本节简单的介绍一下在操作系统中的内存申请机制。

有些同学看到这可能会有疑惑，我们不是在学习 AI吗，为什么要介绍内存申请的知识呢？

因为无论是 AI，还是其他的计算学科，都离不开以下几个方面的内容：算法 + 操作系统 + 芯片 + 数据。

AI 作为这几年爆火的学科，不是突然之间横空出世的，它是在已有的计算科学框架下，厚积薄发的一门学科。

AI 与其他传统的学科相比，变化最大的地方应该是算法和芯片，但即使是这两方面，也离不开传统算法和传统芯片的加持。

比如现在 AI 训练和推理都离不开的 GPU，最开始在设计时也并非是针对 AI 这一场景而进行的设计，而是针对图像显示进行加速，作为显卡来使用的。

而现在我们熟悉的很多经典 AI 算法，其实早在上世纪就已经出现了，之所以没像现在这么流行，关键是被以下两方面制约住了。

第一是当时算力不够，也就是芯片太拉胯。即使有了诸如反向传播算法来从理论上指导对模型进行训练，但没有大算力芯片，也无法落地。

第二是数据不够，上世纪互联网普及度还不高，人们即使想训练一个AI模型，也没有足够的数据集来训练。

限于这两方面原因，AI 的发展陷入了“巧妇难为无米之炊”的局面。

巧的是，在2010年前后，互联网普及了，大量的数据可以从互联网上免费获取，也正巧英伟达开发了 CUDA 编程，GPU 助力 AI 发展，算力也够了。此时的 AI 已经天时地利人和了。