Accelerator for kunstig intelligens: Hvad det er, og hvorfor det betyder noget
Mens kunstig intelligens (AI) har fejet hen over stort set alle dele af vores liv, har forudsætningen for stadig større processorkraft lagt fundamentet. Traditionelle CPU’er kvæles nemlig, når det gælder den store mængde beregninger, der kræves af indviklede algoritmer til kunstig intelligens.
Her kommer behovet for acceleratorer til kunstig intelligens, der bogstaveligt talt fungerer som ubemærkede helte i baggrunden og muliggør de utrolige fremskridt, der udfolder sig med kunstig intelligens i dag.
Hvad er en accelerator til kunstig intelligens?
En accelerator til kunstig intelligens er en hardwarekomponent, også kaldet en deep learning-processor eller en neural behandlingsenhed, der er designet på kredsløbsniveau til drastisk at accelerere behandlingen af arbejdsbelastninger med kunstig intelligens. Disse workloads har normalt opgaver som maskinlæringstræning og inferens, hvor enorme mængder data skal analyseres for at træne kunstig intelligens-modeller eller komme med forudsigelser baseret på de opbyggede modeller.
Traditionelle CPU’er er skabt til generelle formål – behandling af alle slags opgaver, men de er ikke optimeret i forhold til kravene i algoritmer til kunstig intelligens. På den anden side er acceleratorer til kunstig intelligens konstrueret ved hjælp af den relevante arkitektur, der får dem til at køre kunstig intelligens-relaterede beregninger mange gange hurtigere og på en effektiv måde.
Hvorfor acceleratorer til kunstig intelligens?
En række væsentlige grunde peger på, hvorfor acceleratorer til kunstig intelligens er fremtiden i udviklingen af kunstig intelligens:
Forbedret behandlingshastighed
Acceleratorer til kunstig intelligens kan køre arbejdsbelastninger med kunstig intelligens meget hurtigere end en CPU. Det betyder, at modeltræning sker hurtigere, at resultaterne kommer hurtigere, og nu vil større og mere komplekse modeller med større datasæt også blive håndteret meget hurtigere.
Forbedret strømeffektivitet
Acceleratorer til kunstig intelligens er designet til at være mere energieffektive sammenlignet med en hvilken som helst central processorenhed, når det gælder håndtering af opgaver med kunstig intelligens. Det vil resultere i lavere omkostninger for enhver virksomhed, der er interesseret i at køre løsninger med kunstig intelligens, og mindske indvirkningen på miljøet.
Aktiveret udnyttelse i realtid
Acceleratorer til kunstig intelligens er designet med hastighed og effektivitet for øje, når de kører modeller for kunstig intelligens i realtid. Det er det, der muliggør brug af f.eks. autonome køretøjer, ansigtsgenkendelsessystemer og intelligente robotter.
Skalerbarhed til ressourceintensiv brug
Acceleratorer til kunstig intelligens kan integreres i forskellige konfigurationer og dermed skaleres op til uendeligt stigende behandlingskrav fra komplekse anvendelser af kunstig intelligens.
Typer af acceleratorer til kunstig intelligens
Verden af kunstig intelligens-acceleratorer ændrer sig hurtigt med forskellige typer, der forklares at fungere godt i forhold til de aktuelle behov. Disse er:
Grafiske behandlingsenheder (GPU)
De er ikke direkte designet til kunstig intelligens, men er blevet tilpasset i kraft af deres parallelle processorkapacitet og fungerer derfor godt i forhold til behovene inden for kunstig intelligens. Dette er en favoritmulighed for udviklere, der arbejder med kunstig intelligens, på grund af den allerede eksisterende infrastrukturbase og dens relative overkommelige pris sammenlignet med andre.
Tensorbehandlingsenheder (TPU)
Denne processorenhed er kun designet til at køre kunstig intelligens – virksomheder som Google har udviklet TPU udelukkende til dette formål – ekstremt specialiserede processorer og derfor ret effektive til at køre deep learning-algoritmer.
Programmerbare gate arrays (FPGA)
Disse chips er programmerbare for at give fleksibilitet i hardwaredesignet, og det er relativt nemt at skræddersy arkitekturen til særlige opgaver inden for kunstig intelligens. Selvom de er lidt mindre kendte, kræver de ofte særlig programmeringsekspertise.
ASIC
Denne type specialdesignede chips har potentiale til at opnå overlegen ydeevne og effektivitet ved brug af kunstig intelligens. Men udviklingsomkostningerne på forhånd er normalt høje.
Fremtiden for acceleratorer til kunstig intelligens
Med det stadigt skiftende miljø i lyset af anvendelser, der bliver mere og mere sofistikerede, dataintensive og krævende, vil der være et hidtil uset behov for kraftfulde og samtidig effektive acceleratorer til kunstig intelligens i fremtiden.
Et af de områder, hvor der er potentiale for fremtidig udvikling, er heterogen computing. Det vil gøre fuld brug af de forskellige typer af acceleratorer og udnytte deres respektive stærke sider i ét system for at opnå maksimal ydeevne.
Neuromorfisk databehandling
Et hjerneinspireret computerparadigme, neuromorphic computing, forestiller sig hardware, der er struktureret og funktionel i forhold til nervesystemet – potentielt mere effektivt – selv til håndtering af kunstig intelligens.
Specialisering til særlig anvendelse
Kunstig intelligens-acceleratorer kan fortsætte med at være specifikke og dermed være en motor, der indgår i enheder, der er specielt designet til at udføre en bestemt opgave.
Den sande virkning af acceleratorer til kunstig intelligens
Acceleratorer til kunstig intelligens er ikke i bund og grund hardware, og de fungerer selv som primus motor, der driver den kunstige intelligens’ evner videre. I sagens natur betyder »acceleration« inden for kunstig intelligens hurtigere udvikling og hurtigere implementering, hvilket presser på for hurtig innovation inden for aspekter som sundhed, finans, produktion og transport.
Sådanne teknologier skaber ganske vist kanaler for fremtidigt misbrug af kunstig intelligens, men hjælper samtidig med at fremme andre relaterede teknologier inden for sikkerhed og forklarlighed. Acceleratorer for kunstig intelligens rummer en række potentialer, som kan være med til at skabe en fremtid til gavn for alle.
Endelig har vi forberedt de hyppigst stillede spørgsmål og deres svar til dig
Hvad er en accelerator til kunstig intelligens?
Specialiseret hardware eller software, der accelererer beregninger med kunstig intelligens. Oftest opererer de inden for maskinlæring, neurale netværk og databehandling.
Hvorfor er acceleratorer til kunstig intelligens vigtige?
De udgør rygraden i behandlingen af sofistikerede kunstige intelligensopgaver på en effektiv måde, hvilket giver forbedrede behandlingstider, reduceret energiforbrug og gør det muligt for kunstige intelligensapplikationer at fungere mere optimalt på forskellige enheder.
Sådan fungerer acceleratorer til kunstig intelligens
De er designet til parallel behandling af de store matrix- og vektoroperationer, der er typiske for kunstig intelligens. Som sådan er de i stand til at behandle en række af disse datapunkter samtidigt, hvilket står i skarp kontrast til den traditionelle CPU, der håndterer sine opgaver sekventielt.
Hvad er nogle af de fordele, der er forbundet med acceleratorer til kunstig intelligens?
Nogle af fordelene ved acceleratorer til kunstig intelligens omfatter høj ydeevne inden for kunstig intelligens, lav latenstid i applikationer til kunstig intelligens og håndtering af større, komplekse modeller til kunstig intelligens sammen med en reduktion i strømforbruget.
