為什麼在微型機、小型機、中型機、大型機和超級機的計算機級分類中，以PC和伺服器為代表的微型機已經完全取代了小型機和中型計算機的計算機市場和商業市場，而對於大型機和超級計算機來說，PC和伺服器等微型機仍然無法替代？
這種現象可歸因於以下幾個因素：
1.效能要求：大型機和超級計算機通常用於處理大量資料和複雜的計算任務，例如科學計算、氣象**、金融建模等。 它們具有遠超個人電腦和伺服器的超高計算和儲存能力。 對於這些需要大量計算資源的任務，個人計算機和伺服器通常無法提供足夠的效能。
2.可靠性和可用性：大型機和超級計算機通常對可靠性和可用性有更高的要求，需要硬體冗餘、熱插拔和故障自動恢復等功能來保證不間斷執行。 這些功能可能存在於個人計算機和伺服器上，但它們並不像大型機和超級計算機上那樣普遍和成熟。
3.定製需求：大型機和超級計算機通常需要定製的硬體和軟體解決方案來滿足特定領域的需求。 這些解決方案可能包括專用處理器、加速器、互連網路等，而 PC 和伺服器通常不提供這些解決方案。
4.成本效益：雖然 PC 和伺服器的成本相對較低，但它們在效能和可靠性方面無法與大型機和超級計算機相媲美，無法滿足某些大型機和超級計算機細分市場的需求。 在需要大規模處理和高可靠性的場景下，投資大型機和超級計算機可能更具成本效益。
因此，雖然PC和伺服器在許多領域已經取代了小型機和中型機，但它們仍然無法達到大型機和超級計算機所需的極高效能、可靠性和定製性。 大型機和超級計算機在特定領域仍然有其獨特的優勢和地位。
中小型計算機在計算機的發展中發揮了重要作用，具有以下特點：
1.高效能：中小型計算機比早期的個人計算機具有更高的效能和處理能力。 它們通常採用更強大的處理器、更大的記憶體容量和更快的儲存裝置，可以處理更複雜的任務和更多的資料。
2.可擴充套件性：中小型 PC 通常具有高度可擴充套件性，可用於通過新增硬體元件或擴充套件裝置來滿足不斷增長的計算需求。 這使得它們適用於不同規模和複雜性的用例。
3.可靠性：小型計算機和中型計算機通常比早期的個人計算機具有更高的可靠性和穩定性。 它們被設計為更堅固耐用，可以長時間穩定執行，使其適用於系統可靠性至關重要的業務環境。
4.多使用者支援：中小型計算機通常支援多使用者同時訪問，可以提供分時作業系統和多工處理能力，適用於需要同時處理多個使用者請求的環境，如企業辦公、資料處理等。
儘管有這些優勢，但中小型計算機正逐漸被個人計算機 （PC） 和伺服器所取代，原因如下：
成本因素：隨著個人電腦的普及和技術的進步，個人電腦的受歡迎程度逐漸下降，而效能卻在不斷提高。 這使得個人電腦成為更經濟、更實用的選擇，給中小型計算機帶來了競爭壓力。
分布式計算和網路技術：隨著計算機網路技術的發展，伺服器能夠通過網路連線實現分布式計算和資源共享。 這使得企業可以通過部署多台 PC 和伺服器來實現與微型和中端計算機相媲美的計算能力，而無需投資昂貴的計算裝置。
軟體開發：隨著軟體開發工具和平台的不斷完善，許多只能在中小型計算機上執行的應用程式已經遷移到個人計算機和伺服器上。 這允許使用者在更便宜、更靈活的硬體平台上執行相同的應用程式，從而減少對中小型計算機的需求。
個性化需求：隨著個人電腦的普及，使用者對電腦的個性化需求也越來越大。 PC 可以根據使用者的特定需求和偏好進行定製，提供更加個性化的計算環境和使用者體驗。
綜上所述，個人電腦和伺服器的發展導致了中小型計算機的衰落，主要是因為它們的成本更低，擴充套件性更大，功能更個性化，這使得它們在計算機市場和商業市場上佔據主導地位。
在計算機級別的分類中，不同的級別代表計算機系統的規模、效能和用途。 以下是這些分類的含義：
1.微型計算機：微型計算機是指個人計算機（PC）及其衍生物。 它們通常由 Intel x86 系列或 AMD Ryzen 系列等微處理器供電，並配備適量的記憶體、儲存以及輸入和輸出裝置。 微型計算機主要用於個人和小型組織的日常計算任務，如文件處理、網頁瀏覽、娛樂等。
