Akcelerator sztucznej inteligencji: Czym jest i dlaczego ma znaczenie
Podczas gdy sztuczna inteligencja (AI) zawładnęła praktycznie każdym segmentem naszego życia, podwaliny pod nią położyło zapotrzebowanie na coraz większą moc obliczeniową. Rzeczywiście, tradycyjne procesory dławią się, jeśli chodzi o dużą ilość obliczeń wymaganych przez skomplikowane algorytmy sztucznej inteligencji.
W tym miejscu pojawia się zapotrzebowanie na akceleratory sztucznej inteligencji, które dosłownie działają jako niepozorni bohaterowie w tle, umożliwiając niesamowity postęp, jaki dokonuje się obecnie dzięki sztucznej inteligencji.
Czym jest akcelerator sztucznej inteligencji?
Akcelerator sztucznej inteligencji to komponent sprzętowy, czasami nazywany również procesorem głębokiego uczenia lub jednostką przetwarzania neuronowego, zaprojektowany na poziomie obwodu w celu radykalnego przyspieszenia przetwarzania obciążeń sztucznej inteligencji. Obciążenia te zazwyczaj obejmują zadania takie jak uczenie maszynowe i wnioskowanie, w których ogromne ilości danych muszą być analizowane w celu trenowania modeli sztucznej inteligencji lub prognozowania na podstawie zbudowanych modeli.
Tradycyjne procesory są tworzone z myślą o ogólnych celach – przetwarzaniu wszelkiego rodzaju zadań, ale nie są zoptymalizowane pod kątem wymagań algorytmów sztucznej inteligencji. Z drugiej strony, akceleratory sztucznej inteligencji są projektowane z wykorzystaniem odpowiedniej architektury, która sprawi, że będą one wykonywać obliczenia związane ze sztuczną inteligencją wielokrotnie szybciej i w wydajny sposób.
Dlaczego akceleratory sztucznej inteligencji?
Wiele istotnych powodów wskazuje na to, dlaczego akceleratory sztucznej inteligencji są przyszłością w rozwoju sztucznej inteligencji:
Zwiększona szybkość przetwarzania
Akceleratory sztucznej inteligencji mogą działać znacznie szybciej niż procesor w wykonywaniu obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją. Oznacza to, że szkolenie modeli odbywa się szybciej, wyniki są szybkie, a teraz większe i bardziej złożone modele z większymi zestawami danych będą również obsługiwane znacznie szybciej.
Zwiększona wydajność energetyczna
Akceleratory sztucznej inteligencji zostały zaprojektowane tak, aby były bardziej energooszczędne w porównaniu do dowolnej jednostki centralnej w zakresie obsługi zadań sztucznej inteligencji. Spowoduje to obniżenie kosztów dla każdej firmy zainteresowanej uruchomieniem rozwiązań sztucznej inteligencji i zmniejszenie wpływu na środowisko.
Wykorzystanie w czasie rzeczywistym
Akceleratory sztucznej inteligencji zostały zaprojektowane z myślą o szybkości i wydajności podczas uruchamiania modeli sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym. Umożliwia to takie zastosowania jak autonomiczne pojazdy, systemy rozpoznawania twarzy i inteligentne roboty.
Skalowalność dla intensywnego wykorzystania zasobów
Akceleratory sztucznej inteligencji można zintegrować w różnych konfiguracjach, a tym samym skalować do niekończących się rosnących wymagań przetwarzania ze złożonego wykorzystania sztucznej inteligencji.
Rodzaje akceleratorów sztucznej inteligencji
Świat akceleratorów sztucznej inteligencji szybko się zmienia, a różne typy są wyjaśniane jako zdolne do obsługi w odniesieniu do aktualnych potrzeb. Są to:
Jednostki przetwarzania grafiki (GPU)
Nie zostały one zaprojektowane z myślą o sztucznej inteligencji, ale zostały dostrojone ze względu na ich możliwości przetwarzania równoległego, a zatem działają odpowiednio do potrzeb sztucznej inteligencji. Jest to ulubiona opcja dla programistów pracujących nad sztuczną inteligencją ze względu na już istniejącą bazę infrastrukturalną i względną przystępność cenową w porównaniu do innych.
Jednostki przetwarzania tensorowego (TPU)
Ta jednostka obliczeniowa została zaprojektowana wyłącznie do uruchamiania sztucznej inteligencji – firmy takie jak Google opracowały TPU wyłącznie w tym celu – są to niezwykle wyspecjalizowane procesory, a zatem dość wydajne w uruchamianiu algorytmów głębokiego uczenia się.
