Επιταχυντής τεχνητής νοημοσύνης: Τι είναι και γιατί έχει σημασία

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει σαρώσει σχεδόν κάθε τομέα της ζωής μας, η προϋπόθεση για ακατάπαυστα μεγαλύτερη επεξεργαστική ισχύ έχει θέσει τα θεμέλια. Πράγματι, οι παραδοσιακές CPU πνίγονται όταν πρόκειται για μεγάλο όγκο υπολογισμών που απαιτούν οι περίπλοκοι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης.

Εδώ έρχεται η ανάγκη για επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης, που λειτουργούν κυριολεκτικά ως αφανείς ήρωες στο παρασκήνιο, επιτρέποντας τις απίστευτες εξελίξεις που εκτυλίσσονται σήμερα με την τεχνητή νοημοσύνη.

Τι είναι ένας επιταχυντής τεχνητής νοημοσύνης;

Ένας επιταχυντής τεχνητής νοημοσύνης είναι ένα στοιχείο υλικού, που μερικές φορές ονομάζεται επίσης επεξεργαστής βαθιάς μάθησης ή μονάδα νευρωνικής επεξεργασίας, σχεδιασμένο σε επίπεδο κυκλώματος για να επιταχύνει δραστικά την επεξεργασία των φόρτων εργασίας τεχνητής νοημοσύνης. Αυτοί οι φόρτοι εργασίας έχουν συνήθως εργασίες όπως η εκπαίδευση και η εξαγωγή συμπερασμάτων μηχανικής μάθησης, όπου πρέπει να αναλυθούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ή να γίνουν προβλέψεις με βάση τα μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί.

Οι παραδοσιακές CPU δημιουργούνται λαμβάνοντας υπόψη τους γενικούς σκοπούς – την επεξεργασία όλων των ειδών των εργασιών, αλλά δεν είναι βελτιστοποιημένες σύμφωνα με τις απαιτήσεις των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης. Από την άλλη πλευρά, οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης κατασκευάζονται χρησιμοποιώντας την κατάλληλη αρχιτεκτονική που θα τους κάνει να εκτελούν υπολογισμούς που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη πολλές φορές ταχύτερα και με αποτελεσματικό τρόπο.

Γιατί επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης;

Ορισμένοι ουσιαστικοί λόγοι δείχνουν γιατί οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης αποτελούν το μέλλον στην πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης:

Βελτιωμένη ταχύτητα επεξεργασίας

Οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να πάνε πολύ πιο γρήγορα από μια CPU στην εκτέλεση φόρτων εργασίας τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό σημαίνει ότι η εκπαίδευση των μοντέλων γίνεται γρηγορότερα, η παραγωγή αποτελεσμάτων είναι γρήγορη και τώρα, τα μεγαλύτερα και πιο σύνθετα μοντέλα με μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων θα αντιμετωπίζονται επίσης πολύ πιο γρήγορα.

Ενισχυμένη αποδοτικότητα ισχύος

Οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης είναι σχεδιασμένοι ώστε να είναι πιο αποδοτικοί σε σχέση με οποιαδήποτε κεντρική μονάδα επεξεργασίας όσον αφορά τον χειρισμό εργασιών τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό θα έχει ως αποτέλεσμα τη μείωση του κόστους για κάθε εταιρεία που ενδιαφέρεται για τη λειτουργία λύσεων τεχνητής νοημοσύνης και τη μείωση των επιπτώσεων στο περιβάλλον.

Χρήση σε πραγματικό χρόνο

Οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης έχουν σχεδιαστεί με γνώμονα την ταχύτητα και την αποδοτικότητα κατά την εκτέλεση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικό χρόνο. Αυτό είναι που επιτρέπει τέτοιες χρήσεις όπως αυτόνομα οχήματα, συστήματα αναγνώρισης προσώπου και έξυπνα ρομπότ.

Επεκτασιμότητα για αξιοποίηση εντατικών πόρων

Οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ενσωματωθούν σε διαφορετικές διαμορφώσεις και, ως εκ τούτου, να κλιμακωθούν σε αενάως αυξανόμενες απαιτήσεις επεξεργασίας από πολύπλοκη αξιοποίηση τεχνητής νοημοσύνης.

Τύποι επιταχυντών τεχνητής νοημοσύνης

Ο κόσμος των επιταχυντών τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει γρήγορα με διαφορετικούς τύπους που εξηγείται ότι εξυπηρετούν ικανά σε σχέση με τις εκάστοτε ανάγκες. Αυτοί είναι οι εξής:

Μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU)

Αυτές δεν σχεδιάστηκαν ευθέως για την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά έχουν προσαρμοστεί λόγω των δυνατοτήτων παράλληλης επεξεργασίας τους και, ως εκ τούτου, λειτουργούν επαρκώς με τις ανάγκες της τεχνητής νοημοσύνης. Αποτελεί μια αγαπημένη επιλογή για τους προγραμματιστές που ασχολούνται με την τεχνητή νοημοσύνη, λόγω της ήδη υπάρχουσας υποδομής και της σχετικής προσιτής τιμής της σε σύγκριση με άλλες.

Μονάδες επεξεργασίας αισθητήρων (TPU)

Αυτή η μονάδα επεξεργασίας έχει σχεδιαστεί μόνο για την εκτέλεση τεχνητής νοημοσύνης – εταιρείες όπως η Google έχουν αναπτύξει TPU αποκλειστικά για αυτόν τον σκοπό – εξαιρετικά εξειδικευμένους επεξεργαστές και ως εκ τούτου αρκετά αποτελεσματικούς στην εκτέλεση αλγορίθμων βαθιάς μάθησης.

