少了开发工作量，也方便了从业者入门。

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