Бъдещето е светло за AI.

Изкуственият интелект (AI) постигна забележителен напредък от края на 2022 г. Все по-усъвършенстваните софтуерни приложения, базирани на AI, революционизират различни сектори, като предоставят изобретателни решения. От безпроблемни чатботове за обслужване на клиенти до зашеметяващи визуални генератори, AI подобрява ежедневните ни преживявания. Въпреки това, зад кулисите, AI хардуерът е основен за захранването на тези интелигентни системи.

Какво е AI хардуер?

AI хардуерът се отнася до специализиран компютърен хардуер, предназначен да изпълнява ефективно задачи, свързани с AI. Това включва специфични чипове и интегрални схеми, които предлагат по-бърза обработка и възможности за пестене на енергия. В допълнение, те осигуряват необходимата инфраструктура за ефективно изпълнение на AI алгоритми и модели.

Ролята на AI хардуера в машинното обучение е от решаващо значение, тъй като помага при изпълнението на сложни програми за модели на задълбочено обучение. Освен това, в сравнение с конвенционалния компютърен хардуер като централни процесори (CPU), AI хардуерът може ускоряват множество процеси, като значително намаляват времето и разходите, необходими за обучение на алгоритъм и екзекуция.

instagram viewer

Освен това, с нарастващата популярност на AI и модели за машинно обучение, има повишено търсене на решения за ускорение. В резултат на това компании като Nvidia, водещият световен производител на GPU, са свидетели на значителен растеж. През юни 2023 г. Washington Post съобщи че пазарната стойност на Nvidia надхвърли 1 трилион долара, надминавайки стойността на Tesla и Meta. Успехът на Nvidia подчертава значението на AI хардуера в днешния технологичен пейзаж.

1. Edge компютърни чипове

Ако сте запознати с какво е edge computing, вероятно имате някакво разбиране за периферните изчислителни чипове. Тези специализирани процесори са проектирани специално за работа с AI модели на ръба на мрежата. С периферните изчислителни чипове потребителите могат да обработват данни и да извършват важни аналитични операции директно при източника на данните, елиминирайки необходимостта от предаване на данни към централизирани системи.

Приложенията за периферни изчислителни чипове са разнообразни и обширни. Те намират полезност в самоуправляващите се автомобили, системите за лицево разпознаване, интелигентните камери, дронове, преносими медицински устройства и други сценарии за вземане на решения в реално време.

Предимствата на периферните изчислителни чипове са значителни. Първо, те значително намаляват латентността, като обработват данни близо до техния източник, подобрявайки цялостната производителност на AI екосистемите. Освен това крайните изчисления повишават сигурността чрез минимизиране на количеството данни, които трябва да бъдат предадени в облака.

Ето някои от водещите производители на AI хардуер в областта на крайните изчислителни чипове:

  • Джетсън Ксавие NX
  • AMD EPYC™ Embedded 3000 Series
  • Джетсън Нано
  • ARM Cortex-M55
  • ARM Ethos-U55

2. Квантов хардуер

Някои може да се чудят, "Какво е квантово изчисление и дали изобщо е реално?„Квантовото изчисление наистина е реална и усъвършенствана изчислителна система, която работи въз основа на принципите на квантовата механика. Докато класическите компютри използват битове, квантовите изчисления използват квантови битове (кубити) за извършване на изчисления. Тези кубити позволяват на квантовите изчислителни системи да обработват големи набори от данни по-ефективно, което ги прави много подходящи за AI, машинно обучение и дълбоко обучение модели.

Приложенията на квантовия хардуер имат потенциала да революционизират AI алгоритмите. Например, при откриването на лекарства, квантовият хардуер може да симулира поведението на молекулите, като помага на изследователите при точното идентифициране на нови лекарства. По подобен начин в науката за материалите може да допринесе за прогнозите за изменението на климата. Финансовият сектор може да се възползва от квантовия хардуер чрез разработване на инструменти за прогнозиране на цените.

По-долу са значителните предимства на квантовите изчисления за AI:

  • Скорост: Квантовите компютри са много по-бързи от традиционните компютри, способни са да решават сложни проблеми, които биха отнели милиарди години за секунди.
  • точност: Квантовото изчисление позволява на AI моделите да бъдат обучавани с големи количества данни за по-кратко време, което води до по-висока точност на прогнозите и анализа.
  • Иновация: Квантовият компютърен хардуер отваря възможности за нови разработки и пробиви на пазара, отключвайки недостижима преди това изчислителна мощ.

