Accelerator de inteligență artificială: Ce este și de ce este important

În timp ce inteligența artificială (AI) a cuprins practic fiecare segment al vieții noastre, premisa pentru o putere de procesare din ce în ce mai mare a pus bazele acesteia. Într-adevăr, procesoarele tradiționale se sufocă atunci când vine vorba de un volum mare de calcul solicitat de algoritmii complicați de inteligență artificială.

Aici apare nevoia de acceleratoare de inteligență artificială, care acționează literalmente ca niște eroi discreți în fundal, permițând progresele incredibile ale inteligenței artificiale din prezent.

Ce este un accelerator de inteligență artificială?

Un accelerator de inteligență artificială este o componentă hardware, denumită uneori și procesor de învățare profundă sau unitate de procesare neuronală, proiectată la nivel de circuit pentru a accelera drastic procesarea volumelor de lucru din domeniul inteligenței artificiale. Aceste sarcini de lucru au în mod normal sarcini precum formarea și inferența învățării automate, unde trebuie analizate cantități masive de date pentru a forma modele de inteligență artificială sau pentru a face predicții pe baza modelelor construite.

Procesoarele tradiționale sunt create având în vedere scopuri generale – procesarea tuturor tipurilor de sarcini, dar nu sunt optimizate în funcție de cerințele algoritmilor de inteligență artificială. Pe de altă parte, acceleratoarele de inteligență artificială sunt proiectate folosind arhitectura pertinentă care le va face să ruleze calculele legate de inteligența artificială de multe ori mai rapid și într-un mod eficient.

De ce acceleratoare de inteligență artificială?

O serie de motive substanțiale arată de ce acceleratoarele de inteligență artificială reprezintă viitorul în avansarea inteligenței artificiale:

Îmbunătățirea vitezei de procesare

Acceleratoarele de inteligență artificială pot merge mult mai repede decât un CPU în rularea volumelor de lucru de inteligență artificială. Acest lucru înseamnă că instruirea modelului are loc mai rapid, obținerea rezultatelor este rapidă, iar acum, modelele mai mari și mai complexe cu seturi de date mai mari vor fi, de asemenea, gestionate mult mai rapid.

Eficiență energetică îmbunătățită

Acceleratoarele de inteligență artificială sunt concepute pentru a fi mai eficiente din punct de vedere energetic în comparație cu orice unitate centrală de procesare în ceea ce privește gestionarea sarcinilor de inteligență artificială. Acest lucru va duce la reducerea costurilor pentru orice companie interesată în rularea soluțiilor de inteligență artificială și la diminuarea impactului asupra mediului.

Utilizare în timp real

Acceleratoarele de inteligență artificială sunt concepute având în vedere viteza și eficiența în timpul rulării modelelor de inteligență artificială în timp real. Aceasta este ceea ce permite o utilizare precum vehiculele autonome, sistemele de recunoaștere facială și roboții inteligenți.

Scalabilitate pentru utilizarea intensivă a resurselor

Acceleratoarele de inteligență artificială pot fi integrate în diferite configurații și, prin urmare, se pot adapta la cerințele de procesare în continuă creștere din utilizarea complexă a inteligenței artificiale.

Tipuri de acceleratoare de inteligență artificială

Lumea acceleratoarelor de inteligență artificială se schimbă rapid, cu diferite tipuri explicate ca servind în mod capabil în raport cu nevoile existente. Acestea sunt:

Unități de procesare grafică (GPU)

Acestea nu au fost concepute direct pentru inteligența artificială, dar au fost armonizate în virtutea capacităților lor de procesare paralelă și, prin urmare, funcționează în mod adecvat cu nevoile inteligenței artificiale. Aceasta constituie o opțiune preferată pentru dezvoltatorii care lucrează la inteligența artificială datorită bazei infrastructurale deja existente și a accesibilității sale relative în comparație cu altele.

Unități de procesare Tensor (TPU)

Această unitate de procesare este concepută numai pentru a rula inteligența artificială – companii precum Google au dezvoltat TPU exclusiv în acest scop – procesoare extrem de specializate și, prin urmare, destul de eficiente în rularea algoritmilor de învățare profundă.

