Dirbtinio intelekto greitintuvas: Kas tai yra ir kodėl tai svarbu

Nors dirbtinis intelektas (DI) apėmė beveik visus mūsų gyvenimo segmentus, pagrindą jam sukurti padėjo nuolat didėjančios skaičiavimo galios prielaida. Iš tiesų, tradiciniai procesoriai užspringsta, kai reikia atlikti didelės apimties skaičiavimus, kurių reikalauja sudėtingi dirbtinio intelekto algoritmai.

Todėl reikia dirbtinio intelekto greitintuvų, kurie tiesiogine prasme veikia kaip nepastebimi herojai fone, leidžiantys pasiekti neįtikėtiną pažangą, kuri šiandien vyksta dirbtinio intelekto srityje.

Kas yra dirbtinio intelekto greitintuvas?

Dirbtinio intelekto greitintuvas – tai aparatinės įrangos komponentas, kartais dar vadinamas gilaus mokymosi procesoriumi arba neuronų apdorojimo bloku, kuris grandynų lygmeniu sukurtas taip, kad smarkiai pagreitintų dirbtinio intelekto užduočių apdorojimą. Šios darbo apkrovos paprastai yra susijusios su tokiomis užduotimis kaip mašininio mokymosi mokymas ir išvadų darymas, kai reikia analizuoti didžiulius duomenų kiekius, kad būtų galima apmokyti dirbtinio intelekto modelius arba pagal sukurtus modelius atlikti prognozes.

Tradiciniai procesoriai sukurti atsižvelgiant į bendrąją paskirtį – visų rūšių užduočių apdorojimą, tačiau jie nėra optimizuoti pagal dirbtinio intelekto algoritmų reikalavimus. Kita vertus, dirbtinio intelekto greitintuvai yra sukurti naudojant atitinkamą architektūrą, kuri leis jiems su dirbtiniu intelektu susijusius skaičiavimus atlikti daug kartų greičiau ir efektyviau.

Kodėl dirbtinio intelekto greitintuvai?

Dirbtinio intelekto greitintuvai yra dirbtinio intelekto pažangos ateitis, todėl yra keletas svarbių priežasčių, dėl kurių dirbtinio intelekto greitintuvai yra dirbtinio intelekto pažangos ateitis:

Didesnė apdorojimo sparta

Dirbtinio intelekto greitintuvai, vykdydami dirbtinio intelekto darbo krūvius, gali veikti daug greičiau nei centrinis procesorius. Tai reiškia, kad modelių mokymas vyksta greičiau, rezultatai gaunami greitai, o dabar ir didesni bei sudėtingesni modeliai su didesniais duomenų rinkiniais taip pat bus apdorojami daug greičiau.

Didesnis energijos vartojimo efektyvumas

Dirbtinio intelekto greitintuvai yra sukurti taip, kad dirbtinio intelekto užduočių tvarkymas būtų efektyvesnis, palyginti su bet kuriuo centriniu procesoriumi. Dėl to sumažės bet kurios įmonės, norinčios naudoti dirbtinio intelekto sprendimus, sąnaudos ir poveikis aplinkai.

Įgalintas realaus laiko panaudojimas

Dirbtinio intelekto greitintuvai sukurti atsižvelgiant į greitį ir efektyvumą vykdant dirbtinio intelekto modelius realiuoju laiku. Būtent tai leidžia naudoti tokias priemones kaip autonominės transporto priemonės, veido atpažinimo sistemos ir išmanieji robotai.

Masteliavimas, skirtas intensyviam išteklių naudojimui

Dirbtinio intelekto greitintuvus galima integruoti į įvairias konfigūracijas, todėl jie gali būti plečiami pagal nesibaigiančius sudėtingo dirbtinio intelekto panaudojimo apdorojimo reikalavimus.

Dirbtinio intelekto greitintuvų tipai

Dirbtinio intelekto greitintuvų pasaulis sparčiai keičiasi, o skirtingi tipai aiškinami kaip galintys pasitarnauti atsižvelgiant į esamus poreikius. Tai:

Grafiniai procesoriai (GPU)

Jie nebuvo tiesiogiai sukurti dirbtiniam intelektui, tačiau buvo pritaikyti dėl savo lygiagretaus apdorojimo galimybių, todėl tinkamai atitinka dirbtinio intelekto poreikius. Tai yra mėgstamiausias kūrėjų, dirbančių su dirbtiniu intelektu, pasirinkimas dėl jau sukurtos infrastruktūrinės bazės ir santykinio prieinamumo, palyginti su kitais.

