Будущее для ИИ светлое.
С конца 2022 года искусственный интеллект (ИИ) добился значительных успехов. Все более сложные программные приложения на основе искусственного интеллекта революционизируют различные отрасли, предоставляя изобретательные решения. От удобных чат-ботов для обслуживания клиентов до потрясающих визуальных генераторов ИИ улучшает наш повседневный опыт. Однако за кулисами аппаратное обеспечение ИИ играет ключевую роль в питании этих интеллектуальных систем.
Что такое аппаратное обеспечение ИИ?
Аппаратное обеспечение ИИ относится к специализированному компьютерному оборудованию, предназначенному для эффективного выполнения задач, связанных с ИИ. Сюда входят специальные чипы и интегральные схемы, которые обеспечивают более быструю обработку и энергосберегающие возможности. Кроме того, они предоставляют необходимую инфраструктуру для эффективного выполнения алгоритмов и моделей ИИ.
Роль аппаратного обеспечения ИИ в машинном обучении имеет решающее значение, поскольку оно помогает выполнять сложные программы для моделей глубокого обучения. Кроме того, по сравнению с обычным компьютерным оборудованием, таким как центральные процессоры (ЦП), аппаратное обеспечение ИИ может ускорить многочисленные процессы, значительно сократив время и затраты на обучение алгоритмов и исполнение.
Кроме того, с ростом популярности ИИ и модели машинного обучения, наблюдается повышенный спрос на решения для ускорения. В результате такие компании, как Nvidia, ведущий мировой производитель графических процессоров, добились существенного роста. В июне 2023 г. Об этом сообщила газета «Вашингтон пост». что рыночная стоимость Nvidia превысила 1 триллион долларов, превысив стоимость Tesla и Meta. Успех Nvidia подчеркивает важность аппаратного обеспечения ИИ в современном технологическом ландшафте.
1. Пограничные вычислительные чипы
Если вы знакомы с что такое граничные вычисления, вы, вероятно, имеете некоторое представление о чипах для периферийных вычислений. Эти специализированные процессоры разработаны специально для запуска моделей ИИ на границе сети. С помощью чипов для периферийных вычислений пользователи могут обрабатывать данные и выполнять важные аналитические операции непосредственно в источнике данных, устраняя необходимость передачи данных в централизованные системы.
Области применения чипов граничных вычислений разнообразны и обширны. Они находят применение в беспилотных автомобилях, системах распознавания лиц, интеллектуальных камерах, дронах, портативных медицинских устройствах и других сценариях принятия решений в реальном времени.
Преимущества чипов граничных вычислений значительны. Во-первых, они значительно сокращают задержку, обрабатывая данные вблизи их источника, повышая общую производительность экосистем ИИ. Кроме того, граничные вычисления повышают безопасность за счет минимизации объема данных, которые необходимо передать в облако.
Вот некоторые из ведущих производителей оборудования для искусственного интеллекта в области чипов для граничных вычислений:
- Джетсон Ксавьер NX
- Встроенные процессоры AMD EPYC™ серии 3000
- Джетсон Нано
- АРМ Кортекс-М55
- АРМ Этос-U55
2. Квантовое оборудование
Некоторые могут задаться вопросом: "Что такое квантовые вычисления и реальны ли они вообще?«Квантовые вычисления — это действительно реальная и продвинутая вычислительная система, работающая на основе принципов квантовой механики. В то время как классические компьютеры используют биты, квантовые вычисления используют квантовые биты (кубиты) для выполнения вычислений. Эти кубиты позволяют системам квантовых вычислений более эффективно обрабатывать большие наборы данных, что делает их очень подходящими для ИИ. машинное обучение и глубокое обучение модели.
Применение квантового оборудования может революционизировать алгоритмы ИИ. Например, при разработке лекарств квантовое оборудование может имитировать поведение молекул, помогая исследователям точно идентифицировать новые лекарства. Точно так же в материаловедении он может способствовать прогнозированию изменения климата. Финансовый сектор может извлечь выгоду из квантового оборудования, разработав инструменты прогнозирования цен.
Ниже приведены существенные преимущества квантовых вычислений для ИИ:
- Скорость: Квантовые компьютеры намного быстрее, чем традиционные компьютеры, и способны решать сложные задачи, на решение которых уходят миллиарды лет, за секунды.
- Точность: Квантовые вычисления позволяют обучать модели ИИ на больших объемах данных за более короткое время, что повышает точность прогнозов и анализа.
- Инновации: Аппаратное обеспечение для квантовых вычислений открывает возможности для новых разработок и прорывов на рынке, раскрывая ранее недостижимую вычислительную мощность.
