5 daudzsološākās AI aparatūras tehnoloģijas

Kopš 2022. gada beigām mākslīgais intelekts (AI) ir guvis ievērojamus panākumus. Arvien sarežģītākas uz AI balstītas programmatūras lietojumprogrammas rada revolūciju dažādās nozarēs, piedāvājot izgudrojošus risinājumus. AI uzlabo mūsu ikdienas pieredzi, sākot no nevainojamiem klientu apkalpošanas tērzēšanas robotiem līdz satriecošiem vizuālajiem ģeneratoriem. Tomēr aizkulisēs AI aparatūrai ir galvenā loma šo viedo sistēmu darbināšanā.

Kas ir AI aparatūra?

AI aparatūra attiecas uz specializētu datoru aparatūru, kas izstrādāta, lai efektīvi veiktu ar AI saistītus uzdevumus. Tas ietver īpašas mikroshēmas un integrālās shēmas, kas piedāvā ātrāku apstrādi un enerģijas taupīšanas iespējas. Turklāt tie nodrošina nepieciešamo infrastruktūru, lai efektīvi izpildītu AI algoritmus un modeļus.

AI aparatūras loma mašīnmācībā ir ļoti svarīga, jo tā palīdz izpildīt sarežģītas programmas dziļās mācīšanās modeļos. Turklāt, salīdzinot ar parasto datoru aparatūru, piemēram, centrālajiem procesoriem (CPU), AI aparatūra var paātrina daudzus procesus, ievērojami samazinot algoritmu apmācībai nepieciešamo laiku un izmaksas izpildi.

Turklāt, pieaugot AI popularitātei un mašīnmācīšanās modeļi, ir palielinājies pieprasījums pēc paātrinājuma risinājumiem. Tā rezultātā tādi uzņēmumi kā Nvidia, pasaules vadošais GPU ražotājs, ir piedzīvojuši ievērojamu izaugsmi. 2023. gada jūnijā, Par to ziņoja Washington Post ka Nvidia tirgus vērtība pārsniedza 1 triljonu dolāru, pārspējot Tesla un Meta vērtību. Nvidia panākumi izceļ AI aparatūras nozīmi mūsdienu tehnoloģiju vidē.

1. Edge skaitļošanas mikroshēmas

Ja esat iepazinies ar kas ir malu skaitļošana, jums, iespējams, ir zināma izpratne par malu skaitļošanas mikroshēmām. Šie specializētie procesori ir īpaši izstrādāti, lai darbinātu AI modeļus tīkla malās. Izmantojot malas skaitļošanas mikroshēmas, lietotāji var apstrādāt datus un veikt svarīgas analītiskās darbības tieši datu avotā, novēršot nepieciešamību pēc datu pārraides uz centralizētām sistēmām.

Malu skaitļošanas mikroshēmu lietojumi ir dažādi un plaši. Tie ir noderīgi pašbraucošās automašīnās, sejas atpazīšanas sistēmās, viedajās kamerās, dronos, pārnēsājamās medicīnas ierīcēs un citos reāllaika lēmumu pieņemšanas scenārijos.

Malu skaitļošanas mikroshēmu priekšrocības ir ievērojamas. Pirmkārt, tie ievērojami samazina latentumu, apstrādājot datus to avota tuvumā, uzlabojot AI ekosistēmu vispārējo veiktspēju. Turklāt malu skaitļošana uzlabo drošību, samazinot datu apjomu, kas jāpārsūta uz mākoni.

Šeit ir daži no vadošajiem mākslīgā intelekta aparatūras ražotājiem malu skaitļošanas mikroshēmu jomā:

• Jetson Xavier NX
• AMD EPYC™ Embedded 3000 Series
• Džetsons Nano
• ARM Cortex-M55
• ARM Ethos-U55

2. Kvantu aparatūra

Daži varētu brīnīties, "Kas ir kvantu skaitļošana, un vai tā vispār ir reāla?"Kvantu skaitļošana patiešām ir reāla un progresīva skaitļošanas sistēma, kas darbojas, pamatojoties uz kvantu mehānikas principiem. Kamēr klasiskajos datoros tiek izmantoti biti, kvantu skaitļošanā aprēķinu veikšanai tiek izmantoti kvantu biti (kubiti). Šie kubiti ļauj kvantu skaitļošanas sistēmām efektīvāk apstrādāt lielas datu kopas, padarot tās ļoti piemērotas AI, mašīnmācība un dziļa mācīšanās modeļiem.

Kvantu aparatūras lietojumprogrammām ir potenciāls mainīt AI algoritmus. Piemēram, zāļu atklāšanā kvantu aparatūra var simulēt molekulu uzvedību, palīdzot pētniekiem precīzi identificēt jaunas zāles. Tāpat materiālzinātnē tas var veicināt klimata pārmaiņu prognozes. Finanšu sektors var gūt labumu no kvantu aparatūras, izstrādājot cenu prognozēšanas rīkus.

Tālāk ir norādītas ievērojamās kvantu skaitļošanas priekšrocības AI:

• Ātrums: Kvantu datori ir daudz ātrāki nekā tradicionālie datori, un tie spēj atrisināt sarežģītas problēmas, kas aizņemtu miljardiem gadu dažu sekunžu laikā.
• Precizitāte: Kvantu skaitļošana ļauj AI modeļus apmācīt ar lielu datu apjomu īsākā laikā, tādējādi nodrošinot lielāku prognožu un analīzes precizitāti.
• Inovācijas: Kvantu skaitļošanas aparatūra paver iespējas jauniem sasniegumiem un sasniegumiem tirgū, atbrīvojot iepriekš nesasniedzamu skaitļošanas jaudu.

