Акселератор искусственного интеллекта: Что это такое и почему это важно

Искусственный интеллект (ИИ) охватил практически все сферы нашей жизни, но в его основе лежат предпосылки к непрерывному увеличению вычислительной мощности. Действительно, традиционные процессоры задыхаются, когда дело доходит до большого объема вычислений, требуемых сложными алгоритмами искусственного интеллекта.

Вот тут-то и возникает необходимость в ускорителях искусственного интеллекта, которые буквально выступают в роли незаметных героев на заднем плане, обеспечивая невероятные достижения, которые сегодня происходят с искусственным интеллектом.

Что такое ускоритель искусственного интеллекта?

Ускоритель искусственного интеллекта — это аппаратный компонент, иногда также называемый процессором глубокого обучения или блоком нейронной обработки, разработанный на уровне схемы для резкого ускорения обработки рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Эти нагрузки обычно включают в себя такие задачи, как обучение и вывод результатов машинного обучения, когда необходимо анализировать огромные объемы данных для обучения моделей искусственного интеллекта или делать прогнозы на основе построенных моделей.

Традиционные процессоры создаются с учетом общего назначения — обработки всевозможных задач, но они не оптимизированы в соответствии с требованиями алгоритмов искусственного интеллекта. С другой стороны, ускорители искусственного интеллекта разработаны с использованием соответствующей архитектуры, что позволяет им выполнять вычисления, связанные с искусственным интеллектом, в разы быстрее и эффективнее.

Зачем нужны ускорители искусственного интеллекта?

Ряд существенных причин указывает на то, что ускорители искусственного интеллекта — это будущее в развитии искусственного интеллекта:

Повышенная скорость обработки данных

Ускорители искусственного интеллекта могут работать гораздо быстрее, чем центральный процессор, при выполнении рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Это означает, что обучение моделей происходит быстрее, результаты выдаются быстрее, а более крупные и сложные модели с большими наборами данных также будут обрабатываться гораздо быстрее.

Повышенная энергоэффективность

Ускорители искусственного интеллекта разработаны таким образом, чтобы быть более энергоэффективными по сравнению с любым центральным процессором при решении задач искусственного интеллекта. Это позволит сократить расходы любой компании, заинтересованной в использовании решений на базе искусственного интеллекта, и снизить воздействие на окружающую среду.

Возможность использования в режиме реального времени

Ускорители искусственного интеллекта разработаны с учетом скорости и эффективности работы моделей искусственного интеллекта в режиме реального времени. Именно это позволяет использовать их в таких областях, как автономные транспортные средства, системы распознавания лиц и интеллектуальные роботы.

Масштабируемость для ресурсоемких применений

Ускорители искусственного интеллекта могут быть интегрированы в различные конфигурации и, следовательно, масштабироваться в соответствии с бесконечно растущими требованиями к обработке данных при комплексном использовании искусственного интеллекта.

Типы ускорителей искусственного интеллекта

Мир ускорителей искусственного интеллекта быстро меняется, и различные типы объясняются тем, что они могут использоваться в соответствии с текущими потребностями. К ним относятся:

Графические процессоры (GPU)

Они не были специально разработаны для искусственного интеллекта, но были адаптированы благодаря своим возможностям параллельной обработки и, следовательно, адекватно работают с потребностями искусственного интеллекта. Это излюбленный вариант для разработчиков, работающих над искусственным интеллектом, благодаря уже существующей инфраструктурной базе и относительной доступности по сравнению с другими.

Тензорные вычислительные блоки (TPU)

Этот процессор предназначен только для работы с искусственным интеллектом — такие компании, как Google, разработали TPU исключительно для этой цели — это чрезвычайно специализированные процессоры и, следовательно, довольно эффективные для выполнения алгоритмов глубокого обучения.

Программируемые вентильные массивы (FPGA)

Эти микросхемы программируются для обеспечения гибкости при проектировании аппаратного обеспечения, и их архитектуру довольно легко адаптировать для решения специальных задач искусственного интеллекта. Хотя они немного менее известны, часто требуют специальных знаний в области программирования.

ASIC

Эти виды микросхем, разработанные на заказ, обладают потенциалом для достижения превосходной производительности и эффективности использования искусственного интеллекта. Однако первоначальные затраты на разработку обычно высоки.

Будущее ускорителей искусственного интеллекта

В связи с постоянно меняющейся средой, в которой используются все более сложные, интенсивные и требовательные данные, в будущем возникнет беспрецедентная потребность в мощных и в то же время эффективных ускорителях искусственного интеллекта.

Среди таких областей, которые демонстрируют потенциал для будущего развития, — гетерогенные вычисления. Это позволит в полной мере использовать различные виды ускорителей, объединяя их сильные стороны в единую систему для достижения максимальной производительности.

Нейроморфные вычисления

Парадигма вычислений, вдохновленная мозгом, — нейроморфные вычисления — предполагает использование аппаратного обеспечения, структурированного и функционально похожего на нервную систему — более эффективного, потенциально — даже для работы с искусственным интеллектом.

Специализация для конкретного использования

Ускорители искусственного интеллекта могут и дальше специализироваться на конкретном использовании и, таким образом, стать двигателем, входящим в состав устройств, специально предназначенных для выполнения определенных задач.

Истинное влияние ускорителей искусственного интеллекта

Ускорители искусственного интеллекта — это не просто аппаратное обеспечение, они сами по себе являются движущей силой, которая способствует дальнейшему развитию возможностей искусственного интеллекта. По своей природе «ускорение» в искусственном интеллекте означает ускоренное развитие и ускоренное развертывание, что способствует быстрому внедрению инноваций в такие сферы, как здравоохранение, финансы, производство и транспорт.

Такие технологии, хотя и создают каналы для будущих злоупотреблений с помощью искусственного интеллекта, в то же время способствуют развитию других смежных технологий в области безопасности и объяснимости. Ускорители искусственного интеллекта обладают разнообразным потенциалом, который может помочь построить будущее, благоприятное для всех.

В заключение мы подготовили для вас наиболее часто задаваемые вопросы и ответы на них

Что такое ускоритель искусственного интеллекта?

Специализированное оборудование или программное обеспечение, ускоряющее вычисления в области искусственного интеллекта. Чаще всего они работают в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки данных.

Почему ускорители искусственного интеллекта важны?

Они являются основой для эффективной обработки сложных задач искусственного интеллекта, позволяя увеличить время обработки, снизить энергопотребление и обеспечить более эффективное функционирование приложений искусственного интеллекта на различных устройствах.

Как работают ускорители искусственного интеллекта

Они предназначены для параллельной обработки больших матричных и векторных операций, характерных для нагрузок искусственного интеллекта. Таким образом, они способны обрабатывать множество таких данных одновременно, что резко контрастирует с традиционным центральным процессором, выполняющим свои задачи последовательно.

Каковы некоторые плюсы, связанные с ускорителями искусственного интеллекта?

Среди преимуществ ускорителей искусственного интеллекта — высокая производительность в искусственном интеллекте, низкая задержка в приложениях искусственного интеллекта, обработка больших и сложных моделей искусственного интеллекта, а также снижение энергопотребления.