人工智能加速器： 它是什么，为什么重要

人工智能（AI）几乎席卷了我们生活的方方面面，而不断提高的处理能力则为其奠定了基础。事实上，当复杂的人工智能算法需要进行大量计算时，传统的 CPU 就会瘫痪。

这就需要人工智能加速器，它就像一个不起眼的幕后英雄，推动着人工智能取得令人难以置信的进步。

什么是人工智能加速器？

人工智能加速器是一种硬件组件，有时也称为深度学习处理器或神经处理单元，在电路层面上设计用于大幅加快人工智能工作负载的处理速度。这些工作负载通常包括机器学习训练和推理等任务，在这些任务中，必须对海量数据进行分析，以训练人工智能模型或根据建立的模型进行预测。

传统 CPU 的设计考虑了通用性–处理各种任务，但并没有根据人工智能算法的要求进行优化。另一方面，人工智能加速器采用了相关的架构设计，使其运行人工智能相关计算的速度和效率提高了许多倍。

为什么需要人工智能加速器？

人工智能加速器是人工智能发展的未来，其中有许多重要原因：

提高处理速度

在运行人工智能工作负载时，人工智能加速器可以比 CPU 快得多。这意味着模型训练速度更快，结果输出更快，而且现在处理更大、更复杂的模型和更大的数据集的速度也会更快。

更高的能效

在处理人工智能任务方面，人工智能加速器的设计比任何中央处理单元都更省电。这将降低任何有意运行人工智能解决方案的公司的成本，并减少对环境的影响。

实现实时利用

人工智能加速器在设计时考虑到了实时运行人工智能模型的速度和效率。这也是自动驾驶汽车、面部识别系统和智能机器人等应用的基础。

资源密集型利用的可扩展性

人工智能加速器可以集成到不同的配置中，因此可以根据复杂的人工智能应用不断增加的处理需求进行扩展。

人工智能加速器的类型

人工智能加速器的世界变化很快，不同类型的人工智能加速器都能满足当前的需求。它们是

图形处理器（GPU）

这些图形处理器并非专为人工智能设计，而是凭借其并行处理能力，因此能充分满足人工智能的需求。这也是从事人工智能工作的开发人员最喜欢的选择，因为它有现成的基础设施基础，而且与其他产品相比，价格相对低廉。

张量处理单元（TPU）

这种处理单元只为运行人工智能而设计–谷歌等公司专门为此开发了 TPU–极其专业的处理器，因此在运行深度学习算法方面相当高效。

可编程门阵列（FPGA）

这些芯片是可编程的，可以灵活地进行硬件设计，而且相对容易为特殊的人工智能任务定制架构。虽然它们的知名度较低，但往往需要专门的编程知识。

ASIC

这类定制设计的芯片有可能为人工智能的应用提供卓越的性能和效率。不过，前期开发成本通常较高。

人工智能加速器的未来

面对日益复杂、数据密集和要求越来越高的应用环境，未来对功能强大、同时高效的人工智能加速器的需求将空前高涨。

在这些领域中，异构计算显示出未来发展的潜力。这将充分利用不同类型的加速器，将其相应的强项整合到一个系统中，从而实现最高性能。

神经形态计算

神经形态计算是一种受大脑启发的计算范式，它设想的硬件结构和功能与神经系统类似，甚至在处理人工智能时效率更高。

专注于特定用途

人工智能加速器可以进一步实现特定用途，从而成为进入专为执行特定任务而设计的设备的引擎。

人工智能加速器的真正影响

人工智能加速器本质上并不是硬件，其本身的功能就是推动人工智能能力进一步发展的原动力。从本质上讲，人工智能的 “加速 ”意味着更快的发展和更快的部署，在健康、金融、制造和交通等领域催生快节奏的创新。

这些技术虽然为未来滥用人工智能创造了渠道，但同时也有助于推进安全和可解释性领域的其他相关技术。人工智能加速器蕴含着各种潜力，可能有助于建设一个对每个人都有益的未来。

最后，我们为您准备了最常见的问题及其答案

什么是人工智能加速器？

加速人工智能计算的专用硬件或软件。它们通常在机器学习、神经网络和数据处理等领域运行。

人工智能加速器为何重要？

它们是高效处理复杂人工智能任务的中坚力量，可以缩短处理时间、降低能耗，并使人工智能应用在不同设备上发挥更大的作用。

人工智能加速器的工作原理

它们专为并行处理人工智能负载中典型的大型矩阵和矢量运算而设计。因此，它们能够同时处理大量此类数据点，这与按顺序处理任务的传统 CPU 形成了鲜明对比。

人工智能加速器有哪些优点？

人工智能加速器的一些优点包括人工智能的高性能、人工智能应用的低延迟、处理更大、更复杂的人工智能模型以及降低功耗。