Accelerator voor kunstmatige intelligentie: Wat het is en waarom het belangrijk is

Terwijl kunstmatige intelligentie (AI) vrijwel elk segment van ons leven heeft overspoeld, heeft de voorwaarde voor steeds grotere verwerkingskracht de basis gelegd. Traditionele CPU’s stikken inderdaad als het aankomt op een grote hoeveelheid rekenwerk die nodig is voor ingewikkelde algoritmen op het gebied van kunstmatige intelligentie.

Hier ontstaat de behoefte aan kunstmatige intelligentieversnellers, die letterlijk als onopvallende helden op de achtergrond de ongelooflijke vooruitgang mogelijk maken die kunstmatige intelligentie vandaag de dag boekt.

Wat is een accelerator voor kunstmatige intelligentie?

Een artificial intelligence accelerator is een hardwarecomponent, soms ook deep learning processor of neural processing unit genoemd, ontworpen op circuitniveau om de verwerking van kunstmatige intelligentie workloads drastisch te versnellen. Deze workloads hebben normaal gesproken taken zoals machine learning training en inferentie, waarbij enorme hoeveelheden gegevens moeten worden geanalyseerd om kunstmatige intelligentie modellen te trainen of voorspellingen te doen op basis van de gebouwde modellen.

Traditionele CPU’s zijn gemaakt voor algemene doeleinden – het verwerken van allerlei taken, maar ze zijn niet geoptimaliseerd voor de eisen van algoritmen voor kunstmatige intelligentie. De kunstmatige intelligentieversnellers daarentegen zijn ontworpen met de juiste architectuur om kunstmatige intelligentiegerelateerde berekeningen vele malen sneller en efficiënter uit te voeren.

Waarom versnellers voor kunstmatige intelligentie?

Een aantal belangrijke redenen wijzen erop waarom kunstmatige intelligentieversnellers de toekomst zijn in de vooruitgang van kunstmatige intelligentie:

Verbeterde verwerkingssnelheid

Kunstmatige intelligentieversnellers kunnen kunstmatige intelligentie veel sneller verwerken dan een CPU. Dit betekent dat modeltraining sneller verloopt, dat er sneller resultaten worden verkregen en dat nu ook grotere en complexere modellen met grotere datasets veel sneller worden verwerkt.

Verbeterde energie-efficiëntie

Kunstmatige intelligentieversnellers zijn ontworpen om in vergelijking met een centrale verwerkingseenheid energiezuiniger te zijn bij het verwerken van kunstmatige intelligentietaken. Dit zal resulteren in lagere kosten voor elk bedrijf dat geïnteresseerd is in het uitvoeren van kunstmatige intelligentie-oplossingen en een lagere impact op het milieu.

Real-time gebruik mogelijk

Versnellers voor kunstmatige intelligentie zijn ontworpen met het oog op snelheid en efficiëntie bij het uitvoeren van modellen voor kunstmatige intelligentie in realtime. Dit maakt gebruik mogelijk van autonome voertuigen, gezichtsherkenningssystemen en intelligente robots.

Schaalbaarheid voor resource-intensief gebruik

Versnellers voor kunstmatige intelligentie kunnen worden geïntegreerd in verschillende configuraties en dus worden opgeschaald naar eindeloos toenemende verwerkingsvereisten voor complex gebruik van kunstmatige intelligentie.

Soorten versnellers voor kunstmatige intelligentie

De wereld van kunstmatige intelligentieversnellers verandert snel, met verschillende types die worden uitgelegd als geschikt voor de betreffende behoeften. Deze zijn:

Grafische verwerkingseenheden (GPU)

Deze zijn niet speciaal ontworpen voor kunstmatige intelligentie, maar zijn afgestemd op hun parallelle verwerkingsmogelijkheden en werken daarom adequaat voor de behoeften van kunstmatige intelligentie. Dit is een favoriete optie voor ontwikkelaars die werken aan kunstmatige intelligentie vanwege de reeds aanwezige infrastructurele basis en de relatieve betaalbaarheid in vergelijking met anderen.

Tensor Verwerkingseenheden (TPU)

Deze verwerkingseenheid is alleen ontworpen om kunstmatige intelligentie uit te voeren – bedrijven als Google hebben TPU exclusief voor dit doel ontwikkeld – extreem gespecialiseerde processors en daarom behoorlijk efficiënt in het uitvoeren van diep-lerende algoritmen.

