人工智能的核心是机器学习，其他人工智能技术基本上都在它的基础上发展和进化。简单来说，机器学习就是计算机模仿人类的学习过程和学习行为，从以往的数据或经验中获取新的知识或技能，优化自身性能，并对未来进行预测。

随着大数据、人工智能和高性能计算的迅猛发展，在大数据分析、基因测序、芯片设计、数据库和AI训练等“大计算”应用场景中，计算资源需求呈现爆发式增长态势，而传统的计算架构在资源利用率、扩展性、IO性能等方面存在诸多挑战。