5 najbardziej obiecujących technologii sprzętowych AI

Sztuczna inteligencja (AI) poczyniła niezwykłe postępy od końca 2022 roku. Coraz bardziej wyrafinowane aplikacje oparte na sztucznej inteligencji rewolucjonizują różne sektory, dostarczając nowatorskich rozwiązań. Od bezproblemowych chatbotów obsługi klienta po oszałamiające generatory wizualne, sztuczna inteligencja ulepsza nasze codzienne doświadczenia. Jednak za kulisami sprzęt AI ma kluczowe znaczenie dla napędzania tych inteligentnych systemów.

Co to jest sprzęt AI?

Sprzęt AI odnosi się do specjalistycznego sprzętu komputerowego zaprojektowanego do wydajnego wykonywania zadań związanych z AI. Obejmuje to określone chipy i układy scalone, które oferują szybsze przetwarzanie i możliwości oszczędzania energii. Ponadto zapewniają niezbędną infrastrukturę do skutecznego wykonywania algorytmów i modeli AI.

Rola sprzętu AI w uczeniu maszynowym jest kluczowa, ponieważ pomaga w wykonywaniu złożonych programów dla modeli głębokiego uczenia się. Co więcej, w porównaniu z konwencjonalnym sprzętem komputerowym, takim jak jednostki centralne (CPU), sprzęt AI może przyspieszyć wiele procesów, znacznie redukując czas i koszty wymagane do szkolenia algorytmów i wykonanie.

Co więcej, wraz z rosnącą popularnością sztucznej inteligencji i modele uczenia maszynowegonastąpił wzrost zapotrzebowania na rozwiązania akceleracyjne. W rezultacie firmy takie jak Nvidia, wiodący światowy producent procesorów graficznych, odnotowały znaczny wzrost. w czerwcu 2023 r. — poinformował „Washington Post”. że wartość rynkowa Nvidii przekroczyła 1 bilion dolarów, przewyższając wartość Tesli i Meta. Sukces Nvidii podkreśla znaczenie sprzętu AI w dzisiejszym krajobrazie technologicznym.

1. Chipy do przetwarzania brzegowego

Jeśli jesteś zaznajomiony z czym jest przetwarzanie brzegowe, prawdopodobnie masz pewną wiedzę na temat chipów do przetwarzania brzegowego. Te wyspecjalizowane procesory zostały zaprojektowane specjalnie do obsługi modeli AI na brzegu sieci. Dzięki chipom do przetwarzania brzegowego użytkownicy mogą przetwarzać dane i wykonywać kluczowe operacje analityczne bezpośrednio u źródła danych, eliminując potrzebę przesyłania danych do systemów scentralizowanych.

Zastosowania chipów do przetwarzania brzegowego są różnorodne i rozległe. Znajdują zastosowanie w samojezdnych samochodach, systemach rozpoznawania twarzy, inteligentnych kamerach, dronach, przenośnych urządzeniach medycznych i innych scenariuszach podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Zalety chipów do przetwarzania brzegowego są znaczące. Po pierwsze, znacznie zmniejszają opóźnienia, przetwarzając dane w pobliżu ich źródła, zwiększając ogólną wydajność ekosystemów sztucznej inteligencji. Ponadto przetwarzanie brzegowe zwiększa bezpieczeństwo, minimalizując ilość danych, które należy przesłać do chmury.

Oto niektórzy wiodący producenci sprzętu AI w dziedzinie chipów do przetwarzania brzegowego:

• Jetson Xavier NX
• Wbudowana seria 3000 AMD EPYC™
• Jetsona Nano
• ARM Cortex-M55
• ARM Ethos-U55

2. Sprzęt kwantowy

Niektórzy mogą się zastanawiać „Czym jest komputer kwantowy i czy w ogóle jest prawdziwy?„Obliczenia kwantowe to rzeczywiście prawdziwy i zaawansowany system obliczeniowy, który działa w oparciu o zasady mechaniki kwantowej. Podczas gdy klasyczne komputery używają bitów, obliczenia kwantowe wykorzystują bity kwantowe (kubity) do wykonywania obliczeń. Kubity te umożliwiają kwantowym systemom obliczeniowym wydajniejsze przetwarzanie dużych zbiorów danych, dzięki czemu doskonale nadają się do sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe i uczenie głębokie modele.

Zastosowania sprzętu kwantowego mogą zrewolucjonizować algorytmy sztucznej inteligencji. Na przykład podczas odkrywania leków sprzęt kwantowy może symulować zachowanie cząsteczek, pomagając naukowcom w dokładnym identyfikowaniu nowych leków. Podobnie w materiałoznawstwie może przyczynić się do prognozowania zmian klimatycznych. Sektor finansowy może skorzystać na sprzęcie kwantowym, opracowując narzędzia do przewidywania cen.

Poniżej przedstawiono znaczące korzyści obliczeń kwantowych dla sztucznej inteligencji:

• Prędkość: Komputery kwantowe są znacznie szybsze niż tradycyjne komputery i są w stanie rozwiązać złożone problemy, które zajęłyby miliardy lat w ciągu kilku sekund.
• Dokładność: Obliczenia kwantowe umożliwiają trenowanie modeli AI przy użyciu dużych ilości danych w krótszym czasie, co prowadzi do większej dokładności prognoz i analiz.
• Innowacja: Sprzęt do obliczeń kwantowych otwiera możliwości dla nowych rozwiązań i przełomów na rynku, uwalniając wcześniej nieosiągalną moc obliczeniową.

