本文拆解了Java底层执行1+1计算的完整流程，涵盖JVM栈帧、字节码指令、不同数据类型计算逻辑及虚拟机优化策略，通过对比表格展现常量与变量计算的差异，结合权威报告验证核心执行效率，明确字节码iadd指令是运行期整数加法的核心执行单元，常量计算可通过编译期优化提前完成，同时给出基础计算优化的实践建议。

人工智能的计算以张量为核心，通过算子和计算图在并行硬件上执行前向与反向传播，训练阶段侧重收敛与稳定，推理阶段注重延迟与能效。核心机制包括矩阵与卷积等高密度运算、自动微分与算子融合、混合精度与量化、以及分布式并行与通信优化。软硬件协同与编译优化把模型映射到GPU、TPU、NPU等设备，系统工程通过缓存、动态批、检查点与容错保障规模化与可靠性。未来在能效、可观测性与跨平台适配上将成为关键竞争点。

人工智能的运算以张量为核心，在模型计算图中执行大量矩阵乘法与非线性变换；训练通过前向传播、损失计算与反向传播用梯度下降更新参数，推理则只进行前向计算以降低延迟。GPU、TPU与国产加速器提供并行算力与高带宽，配合混合精度、量化、稀疏化与算子融合提升吞吐与能效；分布式并行与通信优化用于大模型规模化。工程实现依赖框架与编译器的图优化、监控与容量规划，以在性能、精度与治理之间取得平衡。

文章以输入—处理—输出的完整链路阐释电脑如何工作，核心在于硬件执行二进制指令、操作系统调度资源、软件实现业务逻辑；CPU与缓存提供计算吞吐，内存与存储组成层级支撑，I/O与网络实现外部交互，安全与虚拟化保障可信与灵活，结合编译与并行优化提升性能，并通过实践与工具链让终端与云协同更高效。