Budućnost je svijetla za AI.

Umjetna inteligencija (AI) postigla je značajan napredak od kraja 2022. Sve sofisticiranije softverske aplikacije temeljene na umjetnoj inteligenciji revolucioniraju različite sektore pružajući inventivna rješenja. Od besprijekornih chatbota za korisničku podršku do zadivljujućih vizualnih generatora, AI unapređuje naša svakodnevna iskustva. Međutim, iza kulisa, AI hardver ključan je u pokretanju ovih inteligentnih sustava.

Što je AI hardver?

AI hardver odnosi se na specijalizirani računalni hardver dizajniran za učinkovito obavljanje zadataka povezanih s AI. To uključuje specifične čipove i integrirane krugove koji nude bržu obradu i mogućnosti uštede energije. Osim toga, oni pružaju potrebnu infrastrukturu za učinkovito izvršavanje AI algoritama i modela.

Uloga AI hardvera u strojnom učenju ključna je jer pomaže u izvršavanju složenih programa za modele dubokog učenja. Nadalje, u usporedbi s konvencionalnim računalnim hardverom poput središnjih procesorskih jedinica (CPU), AI hardver može ubrzati brojne procese, značajno smanjujući vrijeme i troškove potrebne za obuku algoritama i izvršenje.

instagram viewer

Nadalje, s rastućom popularnošću AI i modeli strojnog učenja, došlo je do povećane potražnje za rješenjima za ubrzanje. Kao rezultat toga, tvrtke poput Nvidije, vodećeg svjetskog proizvođača GPU-a, svjedočile su značajnom rastu. U lipnju 2023. Washington Post je objavio da je Nvidijina tržišna vrijednost premašila 1 trilijun dolara, nadmašivši vrijednost Tesle i Mete. Nvidijin uspjeh naglašava značaj AI hardvera u današnjem tehnološkom krajoliku.

1. Čipovi za rubno računalstvo

Ako ste upoznati s što je rubno računalstvo, vjerojatno imate nešto razumijevanja rubnih računalnih čipova. Ovi specijalizirani procesori dizajnirani su posebno za pokretanje AI modela na rubu mreže. S rubnim računalnim čipovima korisnici mogu obrađivati ​​podatke i izvoditi ključne analitičke operacije izravno na izvoru podataka, eliminirajući potrebu za prijenosom podataka u centralizirane sustave.

Primjene rubnih računalnih čipova raznolike su i opsežne. Oni pronalaze korist u samovozećim automobilima, sustavima za prepoznavanje lica, pametnim kamerama, dronovima, prijenosnim medicinskim uređajima i drugim scenarijima donošenja odluka u stvarnom vremenu.

Prednosti rubnih računalnih čipova su značajne. Prvo, oni uvelike smanjuju latenciju obradom podataka blizu njihovog izvora, poboljšavajući ukupnu izvedbu ekosustava umjetne inteligencije. Osim toga, rubno računalstvo povećava sigurnost minimiziranjem količine podataka koje je potrebno prenijeti u oblak.

Evo nekih od vodećih proizvođača AI hardvera u području rubnih računalnih čipova:

  • Jetson Xavier NX
  • AMD EPYC™ ugrađena serija 3000
  • Jetson Nano
  • ARM Cortex-M55
  • ARM Ethos-U55

2. Kvantni hardver

Neki bi se mogli zapitati, "Što je kvantno računalstvo i je li uopće stvarno?„Kvantno računalstvo je doista stvaran i napredan računalni sustav koji radi na principima kvantne mehanike. Dok klasična računala koriste bitove, kvantno računalstvo koristi kvantne bitove (qubite) za izvođenje izračuna. Ovi qubiti omogućuju kvantnim računalnim sustavima učinkovitiju obradu velikih skupova podataka, što ih čini vrlo prikladnima za AI, strojno učenje i duboko učenje modeli.

Primjene kvantnog hardvera imaju potencijal revolucionirati algoritme umjetne inteligencije. Na primjer, u otkrivanju lijekova, kvantni hardver može simulirati ponašanje molekula, pomažući istraživačima u točnom identificiranju novih lijekova. Slično tome, u znanosti o materijalima može doprinijeti predviđanjima klimatskih promjena. Financijski sektor može imati koristi od kvantnog hardvera razvijanjem alata za predviđanje cijena.

Ispod su značajne prednosti kvantnog računalstva za AI:

  • Ubrzati: Kvantna računala puno su brža od tradicionalnih računala, sposobna riješiti složene probleme za koje bi bile potrebne milijarde godina u roku od nekoliko sekundi.
  • Točnost: Kvantno računalstvo omogućuje obučavanje AI modela s velikim količinama podataka u kraćem vremenu, što dovodi do veće točnosti u predviđanjima i analizama.
  • Inovacija: Hardver za kvantno računalstvo otvara mogućnosti za novi razvoj i proboj na tržištu, otključavajući prethodno nedostižnu računalnu snagu.