Συστοιχίες προγραμματιζόμενων πυλών (FPGA)

Αυτά τα τσιπ είναι προγραμματιζόμενα για ευελιξία στον σχεδιασμό υλικού και είναι σχετικά εύκολο να προσαρμόσετε την αρχιτεκτονική για ειδικές εργασίες τεχνητής νοημοσύνης. Αν και είναι λίγο λιγότερο γνωστά, συχνά απαιτούν ειδικές γνώσεις προγραμματισμού.

ASIC

Αυτού του είδους τα ειδικά σχεδιασμένα τσιπ έχουν τη δυνατότητα να επιτύχουν ανώτερες επιδόσεις και αποδοτικότητα για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, το αρχικό κόστος ανάπτυξης είναι συνήθως υψηλό.

Μέλλον των επιταχυντών τεχνητής νοημοσύνης

Με το διαρκώς μεταβαλλόμενο περιβάλλον εν όψει της αξιοποίησης που γίνεται όλο και πιο εξελιγμένη, εντατική σε δεδομένα και απαιτητική, θα υπάρξει μια άνευ προηγουμένου ανάγκη για ισχυρούς και, ταυτόχρονα, αποδοτικούς επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον.

Μεταξύ αυτών των τομέων που παρουσιάζουν δυνατότητες μελλοντικής ανάπτυξης είναι η ετερογενής υπολογιστική. Αυτό θα αξιοποιεί πλήρως τα διαφορετικά είδη επιταχυντών, αξιοποιώντας τα αντίστοιχα δυνατά τους σημεία σε ένα σύστημα για μέγιστη απόδοση.

Νευρομορφικός υπολογισμός

Ένα υπολογιστικό παράδειγμα εμπνευσμένο από τον εγκέφαλο, ο νευρομορφικός υπολογισμός οραματίζεται υλικό δομημένο και λειτουργικό στο νευρικό σύστημα – πιο αποδοτικό, ενδεχομένως – ακόμη και για το χειρισμό της τεχνητής νοημοσύνης.

Εξειδίκευση σε συγκεκριμένη χρήση

Οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να συνεχίσουν περαιτέρω την εξειδίκευση της χρήσης και έτσι να είναι ένας κινητήρας που εισέρχεται σε συσκευές ειδικά σχεδιασμένες για την εκτέλεση μιας συγκεκριμένης εργασίας.

Ο πραγματικός αντίκτυπος των επιταχυντών τεχνητής νοημοσύνης

Οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι κατά βάση υλικό και οι ίδιοι λειτουργούν ως κινητήριοι μοχλοί που προωθούν περαιτέρω τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης. Από τη φύση της, η «επιτάχυνση» στην τεχνητή νοημοσύνη σημαίνει ταχύτερη ανάπτυξη και επιτάχυνση της ανάπτυξης, πιέζοντας την ταχεία καινοτομία σε πτυχές όπως η υγεία, η χρηματοδότηση, η μεταποίηση και οι μεταφορές.

Τέτοιες τεχνολογίες, ενώ δημιουργούν διαύλους για μελλοντική κατάχρηση μέσω της τεχνητής νοημοσύνης, την ίδια στιγμή, βοηθούν στην προώθηση άλλων σχετικών τεχνολογιών στον τομέα της ασφάλειας και της εξηγησιμότητας. Οι επιταχυντές της τεχνητής νοημοσύνης κρύβουν ποικίλες δυνατότητες που μπορούν να βοηθήσουν στην οικοδόμηση ενός μέλλοντος ωφέλιμου για όλους.

Τέλος, ετοιμάσαμε για εσάς τις πιο συχνές ερωτήσεις και τις απαντήσεις τους

Τι είναι ένας επιταχυντής τεχνητής νοημοσύνης;

Εξειδικευμένο υλικό ή λογισμικό που επιταχύνει τους υπολογισμούς τεχνητής νοημοσύνης. Τις περισσότερες φορές, λειτουργούν σε τομείς της μηχανικής μάθησης, των νευρωνικών δικτύων και της επεξεργασίας δεδομένων.

Γιατί έχουν σημασία οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης;

Αποτελούν τη ραχοκοκαλιά της επεξεργασίας εξελιγμένων εργασιών τεχνητής νοημοσύνης αποτελεσματικά, επιτρέποντας βελτιωμένους χρόνους επεξεργασίας, μειωμένη κατανάλωση ενέργειας και επιτρέποντας στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης να λειτουργούν περισσότερο στις δυνατότητές τους σε διαφορετικές συσκευές.

Πώς λειτουργούν οι επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης

Είναι σχεδιασμένοι για την παράλληλη επεξεργασία των μεγάλων πράξεων πινάκων και διανυσμάτων που είναι χαρακτηριστικές των φορτίων τεχνητής νοημοσύνης. Ως εκ τούτου, είναι σε θέση να επεξεργάζονται ταυτόχρονα πολλά από αυτά τα σημεία δεδομένων, γεγονός που έρχεται σε πλήρη αντίθεση με την παραδοσιακή CPU, η οποία χειρίζεται τις εργασίες της διαδοχικά.

Ποια είναι μερικά από τα πλεονεκτήματα που σχετίζονται με τους επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης;

Ορισμένα πλεονεκτήματα των επιταχυντών τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν υψηλές επιδόσεις στην τεχνητή νοημοσύνη, χαμηλή καθυστέρηση στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και χειρισμό μεγαλύτερων, πολύπλοκων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, μαζί με μείωση της ισχύος.