用户让我给你总结一段AI加速进展的历史。下面是用户提供给你的待总结的关于AI加速的进展的文本：
过去的十年里，人工智能技术取得了长足的进步，尤其在加速AI计算方面。最早的AI加速开始于GPU（图形处理单元）的使用，GPU最初设计用于高效处理图形密集型任务，但研究人员很快发现其在并行计算方面的优势，可以显著提升AI训练的速度。接下来的几年里，出现了众多专门为AI设计的硬件，如TPU（张量处理单元）和FPGAs（现场可编程门阵列），这些硬件大大提高了AI算法在数据处理和模型训练中的效率。进入2020年代，出现了用于边缘计算和小型设备的高效能AI加速技术，使得在终端设备上进行实时处理成为可能。与此同时，软件层面的优化也成为另一个重要方向，各种AI加速库和框架的出现让开发者更容易利用硬件资源。另外，AI加速的进展还体现在云计算资源的使用上，多家云服务提供商推出了专门针对AI优化的云服务，使得企业和研究人员能够更高效地利用云计算资源进行AI模型的训练和推理。总的来说，AI加速的进展不仅加速了整个技术领域的创新，还使得AI应用更为广泛和普及。
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这段文本总结了过去十年中AI加速技术的进展，主要包括以下几个方面：
1. 早期利用GPU进行AI计算加速，随后出现了专门设计的硬件如TPU和FPGAs。
2. 针对边缘计算和小型设备的AI加速技术使实时处理成为可能。
3. 软件层面的AI加速库和框架优化了资源利用。
4. 云计算资源专门针对AI优化，提升了训练和推理效率。
这些进展加速了技术创新，并推动了AI应用的普及。
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