2.小型計算機：小型計算機是介於微型計算機和大型機之間的計算機系統。 它們通常具有更強大的處理能力和儲存能力，可以同時支援多使用者訪問，通常用於企業資料處理、辦公自動化等應用。
3.中型計算機：中型計算機是一種比小型計算機更大、更強大的計算機系統。 它們通常具有更高的可靠性、可擴充套件性和操作穩定性，適用於大中型企業的業務處理、資料庫管理、事務處理和其他應用。
4.大型計算機：大型機是一種高效能、高可靠性的大型計算機系統，通常用於處理大量資料並支援企業級應用程式。 大型機具有強大的處理能力、記憶體容量和輸入/輸出處理能力，通常用於金融、航空和保險領域的關鍵業務系統。
5.超級計算機：超級計算機是目前功能最強大的計算機系統之一，通常用於處理需要大規模平行計算的應用程式，例如科學計算、工程模擬、天氣預報和核模擬。 超級計算機擁有數千到數百萬個處理核心，並採用高速互連網路和大規模並行處理技術來實現極高的計算效能。
這些計算機級分類主要基於其大小、效能、用途和市場定位，每種型別的計算機系統都有其獨特的特性和應用。
如上所述，人工智慧計算機通常不被歸類為微型計算機、小型計算機、中型計算機、大型機或超級計算機，但出於以下原因被視為特殊計算裝置：
1.架構和設計：人工智慧計算機通常採用特殊的硬體架構來滿足深度學習和其他人工智慧任務的要求。 這些硬體，包括圖形處理單元 （GPU）、張量處理單元 （TPU） 等，旨在優化深度神經網路等 AI 模型的執行。
2.平行計算需求：AI任務通常涉及大規模平行計算，例如深度學習中的大規模矩陣運算。 為了滿足這一需求，人工智慧計算機使用專門設計的硬體和架構，這些硬體和架構在設計和用途上與傳統計算機有很大不同。
3.具體應用場景：AI計算機主要用於處理涉及大量資料和複雜演算法的AI任務，如影象識別、自然語言處理、語音識別等。 它們旨在優化這些特定任務的效能，而不是通用計算任務。
4.快速發展的技術：人工智慧領域的技術發展非常迅速，出現了許多新的硬體和演算法。 這些新技術通常需要定製硬體支援，而不僅僅是傳統計算機體系結構的簡單擴充套件。
5.雲計算和邊緣計算：許多人工智慧任務是在雲計算和邊緣計算環境中執行的，而不是在本地計算機上執行的。 這涉及到雲服務和分布式計算資源的使用，這與傳統的計算機級分類概念背道而馳。
由於這些因素，人工智慧計算機被認為是一種特殊用途的計算裝置，與傳統的計算機級分類相比，它的設計和使用更專注於處理與人工智慧相關的任務。 未來，隨著技術的發展，計算領域的分類法和術語可能會繼續發展。
AI計算機之所以能夠根據其設計目的被設計成上述型別的計算機之一，主要取決於其硬體架構、效能特點和應用場景的靈活性。 以下是一些原因：
1.硬體設計的靈活性：雖然AI計算機通常採用特殊的硬體架構，如GPU、TPU等，但這些硬體也可以針對不同級別的計算機進行設計和配置。 例如，具有大量 GPU 的伺服器或超級計算機可用於訓練符合大型機或超級計算機特性的大型深度學習模型。
2.效能特徵的適應性：人工智慧計算機的效能特徵通常可以根據需求進行調整和優化。 例如，通過增加處理器數量或記憶體容量，可以增加系統的處理能力和儲存容量，使其更適合用作大型機或超級計算機。
3.應用場景多樣化：AI計算機可以應用於各種不同的場景和行業，包括科學研究、醫學診斷、財務分析等。 根據具體的應用需求，可以將AI計算機設計並配置成不同級別的計算機，以滿足不同場景的需求。
4.軟體支援的相容性：儘管 AI 計算機通常使用特定的軟體框架和演算法來支援 AI 任務，但它們也可以執行用於通用計算任務的軟體。 因此，AI計算機可以靈活地滿足不同級別的計算機的需求，包括微型計算機、小型計算機、中型計算機、大型機和超級計算機。
一般來說，AI計算機可以根據其設計目的被設計成上述型別的計算機之一，主要是因為其硬體架構的靈活性、效能特徵的適應性、應用場景的多樣性以及軟體支援的相容性。 這使得AI計算機能夠滿足不同場景和需求的計算需求，並且具有高度的靈活性和可定製性。