3. Układy scalone specyficzne dla aplikacji (ASIC)

Układy scalone specyficzne dla aplikacji (ASIC) są przeznaczone do ukierunkowanych zadań, takich jak przetwarzanie obrazu i rozpoznawanie mowy (choć możesz mieć słyszał o układach ASIC poprzez wydobywanie kryptowalut). Ich celem jest przyspieszenie procedur sztucznej inteligencji w celu spełnienia specyficznych potrzeb Twojej firmy, zapewniając wydajną infrastrukturę, która zwiększa ogólną szybkość w ekosystemie.

Układy ASIC są ekonomiczne w porównaniu z tradycyjnymi jednostkami centralnymi (CPU) lub procesorami graficznymi (GPU). Wynika to z ich energooszczędności i doskonałej wydajności zadań, przewyższającej procesory i karty graficzne. W rezultacie układy ASIC ułatwiają algorytmy sztucznej inteligencji w różnych zastosowaniach.

Te układy scalone mogą obsługiwać znaczne ilości danych, co czyni je instrumentalnymi w szkoleniu modeli sztucznej inteligencji. Ich zastosowania obejmują różne dziedziny, w tym przetwarzanie tekstów i danych mowy w języku naturalnym. Ponadto upraszczają wdrażanie złożonych mechanizmów uczenia maszynowego.

4. Sprzęt neuromorficzny

Sprzęt neuromorficzny stanowi znaczący postęp w technologii sprzętu komputerowego, mający na celu naśladowanie funkcjonowania ludzkiego mózgu. Ten innowacyjny sprzęt naśladuje ludzki układ nerwowy i wykorzystuje m.in infrastruktura sieci neuronowych, działając w oparciu o podejście oddolne. Sieć składa się z połączonych ze sobą procesorów, zwanych neuronami.

W przeciwieństwie do tradycyjnego sprzętu komputerowego, który przetwarza dane sekwencyjnie, sprzęt neuromorficzny przoduje w przetwarzaniu równoległym. Ta zdolność przetwarzania równoległego umożliwia sieci jednoczesne wykonywanie wielu zadań, co skutkuje lepszą szybkością i efektywnością energetyczną.

Ponadto sprzęt neuromorficzny oferuje kilka innych nieodpartych zalet. Można go trenować przy użyciu obszernych zestawów danych, dzięki czemu nadaje się do szerokiego zakresu zastosowań, w tym do wykrywania obrazów, rozpoznawania mowy i przetwarzania języka naturalnego. Ponadto dokładność sprzętu neuromorficznego jest niezwykła, ponieważ szybko uczy się z ogromnych ilości danych.

Oto niektóre z najbardziej znanych neuromorficznych aplikacji komputerowych:

• Samojezdne pojazdy mogą wykorzystywać neuromorficzny sprzęt komputerowy, aby zwiększyć ich zdolność postrzegania i interpretowania otoczenia.
• W diagnostyce medycznej sprzęt neuromorficzny może przyczynić się do funkcji wykrywania obrazu, pomagając w identyfikacji chorób.
• Różne urządzenia IoT (Internet of Things) mogą wykorzystywać sprzęt neuromorficzny do gromadzenia i analizowania danych, umożliwiając wydajne przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji.

5. Programowalna przez użytkownika macierz bramek (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) to zaawansowany układ scalony, który oferuje cenne korzyści we wdrażaniu oprogramowania AI. Te wyspecjalizowane chipy można dostosować i zaprogramować, aby spełniały specyficzne wymagania ekosystemu sztucznej inteligencji, dzięki czemu zyskały miano „programowalnych w terenie”.

Układy FPGA składają się z konfigurowalnych bloków logicznych (CLB), które są ze sobą połączone i programowalne. Ta nieodłączna elastyczność pozwala na szeroki zakres zastosowań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Ponadto chipy te można zaprogramować do obsługi operacji o różnym stopniu złożoności, dostosowując się do specyficznych potrzeb systemu.

Działając jak układ pamięci tylko do odczytu, ale z większą pojemnością bramki, układy FPGA mają tę zaletę, że można je przeprogramować. Oznacza to, że można je programować wiele razy, co pozwala na dostosowanie i skalowalność do zmieniających się wymagań. Co więcej, układy FPGA są bardziej wydajne niż tradycyjny sprzęt komputerowy, oferując solidną i ekonomiczną architekturę dla aplikacji AI.

Oprócz korzyści związanych z dostosowywaniem i wydajnością układy FPGA zapewniają również ulepszone środki bezpieczeństwa. Ich kompletna architektura zapewnia solidną ochronę, dzięki czemu są niezawodne w bezpiecznych implementacjach sztucznej inteligencji.

Jaka jest przyszłość sprzętu AI?

Sprzęt AI jest u progu przełomowych postępów. Rozwijające się aplikacje sztucznej inteligencji wymagają wyspecjalizowanych systemów spełniających potrzeby obliczeniowe. Innowacje w procesorach, akceleratorach i układach neuromorficznych stawiają na pierwszym miejscu wydajność, szybkość, oszczędność energii i przetwarzanie równoległe. Integracja sprzętu AI z urządzeniami brzegowymi i urządzeniami IoT umożliwia przetwarzanie na urządzeniu, zmniejszenie opóźnień i lepszą prywatność. Konwergencja z komputerami kwantowymi i inżynierią neuromorficzną uwalnia potencjał wykładniczej mocy i uczenia się na poziomie człowieka.

Przyszłość sprzętu AI obiecuje potężne, wydajne i wyspecjalizowane systemy komputerowe, które zrewolucjonizują branże i zmienią nasze interakcje z inteligentnymi technologiami.