3. Интегрални схеми за специфични приложения (ASIC)

Специфичните за приложението интегрални схеми (ASIC) са предназначени за целеви задачи като обработка на изображения и разпознаване на реч (въпреки че може да имате чух за ASIC чрез копаене на криптовалута). Тяхната цел е да ускорят AI процедурите, за да отговорят на специфичните нужди на вашия бизнес, като предоставят ефективна инфраструктура, която подобрява общата скорост в рамките на екосистемата.

ASIC са рентабилни в сравнение с традиционните централни процесори (CPU) или графични процесори (GPU). Това се дължи на тяхната енергийна ефективност и превъзходна производителност на задачите, надминавайки CPU и GPU. В резултат на това ASIC улесняват AI алгоритмите в различни приложения.

Тези интегрални схеми могат да обработват значителни обеми от данни, което ги прави инструмент за обучение на модели с изкуствен интелект. Техните приложения се простират в различни области, включително обработка на естествен език на текстове и речеви данни. Освен това те опростяват внедряването на сложни механизми за машинно обучение.

4. Невроморфен хардуер

Кредити за изображения: Freepik

Невроморфният хардуер представлява значителен напредък в компютърната хардуерна технология, чиято цел е да имитира функционирането на човешкия мозък. Този иновативен хардуер емулира човешката нервна система и приема a инфраструктура на невронна мрежа, работещи с подход отдолу нагоре. Мрежата се състои от взаимосвързани процесори, наричани неврони.

За разлика от традиционния компютърен хардуер, който обработва данни последователно, невроморфният хардуер превъзхожда паралелната обработка. Тази възможност за паралелна обработка позволява на мрежата да изпълнява едновременно множество задачи, което води до подобрена скорост и енергийна ефективност.

Освен това невроморфният хардуер предлага няколко други убедителни предимства. Може да се обучава с обширни набори от данни, което го прави подходящ за широк спектър от приложения, включително откриване на изображения, разпознаване на реч и обработка на естествен език. Освен това, точността на невроморфния хардуер е забележителна, тъй като той бързо се учи от огромни количества данни.

Ето някои от най-забележителните невроморфни изчислителни приложения:

  • Самоуправляващите се превозни средства могат да използват невроморфен изчислителен хардуер, за да подобрят способността си да възприемат и интерпретират заобикалящата ги среда.
  • В медицинската диагностика невроморфният хардуер може да допринесе за функциите за откриване на изображения, подпомагайки идентифицирането на заболявания.
  • Различни IoT (Интернет на нещата) устройства могат да използват невроморфен хардуер за събиране и анализ на данни, позволявайки ефективна обработка на данни и вземане на решения.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) е усъвършенствана интегрална схема, която предлага ценни предимства за внедряване на AI софтуер. Тези специализирани чипове могат да бъдат персонализирани и програмирани, за да отговарят на специфичните изисквания на AI екосистемата, което им печели името „програмируеми на място“.

FPGA се състоят от конфигурируеми логически блокове (CLB), които са взаимосвързани и програмируеми. Тази присъща гъвкавост позволява широк спектър от приложения в областта на ИИ. В допълнение, тези чипове могат да бъдат програмирани да обработват операции с различни нива на сложност, като се адаптират към специфичните нужди на системата.

Работейки като чип с памет само за четене, но с по-голям капацитет на гейта, FPGA предлагат предимството на възможността за повторно програмиране. Това означава, че те могат да бъдат програмирани многократно, което позволява корекции и мащабируемост според променящите се изисквания. Освен това, FPGA са по-ефективни от традиционния изчислителен хардуер, като предлагат стабилна и рентабилна архитектура за AI приложения.

В допълнение към своите предимства при персонализиране и производителност, FPGA осигуряват и подобрени мерки за сигурност. Цялостната им архитектура осигурява стабилна защита, което ги прави надеждни за сигурни внедрявания на AI.

Какво е бъдещето на AI хардуера?

AI хардуерът е на върха на трансформиращия напредък. Развиващите се AI приложения изискват специализирани системи за посрещане на изчислителните нужди. Иновациите в процесорите, ускорителите и невроморфните чипове дават приоритет на ефективността, скоростта, икономията на енергия и паралелните изчисления. Интегрирането на AI хардуер в edge и IoT устройства позволява обработка на устройството, намалена латентност и подобрена поверителност. Конвергенцията с квантовите изчисления и невроморфното инженерство отключва потенциала за експоненциална мощност и подобно на човека обучение.

Бъдещето на AI хардуера носи обещанието за мощни, ефективни и специализирани изчислителни системи, които ще революционизират индустриите и ще променят нашето взаимодействие с интелигентни технологии.