Akselerator for kunstig intelligens: Hva det er og hvorfor det er viktig

Kunstig intelligens (AI) har inntatt så å si alle deler av livene våre, men forutsetningen for stadig større prosessorkraft har lagt grunnlaget. Tradisjonelle prosessorer kommer til kort når det gjelder de store beregningsvolumene som kreves av intrikate algoritmer for kunstig intelligens.

Her kommer behovet for akseleratorer for kunstig intelligens inn, som bokstavelig talt fungerer som diskrete helter i bakgrunnen og muliggjør de utrolige fremskrittene som skjer med kunstig intelligens i dag.

Hva er en akselerator for kunstig intelligens?

En akselerator for kunstig intelligens er en maskinvarekomponent, noen ganger også kalt en dyp læringsprosessor eller nevral prosesseringsenhet, som er utformet på kretsnivå for å drastisk akselerere prosesseringen av kunstig intelligens-arbeidsbelastninger. Disse arbeidsoppgavene omfatter vanligvis oppgaver som maskinlæringstrening og inferens, der enorme datamengder må analyseres for å trene opp kunstig intelligens-modeller eller komme med spådommer basert på modellene som er bygget opp.

Tradisjonelle prosessorer er laget med tanke på generelle formål – behandling av alle slags oppgaver, men de er ikke optimalisert i henhold til kravene til kunstig intelligensalgoritmer. På den annen side er akseleratorene for kunstig intelligens konstruert med en arkitektur som gjør at de kan kjøre beregninger knyttet til kunstig intelligens mange ganger raskere og mer effektivt.

Hvorfor akseleratorer for kunstig intelligens?

En rekke vesentlige grunner peker på hvorfor kunstig intelligensakseleratorer er fremtiden i utviklingen av kunstig intelligens:

Forbedret prosesseringshastighet

Akseleratorer for kunstig intelligens kan kjøre arbeidsbelastninger med kunstig intelligens mye raskere enn en CPU. Det betyr at modellopplæringen går raskere, resultatene kommer raskere, og nå vil også større og mer komplekse modeller med større datasett kunne håndteres mye raskere.

Forbedret strømeffektivitet

Akseleratorer for kunstig intelligens er utformet for å være mer energieffektive enn en hvilken som helst sentral prosesseringsenhet når det gjelder håndtering av kunstig intelligens-oppgaver. Dette vil resultere i reduserte kostnader for alle selskaper som er interessert i å kjøre kunstig intelligens-løsninger, og det vil redusere miljøpåvirkningen.

Utnyttelse i sanntid

Akseleratorer for kunstig intelligens er utviklet med tanke på hastighet og effektivitet når de kjører modeller for kunstig intelligens i sanntid. Det er dette som muliggjør bruk av f.eks. autonome kjøretøy, ansiktsgjenkjenningssystemer og intelligente roboter.

Skalerbarhet for ressurskrevende bruk

Akseleratorer for kunstig intelligens kan integreres i ulike konfigurasjoner og dermed skaleres opp til stadig økende prosesseringskrav fra kompleks bruk av kunstig intelligens.

Typer kunstig intelligens-akseleratorer

Verdenen av kunstig intelligens-akseleratorer er i rask endring, og det finnes ulike typer som kan brukes i forhold til de aktuelle behovene. Disse er

Grafiske prosesseringsenheter (GPU)

Disse ble ikke direkte designet for kunstig intelligens, men er tilpasset i kraft av sine parallelle prosesseringsmuligheter og fungerer derfor godt med behovene til kunstig intelligens. Dette er et yndet alternativ for utviklere som jobber med kunstig intelligens, på grunn av den allerede eksisterende infrastrukturen og den relativt lave prisen sammenlignet med andre.

Tensorbehandlingsenheter (TPU)

Denne prosessorenheten er kun utviklet for å kjøre kunstig intelligens – selskaper som Google har utviklet TPU utelukkende for dette formålet – ekstremt spesialiserte prosessorer og dermed ganske effektive til å kjøre dyplæringsalgoritmer.

Programmerbare grindmatriser (FPGA)

Disse brikkene er programmerbare for fleksibilitet i maskinvaredesign, og det er relativt enkelt å skreddersy arkitekturen for spesielle oppgaver innen kunstig intelligens. Selv om de er litt mindre kjent, krever de ofte spesiell programmeringskompetanse.

ASIC

Denne typen spesialdesignede brikker har potensial til å oppnå overlegen ytelse og effektivitet ved bruk av kunstig intelligens. Utviklingskostnadene er imidlertid vanligvis høye.

Fremtiden for akseleratorer for kunstig intelligens

Med et miljø i stadig endring og stadig mer sofistikerte, dataintensive og krevende bruksområder, vil det i fremtiden være et uovertruffent behov for kraftige og samtidig effektive akseleratorer for kunstig intelligens.

Et av områdene som har potensial for fremtidig utvikling, er heterogen databehandling. Dette vil gjøre full bruk av ulike typer akseleratorer og utnytte deres respektive sterke sider i ett og samme system for å oppnå topp ytelse.

Nevromorfisk databehandling

Neuromorphic computing er et hjerneinspirert databehandlingsparadigme som ser for seg maskinvare som er strukturert og funksjonell som nervesystemet – potensielt mer effektiv – også for håndtering av kunstig intelligens.

Spesialisering til bestemte bruksområder

Kunstig intelligens-akseleratorer kan fortsette å være bruksspesifikke og dermed være en motor som inngår i enheter som er spesielt designet for å utføre en bestemt oppgave.

Den sanne virkningen av kunstig intelligens-akseleratorer

Akseleratorer for kunstig intelligens er ikke i utgangspunktet maskinvare, og de fungerer i seg selv som drivkrefter som driver den kunstige intelligensens evner videre. «Akselerasjon» innen kunstig intelligens betyr i sin natur raskere utvikling og raskere utrulling, noe som presser frem rask innovasjon innen områder som helse, finans, produksjon og transport.

Selv om slike teknologier skaper kanaler for fremtidig misbruk gjennom kunstig intelligens, bidrar de samtidig til å fremme andre beslektede teknologier innen sikkerhet og forklarbarhet. Akseleratorer for kunstig intelligens har en rekke muligheter som kan bidra til å bygge en fremtid som er gunstig for alle.

Til slutt har vi samlet de vanligste spørsmålene og svarene på dem

Hva er en kunstig intelligens-akselerator?

Spesialisert maskinvare eller programvare som akselererer beregninger med kunstig intelligens. De opererer oftest innen maskinlæring, nevrale nettverk og databehandling.

Hvorfor er akseleratorer for kunstig intelligens viktige?

De utgjør ryggraden i behandlingen av avanserte kunstig intelligens-oppgaver på en effektiv måte, noe som gir kortere prosesseringstider, redusert energiforbruk og gjør at kunstig intelligens-applikasjoner kan fungere mer optimalt på ulike enheter.

Slik fungerer akseleratorer for kunstig intelligens

De er utviklet for parallell prosessering av de store matrise- og vektoroperasjonene som er typiske for kunstig intelligens. Dermed er de i stand til å behandle en rekke av disse datapunktene samtidig, noe som står i sterk kontrast til den tradisjonelle CPU-en, som håndterer oppgavene sekvensielt.

Hva er noen av fordelene med kunstig intelligens-akseleratorer?

Noen av fordelene med kunstig intelligens-akseleratorer er høy ytelse innen kunstig intelligens, lav ventetid i kunstig intelligens-applikasjoner og håndtering av større, komplekse kunstig intelligens-modeller, samtidig som de reduserer strømforbruket.