Programowalne tablice bramek (FPGA)
Układy te są programowalne w celu zapewnienia elastyczności w projektowaniu sprzętu i stosunkowo łatwo jest dostosować architekturę do specjalnych zadań sztucznej inteligencji. Choć są nieco mniej znane, często wymagają specjalnej wiedzy programistycznej.
ASIC
Tego rodzaju niestandardowo zaprojektowane układy mają potencjał, aby osiągnąć doskonałą wydajność i efektywność wykorzystania sztucznej inteligencji. Jednak początkowe koszty rozwoju są zazwyczaj wysokie.
Przyszłość akceleratorów sztucznej inteligencji
Wraz ze stale zmieniającym się środowiskiem w obliczu coraz bardziej wyrafinowanych, intensywnie wykorzystujących dane i wymagających zastosowań, w przyszłości pojawi się bezprecedensowe zapotrzebowanie na potężne i jednocześnie wydajne akceleratory sztucznej inteligencji.
Wśród takich obszarów, które wykazują potencjał dla przyszłego rozwoju, są obliczenia heterogeniczne. Pozwoliłoby to w pełni wykorzystać różne rodzaje akceleratorów, wykorzystując ich mocne strony w jednym systemie w celu uzyskania najwyższej wydajności.
Obliczenia neuromorficzne
Inspirowany mózgiem paradygmat obliczeniowy, obliczenia neuromorficzne przewidują sprzęt o strukturze i funkcjonalności układu nerwowego – potencjalnie bardziej wydajny – nawet do obsługi sztucznej inteligencji.
Specjalizacja pod kątem konkretnego wykorzystania
Akceleratory sztucznej inteligencji mogą być jeszcze bardziej wyspecjalizowane pod kątem wykorzystania, a tym samym stanowić silnik wprowadzany do urządzeń zaprojektowanych specjalnie do wykonywania określonych zadań.
Prawdziwy wpływ akceleratorów sztucznej inteligencji
Akceleratory sztucznej inteligencji nie są w zasadzie sprzętem, a same działają jako główne czynniki napędzające możliwości sztucznej inteligencji. Z natury „przyspieszenie” w sztucznej inteligencji oznacza szybszy rozwój i szybsze wdrażanie, naciskając na szybkie innowacje w takich aspektach jak zdrowie, finanse, produkcja i transport.
Takie technologie, choć tworzą kanały dla przyszłych nadużyć z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, jednocześnie pomagają w rozwoju innych powiązanych technologii w dziedzinie bezpieczeństwa i wyjaśnialności. Akceleratory sztucznej inteligencji posiadają różnorodny potencjał, który może pomóc w budowaniu przyszłości korzystnej dla wszystkich.
Na koniec przygotowaliśmy dla Ciebie najczęściej zadawane pytania i odpowiedzi na nie
Czym jest akcelerator sztucznej inteligencji?
Specjalistyczny sprzęt lub oprogramowanie, które przyspiesza obliczenia sztucznej inteligencji. Najczęściej działają one w obszarach uczenia maszynowego, sieci neuronowych i przetwarzania danych.
Dlaczego akceleratory sztucznej inteligencji mają znaczenie?
Stanowią one podstawę skutecznego przetwarzania zaawansowanych zadań sztucznej inteligencji, umożliwiając skrócenie czasu przetwarzania, zmniejszenie zużycia energii i umożliwienie aplikacjom sztucznej inteligencji działania w większym stopniu na różnych urządzeniach.
Jak działają akceleratory sztucznej inteligencji
Są one przeznaczone do równoległego przetwarzania dużych operacji macierzowych i wektorowych typowych dla obciążeń sztucznej inteligencji. W związku z tym są w stanie przetwarzać wiele takich punktów danych jednocześnie, co wyraźnie kontrastuje z tradycyjnym procesorem, obsługującym swoje zadania sekwencyjnie.
Jakie są zalety akceleratorów sztucznej inteligencji?
Niektóre zalety akceleratorów sztucznej inteligencji obejmują wysoką wydajność w sztucznej inteligencji, niskie opóźnienia w aplikacjach sztucznej inteligencji oraz obsługę większych, złożonych modeli sztucznej inteligencji, wraz z redukcją mocy.