3. Специализированные интегральные схемы (ASIC)
Специализированные интегральные схемы (ASIC) предназначены для решения целевых задач, таких как обработка изображений и распознавание речи (хотя у вас может быть услышал об ASIC через майнинг криптовалюты). Их цель — ускорить процедуры искусственного интеллекта для удовлетворения конкретных потребностей вашего бизнеса, предоставляя эффективную инфраструктуру, которая повышает общую скорость в экосистеме.
ASIC экономически эффективны по сравнению с традиционными центральными процессорами (ЦП) или графическими процессорами (ГП). Это связано с их энергоэффективностью и превосходной производительностью задач, превосходящей процессоры и графические процессоры. В результате ASIC упрощают алгоритмы ИИ в различных приложениях.
Эти интегральные схемы могут обрабатывать значительные объемы данных, что делает их полезными для обучения моделей искусственного интеллекта. Их приложения распространяются на различные области, включая обработку текстов и речевых данных на естественном языке. Кроме того, они упрощают развертывание сложных механизмов машинного обучения.
4. Нейроморфное оборудование
Нейроморфное оборудование представляет собой значительный прогресс в технологии компьютерного оборудования, целью которого является имитация функционирования человеческого мозга. Это инновационное оборудование эмулирует нервную систему человека и использует инфраструктура нейронной сети, работающий по принципу «снизу вверх». Сеть состоит из взаимосвязанных процессоров, называемых нейронами.
В отличие от традиционного вычислительного оборудования, которое обрабатывает данные последовательно, нейроморфное оборудование превосходно справляется с параллельной обработкой. Эта возможность параллельной обработки позволяет сети одновременно выполнять несколько задач, что приводит к повышению скорости и энергоэффективности.
Кроме того, нейроморфное оборудование предлагает несколько других неоспоримых преимуществ. Его можно обучать с помощью обширных наборов данных, что делает его пригодным для широкого спектра приложений, включая обнаружение изображений, распознавание речи и обработку естественного языка. Кроме того, точность нейроморфного оборудования замечательна, поскольку оно быстро учится на огромном количестве данных.
Вот некоторые из наиболее известных приложений нейроморфных вычислений:
- Беспилотные транспортные средства могут использовать нейроморфное вычислительное оборудование, чтобы улучшить их способность воспринимать и интерпретировать свое окружение.
- В медицинской диагностике нейроморфное оборудование может способствовать обнаружению изображений, помогая в идентификации заболеваний.
- Различные устройства IoT (Интернет вещей) могут использовать нейроморфное оборудование для сбора и анализа данных, обеспечивая эффективную обработку данных и принятие решений.
5. Программируемая пользователем вентильная матрица (FPGA)
Программируемая вентильная матрица (FPGA) — это усовершенствованная интегральная схема, которая предлагает ценные преимущества для реализации программного обеспечения ИИ. Эти специализированные чипы можно настроить и запрограммировать в соответствии с конкретными требованиями экосистемы ИИ, за что они получили название «программируемые на месте».
FPGA состоят из конфигурируемых логических блоков (CLB), которые взаимосвязаны и программируются. Эта присущая гибкость позволяет использовать широкий спектр приложений в области ИИ. Кроме того, эти микросхемы можно запрограммировать на выполнение операций разного уровня сложности, адаптируясь к конкретным потребностям системы.
Работая как микросхема памяти только для чтения, но с более высокой емкостью затвора, ПЛИС предлагают преимущество перепрограммирования. Это означает, что их можно программировать несколько раз, что позволяет вносить коррективы и масштабировать в соответствии с растущими требованиями. Кроме того, ПЛИС более эффективны, чем традиционное вычислительное оборудование, предлагая надежную и экономичную архитектуру для приложений ИИ.
В дополнение к своим преимуществам в настройке и производительности, ПЛИС также обеспечивают повышенные меры безопасности. Их полная архитектура обеспечивает надежную защиту, что делает их надежными для безопасных реализаций ИИ.
Каково будущее аппаратного обеспечения ИИ?
Аппаратное обеспечение ИИ находится на пороге революционных достижений. Развивающиеся приложения ИИ требуют специализированных систем для удовлетворения вычислительных потребностей. Инновации в процессорах, ускорителях и нейроморфных чипах отдают приоритет эффективности, скорости, энергосбережению и параллельным вычислениям. Интеграция оборудования искусственного интеллекта в периферийные устройства и устройства IoT обеспечивает обработку на устройстве, сокращение задержек и повышение конфиденциальности. Конвергенция квантовых вычислений и нейроморфной инженерии раскрывает потенциал экспоненциальной мощности и человеческого обучения.
Будущее аппаратного обеспечения ИИ обещает мощные, эффективные и специализированные вычислительные системы, которые произведут революцию в отраслях и изменят наше взаимодействие с интеллектуальными технологиями.