Matrici de porți programabile (FPGA)

Aceste cipuri sunt programabile pentru flexibilitate în proiectarea hardware și este relativ ușor să se adapteze arhitectura pentru sarcini speciale de inteligență artificială. Deși sunt un pic mai puțin cunoscute, ele necesită adesea o expertiză specială în programare.

ASIC

Aceste tipuri de cipuri proiectate la comandă au potențialul de a obține performanțe și eficiență superioare pentru utilizarea inteligenței artificiale. Cu toate acestea, costurile inițiale de dezvoltare sunt de obicei ridicate.

Viitorul acceleratoarelor de inteligență artificială

Având în vedere mediul în continuă schimbare în fața unor utilizări din ce în ce mai sofisticate, mai intensive în date și mai solicitante, în viitor va exista o nevoie fără precedent de acceleratoare de inteligență artificială puternice și, în același timp, eficiente.

Printre aceste domenii care prezintă potențial de dezvoltare viitoare se numără calculul eterogen. Acesta ar utiliza pe deplin diferitele tipuri de acceleratoare, valorificând punctele lor forte corespunzătoare într-un singur sistem pentru performanțe maxime.

Calculul neuromorfic

O paradigmă de calcul inspirată de creier, calculul neuromorfic are în vedere hardware structurat și funcțional pentru sistemul nervos – mai eficient, potențial – chiar și pentru gestionarea inteligenței artificiale.

Specializarea pentru o utilizare specială

Acceleratoarele de inteligență artificială ar putea continua și mai mult utilizarea specifică și, astfel, să fie un motor care intră în dispozitive concepute special pentru a îndeplini o anumită sarcină.

Adevăratul impact al acceleratoarelor de inteligență artificială

Acceleratoarele de inteligență artificială nu sunt în esență hardware și ele însele funcționează ca motoare principale care duc mai departe capacitățile inteligenței artificiale. Prin natura sa, „accelerarea” inteligenței artificiale înseamnă o dezvoltare mai rapidă și o implementare mai rapidă, ceea ce impune o inovare rapidă în aspecte precum sănătatea, finanțele, producția și transportul.

Aceste tehnologii, deși creează canale pentru o viitoare utilizare abuzivă a inteligenței artificiale, contribuie în același timp la progresul altor tehnologii conexe în domeniul siguranței și al explicabilității. Acceleratoarele de inteligență artificială dețin o varietate de potențiale care pot contribui la construirea unui viitor benefic pentru toată lumea.

În final, am pregătit pentru dvs. cele mai frecvente întrebări și răspunsurile acestora

Ce este un accelerator de inteligență artificială?

Hardware sau software specializat care accelerează calculele de inteligență artificială. Cel mai adesea, acestea funcționează în domenii precum învățarea automată, rețelele neuronale și prelucrarea datelor.

De ce sunt importante acceleratoarele de inteligență artificială?

Ele formează coloana vertebrală a tratamentului pentru sarcinile sofisticate de inteligență artificială în mod eficient, permițând îmbunătățirea timpilor de procesare, reducerea consumului de energie și permițând aplicațiilor de inteligență artificială să funcționeze mai mult la capacitatea lor pe diferite dispozitive.

Cum funcționează acceleratoarele de inteligență artificială

Acestea sunt concepute pentru procesarea paralelă a operațiilor matriceale și vectoriale mari tipice sarcinilor de inteligență artificială. Ca atare, ele sunt capabile să proceseze un număr de astfel de puncte de date simultan, ceea ce este în contrast puternic cu CPU-ul tradițional, care își gestionează sarcinile secvențial.

Care sunt unele dintre avantajele asociate cu acceleratoarele de inteligență artificială?

Unele beneficii ale acceleratoarelor de inteligență artificială includ performanțe ridicate în inteligența artificială, latență scăzută în aplicațiile de inteligență artificială și gestionarea unor modele de inteligență artificială mai mari și mai complexe, împreună cu o reducere a consumului de energie.