Accelerator för artificiell intelligens: Vad det är och varför det spelar roll

Medan artificiell intelligens (AI) har svept över praktiskt taget varje segment av våra liv, har förutsättningen för ständigt större processorkraft lagt grunden. Faktum är att traditionella processorer kvävs när det gäller en hög volym beräkningar som krävs av invecklade algoritmer för artificiell intelligens.

Här kommer behovet av acceleratorer för artificiell intelligens, som bokstavligen fungerar som diskreta hjältar i bakgrunden och möjliggör de otroliga framsteg som sker med artificiell intelligens idag.

Vad är en accelerator för artificiell intelligens?

En accelerator för artificiell intelligens är en hårdvarukomponent, ibland även kallad en djupinlärningsprocessor eller neural bearbetningsenhet, som är utformad på kretsnivå för att drastiskt påskynda bearbetningen av arbetsbelastningar för artificiell intelligens. Dessa arbetsbelastningar har normalt uppgifter som maskininlärningsträning och inferens, där massiva mängder data måste analyseras för att träna artificiella intelligensmodeller eller göra förutsägelser baserat på de modeller som byggts.

Traditionella processorer är skapade för allmänna ändamål – bearbetning av alla typer av uppgifter, men de är inte optimerade för de krav som ställs av algoritmer för artificiell intelligens. Acceleratorer för artificiell intelligens är däremot konstruerade med hjälp av en relevant arkitektur som gör att de kan köra beräkningar relaterade till artificiell intelligens många gånger snabbare och på ett effektivt sätt.

Varför acceleratorer för artificiell intelligens?

Ett antal väsentliga skäl pekar på varför acceleratorer för artificiell intelligens är framtiden för främjandet av artificiell intelligens:

Förbättrad bearbetningshastighet

Acceleratorer för artificiell intelligens kan gå mycket snabbare än en CPU när det gäller att köra arbetsbelastningar för artificiell intelligens. Detta innebär att modellträning sker snabbare, att resultaten blir snabba och nu kommer större och mer komplexa modeller med större datamängder också att hanteras mycket snabbare.

Förbättrad strömeffektivitet

Acceleratorer för artificiell intelligens är utformade för att vara mer energieffektiva jämfört med en central processorenhet när det gäller hanteringen av uppgifter inom artificiell intelligens. Detta kommer att leda till minskade kostnader för alla företag som är intresserade av att köra lösningar för artificiell intelligens och minska påverkan på miljön.

Användning i realtid möjliggjord

Acceleratorer för artificiell intelligens är utformade med snabbhet och effektivitet i åtanke när de kör modeller för artificiell intelligens i realtid. Det är detta som möjliggör användning av t.ex. självkörande fordon, system för ansiktsigenkänning och intelligenta robotar.

Skalbarhet för resursintensiv användning

Acceleratorer för artificiell intelligens kan integreras i olika konfigurationer och därmed skalas upp till ständigt ökande bearbetningskrav från komplex användning av artificiell intelligens.

Olika typer av acceleratorer för artificiell intelligens

Världen av acceleratorer för artificiell intelligens förändras snabbt med olika typer som förklaras som tjänar kapabelt i förhållande till de aktuella behoven. Dessa är:

Grafiska bearbetningsenheter (GPU)

Dessa var inte helt utformade för artificiell intelligens, men har anpassats i kraft av deras parallella bearbetningsförmåga och fungerar därför tillräckligt med behoven hos artificiell intelligens. Detta utgör ett favoritalternativ för utvecklare som arbetar med artificiell intelligens på grund av den redan på plats infrastrukturella basen och dess relativa överkomliga priser jämfört med andra.

Tensorbearbetningsenheter (TPU)

Denna processorenhet är endast utformad för att köra artificiell intelligens – företag som Google har utvecklat TPU uteslutande för detta ändamål – extremt specialiserade processorer och därmed ganska effektiva för att köra djupinlärningsalgoritmer.

Programmerbara grindmatriser (FPGA)

Dessa chip är programmerbara för flexibilitet i hårdvarudesign, och det är relativt enkelt att skräddarsy arkitekturen för speciella uppgifter inom artificiell intelligens. Även om de är lite mindre kända kräver de ofta särskild programmeringsexpertis.

ASIC

Dessa typer av specialdesignade chip har potential att uppnå överlägsen prestanda och effektivitet för användning av artificiell intelligens. De initiala utvecklingskostnaderna är dock vanligtvis höga.

Framtiden för acceleratorer för artificiell intelligens

I en ständigt föränderlig miljö där användningsområdena blir alltmer sofistikerade, dataintensiva och krävande kommer det i framtiden att finnas ett aldrig tidigare skådat behov av kraftfulla och samtidigt effektiva acceleratorer för artificiell intelligens.

Ett av de områden som har potential för framtida utveckling är heterogena datorsystem. Detta skulle innebära att de olika typerna av acceleratorer utnyttjas fullt ut och att deras respektive starka sidor samlas i ett system för topprestanda.

Neuromorfisk databehandling

Neuromorphic computing är ett hjärninspirerat dataparadigm som innebär att hårdvara struktureras och fungerar som nervsystemet – potentiellt mer effektivt – även för hantering av artificiell intelligens.

Specialisera till särskilda användningsområden

Acceleratorer för artificiell intelligens kan fortsätta att vara specifika för olika användningsområden och därmed vara en motor som går in i enheter som är särskilt utformade för att utföra en viss uppgift.

Den verkliga effekten av acceleratorer för artificiell intelligens

Acceleratorer för artificiell intelligens är inte i grunden hårdvara, och de fungerar själva som drivkrafter som driver den artificiella intelligensens kapacitet vidare. Till sin natur innebär ”acceleration” inom artificiell intelligens snabbare utveckling och snabbare utrullning, vilket driver på snabb innovation inom områden som hälsa, finans, tillverkning och transport.

Sådan teknik skapar visserligen kanaler för framtida missbruk genom artificiell intelligens, men bidrar samtidigt till att främja annan relaterad teknik när det gäller säkerhet och förklarbarhet. Acceleratorer för artificiell intelligens har en mängd olika potentialer som kan bidra till att bygga en framtid som är gynnsam för alla.

Slutligen har vi förberett de vanligaste frågorna och svaren på dem för dig

Vad är en accelerator för artificiell intelligens?

Specialiserad hårdvara eller mjukvara som accelererar beräkningar med artificiell intelligens. Oftast är de verksamma inom områdena maskininlärning, neurala nätverk och databehandling.

Varför är acceleratorer för artificiell intelligens viktiga?

De utgör ryggraden i behandlingen av sofistikerade uppgifter för artificiell intelligens på ett effektivt sätt, vilket ger förbättrade behandlingstider, minskad energiförbrukning och gör att applikationer för artificiell intelligens kan fungera mer optimalt på olika enheter.

Hur acceleratorer för artificiell intelligens fungerar

De är utformade för parallell bearbetning av de stora matris- och vektoroperationer som är typiska för artificiell intelligensbelastning. Som sådana kan de bearbeta ett antal av dessa datapunkter samtidigt, vilket står i skarp kontrast till den traditionella processorn, som hanterar sina uppgifter sekventiellt.

Vilka är några av fördelarna med acceleratorer för artificiell intelligens?

Några fördelar med acceleratorer för artificiell intelligens är hög prestanda inom artificiell intelligens, låg latens i applikationer för artificiell intelligens och hantering av större, komplexa modeller för artificiell intelligens, tillsammans med en minskning av effekten.