3. Integrirani krugovi specifični za primjenu (ASIC)

Integrirani sklopovi specifični za aplikaciju (ASIC) dizajnirani su za ciljane zadatke poput obrade slika i prepoznavanja govora (iako možda imate čuo za ASIC-ove kroz rudarenje kriptovaluta). Njihova je svrha ubrzati postupke umjetne inteligencije kako bi se zadovoljile specifične potrebe vašeg poslovanja, pružajući učinkovitu infrastrukturu koja povećava ukupnu brzinu unutar ekosustava.

ASIC-ovi su isplativi u usporedbi s tradicionalnim središnjim procesorskim jedinicama (CPU) ili grafičkim procesorskim jedinicama (GPU). To je zbog njihove energetske učinkovitosti i superiorne izvedbe zadataka, nadmašujući CPU i GPU. Kao rezultat toga, ASIC-ovi olakšavaju algoritme umjetne inteligencije u raznim aplikacijama.

Ovi integrirani krugovi mogu obraditi značajne količine podataka, što ih čini instrumentima u obuci modela umjetne inteligencije. Njihova se primjena proteže na različita područja, uključujući obradu tekstova i govornih podataka prirodnim jezikom. Nadalje, oni pojednostavljuju implementaciju složenih mehanizama strojnog učenja.

4. Neuromorfni hardver

Zasluge za slike: Freepik

Neuromorfni hardver predstavlja značajan napredak u tehnologiji računalnog hardvera, s ciljem oponašanja funkcioniranja ljudskog mozga. Ovaj inovativni hardver oponaša ljudski živčani sustav i usvaja a infrastruktura neuronske mreže, djelujući pristupom odozdo prema gore. Mreža se sastoji od međusobno povezanih procesora, koji se nazivaju neuroni.

Za razliku od tradicionalnog računalnog hardvera koji podatke obrađuje sekvencijalno, neuromorfni hardver ističe se u paralelnoj obradi. Ova mogućnost paralelne obrade omogućuje mreži istovremeno izvršavanje više zadataka, što rezultira poboljšanom brzinom i energetskom učinkovitošću.

Nadalje, neuromorfni hardver nudi nekoliko drugih uvjerljivih prednosti. Može se trenirati s opsežnim skupovima podataka, što ga čini prikladnim za širok raspon aplikacija, uključujući detekciju slika, prepoznavanje govora i obradu prirodnog jezika. Dodatno, točnost neuromorfnog hardvera je izvanredna jer brzo uči iz golemih količina podataka.

Evo nekih od najznačajnijih neuromorfnih računalnih aplikacija:

  • Samovozeća vozila mogu iskoristiti neuromorfni računalni hardver kako bi poboljšala svoju sposobnost opažanja i tumačenja okoline.
  • U medicinskoj dijagnozi, neuromorfni hardver može doprinijeti značajkama detekcije slike, pomažući u identifikaciji bolesti.
  • Razni IoT (Internet of Things) uređaji mogu koristiti neuromorfni hardver za prikupljanje i analizu podataka, omogućujući učinkovitu obradu podataka i donošenje odluka.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) je napredni integrirani krug koji nudi vrijedne prednosti za implementaciju AI softvera. Ovi specijalizirani čipovi mogu se prilagoditi i programirati kako bi zadovoljili specifične zahtjeve ekosustava umjetne inteligencije, čime su zaslužili naziv "programabilni na terenu".

FPGA se sastoje od konfigurabilnih logičkih blokova (CLB) koji su međusobno povezani i programabilni. Ova inherentna fleksibilnost omogućuje širok raspon primjena u području umjetne inteligencije. Osim toga, ovi se čipovi mogu programirati za rukovanje operacijama različitih razina složenosti, prilagođavajući se specifičnim potrebama sustava.

Radeći kao memorijski čip samo za čitanje, ali s većim kapacitetom vrata, FPGA nudi prednost ponovnog programiranja. To znači da se mogu programirati više puta, što omogućuje prilagodbe i skalabilnost prema zahtjevima koji se razvijaju. Nadalje, FPGA su učinkovitiji od tradicionalnog računalnog hardvera, nudeći robusnu i troškovno učinkovitu arhitekturu za AI aplikacije.

Uz prednosti prilagodbe i izvedbe, FPGA također pružaju poboljšane sigurnosne mjere. Njihova cjelovita arhitektura osigurava robusnu zaštitu, što ih čini pouzdanima za sigurne implementacije umjetne inteligencije.

Kakva je budućnost AI hardvera?

AI hardver je na vrhuncu transformativnog napretka. Razvoj AI aplikacija zahtijeva specijalizirane sustave koji zadovoljavaju računalne potrebe. Inovacije u procesorima, akceleratorima i neuromorfnim čipovima daju prednost učinkovitosti, brzini, uštedi energije i paralelnom računanju. Integracija AI hardvera u rubne i IoT uređaje omogućuje obradu na uređaju, smanjenu latenciju i poboljšanu privatnost. Konvergencija s kvantnim računalstvom i neuromorfnim inženjeringom otključava potencijal za eksponencijalnu snagu i učenje poput ljudskog.

Budućnost AI hardvera obećava moćne, učinkovite i specijalizirane računalne sustave koji će revolucionirati industrije i preoblikovati naše interakcije s inteligentnim tehnologijama.