Akselerator Kecerdasan Buatan: Apa itu dan mengapa itu penting
Meskipun kecerdasan buatan (AI) telah melanda hampir setiap segmen kehidupan kita, prasyarat untuk kekuatan pemrosesan yang lebih besar tanpa henti telah menjadi dasar. Memang, CPU tradisional tersedak ketika harus menangani komputasi dalam jumlah besar yang dibutuhkan oleh algoritme kecerdasan buatan yang rumit.
Di sinilah perlunya akselerator kecerdasan buatan, yang secara harfiah bertindak sebagai pahlawan yang tidak terlihat di latar belakang, memungkinkan kemajuan luar biasa yang terjadi pada kecerdasan buatan saat ini.
Apa yang dimaksud dengan akselerator kecerdasan buatan?
Akselerator kecerdasan buatan adalah komponen perangkat keras, kadang-kadang juga disebut prosesor pembelajaran mendalam atau unit pemrosesan saraf, yang dirancang pada tingkat sirkuit untuk mempercepat pemrosesan beban kerja kecerdasan buatan secara drastis. Beban kerja ini biasanya memiliki tugas seperti pelatihan dan inferensi pembelajaran mesin, di mana data dalam jumlah besar harus dianalisis untuk melatih model kecerdasan buatan atau membuat prediksi berdasarkan model yang dibangun.
CPU tradisional dibuat dengan mempertimbangkan tujuan umum – pemrosesan semua jenis tugas, tetapi tidak dioptimalkan sesuai dengan persyaratan algoritme kecerdasan buatan. Di sisi lain, akselerator kecerdasan buatan direkayasa menggunakan arsitektur terkait yang akan membuatnya menjalankan komputasi terkait kecerdasan buatan berkali-kali lebih cepat dan dengan cara yang efisien.
Mengapa akselerator kecerdasan buatan?
Sejumlah alasan penting menunjukkan mengapa akselerator kecerdasan buatan adalah masa depan dalam kemajuan kecerdasan buatan:
Kecepatan pemrosesan yang lebih baik
Akselerator kecerdasan buatan dapat bekerja lebih cepat daripada CPU dalam menjalankan beban kerja kecerdasan buatan. Ini berarti bahwa pelatihan model terjadi lebih cepat, hasil yang dihasilkan cepat, dan sekarang, model yang lebih besar dan lebih kompleks dengan kumpulan data yang lebih besar juga akan ditangani dengan lebih cepat.
Efisiensi Daya yang Ditingkatkan
Akselerator kecerdasan buatan dirancang agar lebih hemat daya dibandingkan dengan unit pemrosesan pusat mana pun dalam hal penanganan tugas kecerdasan buatan. Hal ini akan mengurangi biaya bagi perusahaan mana pun yang tertarik untuk menjalankan solusi kecerdasan buatan dan mengurangi dampak terhadap lingkungan.
Pemanfaatan waktu nyata diaktifkan
Akselerator kecerdasan buatan dirancang dengan mengutamakan kecepatan dan efisiensi saat menjalankan model kecerdasan buatan secara real-time. Inilah yang memungkinkan pemanfaatan seperti kendaraan otonom, sistem pengenalan wajah, dan robot cerdas.
Skalabilitas untuk pemanfaatan sumber daya yang intensif
Akselerator kecerdasan buatan dapat diintegrasikan ke dalam konfigurasi yang berbeda dan karenanya dapat ditingkatkan untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan yang terus meningkat dari pemanfaatan kecerdasan buatan yang kompleks.
Jenis akselerator kecerdasan buatan
Dunia akselerator kecerdasan buatan berubah dengan cepat dengan berbagai jenis yang dijelaskan dapat melayani dengan baik terkait dengan kebutuhan yang ada. Ini adalah:
Unit Pemrosesan Grafis (GPU)
GPU ini tidak dirancang khusus untuk kecerdasan buatan, tetapi telah disesuaikan dengan kemampuan pemrosesan paralelnya dan, oleh karena itu, bekerja secara memadai dengan kebutuhan kecerdasan buatan. Ini menjadi pilihan favorit bagi para pengembang yang bekerja pada kecerdasan buatan karena basis infrastruktur yang sudah ada dan harganya yang relatif terjangkau dibandingkan dengan yang lain.
Unit Pemrosesan Tensor (TPU)
Unit pemrosesan ini hanya dirancang untuk menjalankan kecerdasan buatan – perusahaan seperti Google telah mengembangkan TPU secara eksklusif untuk tujuan ini – prosesor yang sangat khusus dan karenanya cukup efisien dalam menjalankan algoritme pembelajaran mendalam.
