Прискорювач штучного інтелекту: Що це таке і чому це важливо

Хоча штучний інтелект (ШІ) охопив практично всі сфери нашого життя, передумовою для цього стала необхідність постійно зростаючої обчислювальної потужності. Дійсно, традиційні процесори задихаються, коли справа доходить до великих обсягів обчислень, які вимагають складні алгоритми штучного інтелекту.

Тут виникає потреба в прискорювачах штучного інтелекту, які буквально діють як непомітні герої на задньому плані, уможливлюючи неймовірний прогрес, що розгортається зі штучним інтелектом сьогодні.

Що таке прискорювач штучного інтелекту?

Прискорювач штучного інтелекту – це апаратний компонент, який іноді також називають процесором глибокого навчання або нейронним процесором, розроблений на рівні схеми для значного прискорення обробки робочих навантажень штучного інтелекту. Ці робочі навантаження зазвичай пов’язані з такими завданнями, як навчання машинного навчання та висновки, де необхідно аналізувати величезні обсяги даних для навчання моделей штучного інтелекту або робити прогнози на основі побудованих моделей.

Традиційні процесори створюються з урахуванням загальних цілей – обробка всіх видів завдань, але вони не оптимізовані відповідно до вимог алгоритмів штучного інтелекту. З іншого боку, прискорювачі штучного інтелекту розроблені з використанням відповідної архітектури, що дозволяє їм виконувати обчислення, пов’язані зі штучним інтелектом, у багато разів швидше та ефективніше.

Чому саме прискорювачі штучного інтелекту?

Існує низка вагомих причин, чому прискорювачі штучного інтелекту – це майбутнє в розвитку штучного інтелекту:

Покращена швидкість обробки

Прискорювачі штучного інтелекту можуть працювати набагато швидше, ніж центральний процесор, при виконанні робочих навантажень штучного інтелекту. Це означає, що навчання моделей відбувається швидше, отримання результатів – швидше, а тепер більші та складніші моделі з великими наборами даних також оброблятимуться набагато швидше.

Підвищена енергоефективність

Прискорювачі штучного інтелекту розроблені таким чином, щоб бути більш енергоефективними порівняно з будь-яким центральним процесором при обробці завдань штучного інтелекту. Це призведе до зниження витрат для будь-якої компанії, зацікавленої у використанні рішень штучного інтелекту, і зменшить вплив на навколишнє середовище.

Використання в режимі реального часу

Прискорювачі штучного інтелекту розроблені з урахуванням швидкості та ефективності під час запуску моделей штучного інтелекту в режимі реального часу. Саме це дає змогу використовувати їх у таких сферах, як автономні транспортні засоби, системи розпізнавання облич та інтелектуальні роботи.

Масштабованість для ресурсоємного використання

Прискорювачі штучного інтелекту можна інтегрувати в різні конфігурації, а отже, масштабувати до нескінченно зростаючих вимог до обробки даних від складного використання штучного інтелекту.

Типи прискорювачів штучного інтелекту

Світ прискорювачів штучного інтелекту швидко змінюється, з’являються різні типи, які пояснюються як такі, що здатні ефективно працювати відповідно до поточних потреб. До них відносяться

Графічні процесори (GPU)

Вони не були спеціально розроблені для штучного інтелекту, але були пристосовані до нього завдяки своїм можливостям паралельної обробки і, отже, адекватно відповідають потребам штучного інтелекту. Це є улюбленим варіантом для розробників, які працюють над штучним інтелектом, завдяки вже наявній інфраструктурній базі та відносній доступності порівняно з іншими.

Тензорні процесори (TPU)

Цей процесор призначений лише для запуску штучного інтелекту – такі компанії, як Google, розробили TPU виключно для цієї мети – надзвичайно спеціалізовані процесори, а отже, досить ефективні для запуску алгоритмів глибокого навчання.

Програмовані вентильні матриці (ПЛІС)

Ці мікросхеми можна програмувати, що забезпечує гнучкість у розробці апаратного забезпечення, і їхню архітектуру відносно легко пристосувати до спеціальних завдань штучного інтелекту. Хоча вони трохи менш відомі, але часто вимагають спеціальних навичок програмування.

ASIC

Ці типи мікросхем, розроблених на замовлення, мають потенціал для досягнення чудової продуктивності та ефективності для використання штучного інтелекту. Однак витрати на розробку, як правило, високі.

Майбутнє прискорювачів штучного інтелекту

Зважаючи на постійні зміни в середовищі використання, яке стає все більш складним, інтенсивним та вимогливим до даних, в майбутньому виникне безпрецедентна потреба в потужних і водночас ефективних прискорювачах штучного інтелекту.

Серед таких областей, які демонструють потенціал для майбутнього розвитку, є гетерогенні обчислення. Це дозволить повною мірою використовувати різні типи прискорювачів, об’єднуючи їхні сильні сторони в одну систему для досягнення максимальної продуктивності.

Нейроморфні обчислення

Парадигма нейроморфних обчислень, натхненна роботою мозку, передбачає апаратне забезпечення, структуроване і функціонально подібне до нервової системи – більш ефективне, потенційно, навіть для роботи зі штучним інтелектом.

Спеціалізація для конкретного використання

Прискорювачі штучного інтелекту можуть продовжити подальшу спеціалізацію і, таким чином, стати двигуном, що входить в пристрої, спеціально розроблені для виконання конкретного завдання.

Справжній вплив прискорювачів штучного інтелекту

Прискорювачі штучного інтелекту, по суті, не є апаратним забезпеченням, і вони самі функціонують як рушійні сили, що сприяють подальшому розвитку можливостей штучного інтелекту. За своєю природою «прискорення» штучного інтелекту означає швидшу розробку і прискорення розгортання, що сприяє швидкому впровадженню інновацій у таких сферах, як охорона здоров’я, фінанси, виробництво і транспорт.

Такі технології, хоча і створюють канали для майбутніх зловживань штучним інтелектом, водночас допомагають розвивати інші суміжні технології у сфері безпеки та зрозумілості. Прискорювачі штучного інтелекту мають різноманітний потенціал, який може допомогти побудувати майбутнє, вигідне для всіх.

Наостанок ми підготували для вас найпоширеніші запитання та відповіді на них

Що таке акселератор штучного інтелекту?

Спеціалізоване апаратне або програмне забезпечення, яке прискорює обчислення штучного інтелекту. Найчастіше вони працюють у сферах машинного навчання, нейронних мереж та обробки даних.

Чому прискорювачі штучного інтелекту важливі?

Вони є основою для ефективної обробки складних завдань штучного інтелекту, дозволяючи скоротити час обробки, зменшити споживання енергії і дати змогу програмам штучного інтелекту працювати на різних пристроях на повну потужність.

Як працюють прискорювачі штучного інтелекту

Вони призначені для паралельної обробки великих матричних і векторних операцій, типових для завдань штучного інтелекту. Таким чином, вони здатні обробляти кілька таких точок даних одночасно, що різко контрастує з традиційним процесором, який виконує свої завдання послідовно.

Які переваги мають прискорювачі штучного інтелекту?

Деякі переваги прискорювачів штучного інтелекту включають високу продуктивність штучного інтелекту, низьку затримку в додатках штучного інтелекту та роботу з більшими, складнішими моделями штучного інтелекту, а також зниження енергоспоживання.