Tensoriniai procesoriai (TPU)

Šis procesorius skirtas tik dirbtiniam intelektui vykdyti – tokios bendrovės kaip Google sukūrė TPU tik šiam tikslui – tai itin specializuoti procesoriai, todėl gana efektyviai veikiantys gilaus mokymosi algoritmai.

Programuojamų vartų matricos (FPGA)

Šios mikroschemos yra programuojamos, kad būtų galima lanksčiai projektuoti aparatinę įrangą, todėl architektūrą gana lengva pritaikyti specialioms dirbtinio intelekto užduotims. Nors jie šiek tiek mažiau žinomi, dažnai reikalauja specialių programavimo žinių.

ASIC

Šios rūšies pagal užsakymą suprojektuoti lustai turi potencialą pasiekti geresnį našumą ir efektyvumą dirbtinio intelekto panaudojimui. Tačiau pradinės kūrimo išlaidos paprastai yra didelės.

Dirbtinio intelekto greitintuvų ateitis

Nuolat besikeičiančioje aplinkoje susiduriant su panaudojimu, kuris tampa vis sudėtingesnis, reikalaujantis vis daugiau duomenų, ateityje atsiras beprecedentis galingų ir kartu efektyvių dirbtinio intelekto greitintuvų poreikis.

Viena iš tokių sričių, turinčių potencialo vystytis ateityje, yra heterogeniniai skaičiavimai. Tai leistų visapusiškai išnaudoti įvairių rūšių greitintuvus, panaudojant jų atitinkamas stipriąsias puses vienoje sistemoje, kad būtų pasiektas didžiausias našumas.

Neuromorfiniai skaičiavimai

Smegenų įkvėpta skaičiavimo paradigma, neuromorfinė kompiuterija numato aparatinę įrangą, kurios struktūra ir funkcijos atitinka nervų sistemos struktūrą – potencialiai efektyvesnę – net dirbtinio intelekto tvarkymui.

Specializacija konkrečiam panaudojimui

Dirbtinio intelekto greitintuvai galėtų ir toliau būti specifinio panaudojimo ir taip būti varikliu, įeinančiu į įrenginius, specialiai sukurtus konkrečiai užduočiai atlikti.

Tikrasis dirbtinio intelekto greitintuvų poveikis

Dirbtinio intelekto greitintuvai iš esmės nėra techninė įranga, o jie patys veikia kaip pagrindiniai varikliai, kurie toliau skatina dirbtinio intelekto galimybes. Iš prigimties dirbtinio intelekto „greitinimas“ reiškia spartesnį vystymąsi ir spartesnį diegimą, spaudžiant sparčiai diegti naujoves tokiuose aspektuose kaip sveikata, finansai, gamyba ir transportas.

Tokios technologijos, nors ir sukuria kanalus būsimam piktnaudžiavimui dirbtiniu intelektu, kartu padeda tobulinti kitas susijusias technologijas saugumo ir paaiškinamumo srityje. Dirbtinio intelekto akceleratoriai turi įvairių galimybių, kurios gali padėti kurti visiems naudingą ateitį.

Galiausiai parengėme jums dažniausiai užduodamus klausimus ir atsakymus į juos

Kas yra dirbtinio intelekto akceleratorius?

Specializuota techninė arba programinė įranga, kuri pagreitina dirbtinio intelekto skaičiavimus. Dažniausiai jie veikia mašininio mokymosi, neuroninių tinklų ir duomenų apdorojimo srityse.

Kodėl dirbtinio intelekto greitintuvai yra svarbūs?

Jie sudaro sudėtingų dirbtinio intelekto užduočių efektyvaus apdorojimo pagrindą, leidžiantį pagerinti apdorojimo laiką, sumažinti energijos sąnaudas ir leidžiantį dirbtinio intelekto programoms labiau išnaudoti savo galimybes įvairiuose įrenginiuose.

Kaip veikia dirbtinio intelekto greitintuvai

Jie skirti lygiagrečiam didelių matricų ir vektorių operacijų, būdingų dirbtinio intelekto apkrovoms, apdorojimui. Todėl jie gali vienu metu apdoroti daugybę šių duomenų taškų, o tai yra didelis kontrastas tradiciniam procesoriui, savo užduotis atliekančiam nuosekliai.

Kokie privalumai susiję su dirbtinio intelekto greitintuvais?

Kai kurie dirbtinio intelekto greitintuvų privalumai – didelis dirbtinio intelekto našumas, mažas dirbtinio intelekto programų vėlavimas, didesnių ir sudėtingesnių dirbtinio intelekto modelių tvarkymas, taip pat mažesnė galia.