Susunan gerbang yang dapat diprogram (FPGA)
Chip ini dapat diprogram untuk fleksibilitas dalam desain perangkat keras, dan relatif mudah untuk menyesuaikan arsitekturnya untuk tugas-tugas kecerdasan buatan khusus. Meskipun sedikit kurang dikenal, mereka sering kali menuntut keahlian pemrograman khusus.
ASIC
Jenis chip yang dirancang khusus ini memiliki potensi untuk mencapai kinerja dan efisiensi yang unggul untuk pemanfaatan kecerdasan buatan. Namun, biaya pengembangan di muka biasanya tinggi.
Masa depan akselerator kecerdasan buatan
Dengan lingkungan yang terus berubah dalam menghadapi pemanfaatan yang semakin canggih, padat data, dan menuntut, akan ada kebutuhan yang belum pernah terjadi sebelumnya akan akselerator kecerdasan buatan yang kuat dan, pada saat yang sama, efisien di masa depan.
Di antara bidang-bidang yang menunjukkan potensi untuk pengembangan di masa depan adalah komputasi heterogen. Hal ini akan memanfaatkan berbagai jenis akselerator yang berbeda, dengan memanfaatkan kelebihan masing-masing ke dalam satu sistem untuk mendapatkan performa terbaik.
Komputasi Neuromorfik
Paradigma komputasi yang terinspirasi dari otak, komputasi neuromorfik membayangkan perangkat keras yang terstruktur dan berfungsi seperti sistem saraf – lebih efisien dan berpotensi – bahkan untuk menangani kecerdasan buatan.
Mengkhususkan diri pada pemanfaatan tertentu
Akselerator kecerdasan buatan dapat melanjutkan pemanfaatan lebih lanjut secara spesifik dan dengan demikian menjadi mesin yang masuk ke dalam perangkat yang dirancang khusus untuk melakukan tugas tertentu.
Dampak sebenarnya dari akselerator kecerdasan buatan
Akselerator kecerdasan buatan pada dasarnya bukanlah perangkat keras, dan mereka sendiri berfungsi sebagai penggerak utama yang mendorong kemampuan kecerdasan buatan lebih jauh. Pada dasarnya, ‘akselerasi’ dalam kecerdasan buatan berarti pengembangan yang lebih cepat dan percepatan penerapan, yang mendorong inovasi yang bergerak cepat dalam aspek-aspek seperti kesehatan, keuangan, manufaktur, dan transportasi.
Teknologi semacam itu, meskipun menciptakan saluran untuk penyalahgunaan di masa depan melalui kecerdasan buatan, pada saat yang sama, membantu memajukan teknologi terkait lainnya dalam bidang keamanan dan penjelasan. Akselerator kecerdasan buatan memiliki berbagai potensi yang dapat membantu membangun masa depan yang bermanfaat bagi semua orang.
Terakhir, kami telah menyiapkan untuk Anda pertanyaan yang paling sering diajukan dan jawabannya
Apa yang dimaksud dengan akselerator kecerdasan buatan?
Perangkat keras atau perangkat lunak khusus yang mempercepat komputasi kecerdasan buatan. Umumnya, akselerator ini beroperasi di bidang pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan data.
Mengapa akselerator kecerdasan buatan penting?
Akselerator membentuk tulang punggung perawatan untuk tugas-tugas kecerdasan buatan yang canggih secara efisien, memungkinkan waktu pemrosesan yang lebih baik, mengurangi konsumsi energi, dan memungkinkan aplikasi kecerdasan buatan berfungsi lebih sesuai dengan kapasitasnya di perangkat yang berbeda.
Cara kerja akselerator kecerdasan buatan
Akselerator ini dirancang untuk pemrosesan paralel dari operasi matriks dan vektor besar yang biasa dilakukan oleh kecerdasan buatan. Dengan demikian, mereka mampu memproses sejumlah titik data ini secara bersamaan, yang sangat kontras dengan CPU tradisional, yang menangani tugas-tugasnya secara berurutan.
Apa saja kelebihan yang terkait dengan akselerator kecerdasan buatan?
Beberapa manfaat akselerator kecerdasan buatan termasuk kinerja tinggi dalam kecerdasan buatan, latensi rendah dalam aplikasi kecerdasan buatan, dan menangani model kecerdasan buatan yang lebih besar dan kompleks, serta pengurangan daya.