Programmeerbare gate arrays (FPGA)

Deze chips zijn programmeerbaar voor flexibiliteit in hardwareontwerp en het is relatief eenvoudig om de architectuur aan te passen voor speciale taken op het gebied van kunstmatige intelligentie. Hoewel ze wat minder bekend zijn, vereisen ze vaak speciale programmeerkennis.

ASIC

Dit soort op maat ontworpen chips hebben het potentieel om superieure prestaties en efficiëntie te bereiken voor het gebruik van kunstmatige intelligentie. De ontwikkelingskosten vooraf zijn echter meestal hoog.

Toekomst van versnellers voor kunstmatige intelligentie

Met de steeds veranderende omgeving ten opzichte van gebruik dat steeds geavanceerder, gegevensintensiever en veeleisender wordt, zal er in de toekomst een ongekende behoefte zijn aan krachtige en tegelijkertijd efficiënte versnellers voor kunstmatige intelligentie.

Een van de gebieden die potentieel hebben voor toekomstige ontwikkeling is heterogene computing. Dit zou volledig gebruik maken van de verschillende soorten versnellers, waarbij hun overeenkomstige sterke punten in één systeem worden gebruikt voor topprestaties.

Neuromorfisch computergebruik

Neuromorphic Computing is een op de hersenen geïnspireerd computerparadigma en stelt zich hardware voor die gestructureerd en functioneel is volgens het zenuwstelsel – potentieel efficiënter – zelfs voor de verwerking van kunstmatige intelligentie.

Specialiseren voor specifiek gebruik

Kunstmatige intelligentieversnellers zouden verder kunnen gaan met specifiek gebruik en dus een motor kunnen zijn die in apparaten gaat die specifiek zijn ontworpen om een specifieke taak uit te voeren.

De ware impact van kunstmatige intelligentieversnellers

Versnellers van kunstmatige intelligentie zijn in principe geen hardware, en ze fungeren zelf als prime movers die de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie verder aandrijven. De ‘versnelling’ in kunstmatige intelligentie betekent van nature een snellere ontwikkeling en een snellere inzet, waardoor er een snelle innovatie op gang komt in aspecten als gezondheid, financiën, productie en transport.

Dergelijke technologieën creëren weliswaar kanalen voor toekomstig misbruik door kunstmatige intelligentie, maar helpen tegelijkertijd om andere verwante technologieën op het gebied van veiligheid en verklaarbaarheid vooruit te helpen. Versnellers op het gebied van kunstmatige intelligentie bieden een scala aan mogelijkheden die kunnen bijdragen aan een toekomst die voor iedereen gunstig is.

Tot slot hebben we de meest gestelde vragen en de antwoorden daarop voor u op een rijtje gezet

Wat is een kunstmatige intelligentieversneller?

Gespecialiseerde hardware of software die berekeningen van kunstmatige intelligentie versnelt. Meestal zijn ze actief op het gebied van machinaal leren, neurale netwerken en gegevensverwerking.

Waarom zijn versnellers van kunstmatige intelligentie belangrijk?

Ze vormen de ruggengraat van de behandeling om geavanceerde taken op het gebied van kunstmatige intelligentie efficiënt uit te voeren, waardoor verwerkingstijden worden verbeterd, het energieverbruik wordt verminderd en kunstmatige intelligentie toepassingen beter kunnen functioneren op verschillende apparaten.

Hoe kunstmatige intelligentie-versnellers werken

Ze zijn ontworpen voor parallelle verwerking van de grote matrix- en vectorbewerkingen die typisch zijn voor kunstmatige intelligentiebelastingen. Als zodanig zijn ze in staat om een aantal van deze gegevenspunten tegelijkertijd te verwerken, wat in schril contrast staat met de traditionele CPU, die zijn taken sequentieel afhandelt.

Wat zijn enkele van de voordelen van artificial intelligence accelerators?

Enkele voordelen van versnellers voor kunstmatige intelligentie zijn hoge prestaties in kunstmatige intelligentie, lage latentie in toepassingen voor kunstmatige intelligentie en de verwerking van grotere, complexe modellen voor kunstmatige intelligentie, samen met een vermindering van het vermogen.