3. Lietojumprogrammai specifiskās integrālās shēmas (ASIC)

Lietojumprogrammai specifiskās integrālās shēmas (ASIC) ir paredzētas mērķtiecīgiem uzdevumiem, piemēram, attēlu apstrādei un runas atpazīšanai (lai gan jums var būt dzirdējis par ASIC, izmantojot kriptovalūtas ieguvi). To mērķis ir paātrināt AI procedūras, lai tās atbilstu jūsu uzņēmuma īpašajām vajadzībām, nodrošinot efektīvu infrastruktūru, kas uzlabo kopējo ātrumu ekosistēmā.

ASIC ir rentabli salīdzinājumā ar tradicionālajiem centrālajiem procesoriem (CPU) vai grafikas apstrādes vienībām (GPU). Tas ir saistīts ar to jaudas efektivitāti un izcilu uzdevumu veiktspēju, pārspējot CPU un GPU. Rezultātā ASIC atvieglo AI algoritmus dažādās lietojumprogrammās.

Šīs integrētās shēmas var apstrādāt ievērojamus datu apjomus, padarot tās noderīgas mākslīgā intelekta modeļu apmācībā. To pielietojums attiecas uz dažādām jomām, tostarp tekstu un runas datu apstrādi dabiskajā valodā. Turklāt tie vienkāršo sarežģītu mašīnmācīšanās mehānismu ieviešanu.

4. Neiromorfā aparatūra

Neiromorfā aparatūra ir ievērojams sasniegums datoru aparatūras tehnoloģijā, kuras mērķis ir atdarināt cilvēka smadzeņu darbību. Šī novatoriskā aparatūra atdarina cilvēka nervu sistēmu un pieņem a neironu tīklu infrastruktūra, kas darbojas ar augšupēju pieeju. Tīkls ietver savstarpēji savienotus procesorus, ko dēvē par neironiem.

Atšķirībā no tradicionālās skaitļošanas aparatūras, kas apstrādā datus secīgi, neiromorfā aparatūra izceļas ar paralēlo apstrādi. Šī paralēlās apstrādes iespēja ļauj tīklam vienlaikus veikt vairākus uzdevumus, tādējādi uzlabojot ātrumu un energoefektivitāti.

Turklāt neiromorfā aparatūra piedāvā vairākas citas pārliecinošas priekšrocības. To var apmācīt ar plašām datu kopām, padarot to piemērotu plašam lietojumu klāstam, tostarp attēlu noteikšanai, runas atpazīšanai un dabiskās valodas apstrādei. Turklāt neiromorfās aparatūras precizitāte ir ievērojama, jo tā ātri mācās no milzīga datu apjoma.

Šeit ir daži no visievērojamākajiem neiromorfās skaitļošanas lietojumiem:

• Pašbraucošie transportlīdzekļi var izmantot neiromorfu skaitļošanas aparatūru, lai uzlabotu to spēju uztvert un interpretēt apkārtni.
• Medicīniskajā diagnostikā neiromorfā aparatūra var veicināt attēlu noteikšanas funkcijas, palīdzot identificēt slimības.
• Dažādas IoT (lietiskais internets) ierīces var izmantot neiromorfisku aparatūru, lai vāktu un analizētu datus, nodrošinot efektīvu datu apstrādi un lēmumu pieņemšanu.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) ir uzlabota integrētā shēma, kas piedāvā vērtīgas priekšrocības AI programmatūras ieviešanai. Šīs specializētās mikroshēmas var pielāgot un ieprogrammēt, lai tās atbilstu īpašajām AI ekosistēmas prasībām, tādējādi iegūstot nosaukumu "laukā programmējamas".

FPGA sastāv no konfigurējamiem loģikas blokiem (CLB), kas ir savstarpēji savienoti un programmējami. Šī raksturīgā elastība nodrošina plašu pielietojumu klāstu AI jomā. Turklāt šīs mikroshēmas var ieprogrammēt, lai veiktu dažādas sarežģītības pakāpes darbības, pielāgojoties sistēmas īpašajām vajadzībām.

FPGA, kas darbojas kā tikai lasāmās atmiņas mikroshēma, bet ar lielāku ietilpību, piedāvā pārprogrammējamības priekšrocības. Tas nozīmē, ka tos var ieprogrammēt vairākas reizes, ļaujot veikt pielāgojumus un mērogojamību atbilstoši mainīgajām prasībām. Turklāt FPGA ir efektīvākas nekā tradicionālā skaitļošanas aparatūra, piedāvājot spēcīgu un rentablu arhitektūru AI lietojumprogrammām.

Papildus pielāgošanas un veiktspējas priekšrocībām FPGA nodrošina arī uzlabotus drošības pasākumus. To pilnīga arhitektūra nodrošina spēcīgu aizsardzību, padarot tos uzticamus drošai AI ieviešanai.

Kāda ir AI aparatūras nākotne?

AI aparatūra atrodas pārveidojošu sasniegumu spārnā. Attīstošām AI lietojumprogrammām ir vajadzīgas specializētas sistēmas, lai apmierinātu skaitļošanas vajadzības. Procesoru, paātrinātāju un neiromorfisko mikroshēmu jauninājumi par prioritāti piešķir efektivitāti, ātrumu, enerģijas ietaupījumu un paralēlo skaitļošanu. AI aparatūras integrēšana malas un IoT ierīcēs nodrošina apstrādi ierīcē, samazina latentumu un uzlabo privātumu. Konverģence ar kvantu skaitļošanu un neiromorfo inženieriju atraisa eksponenciālas jaudas un cilvēkiem līdzīgas mācīšanās potenciālu.

AI aparatūras nākotne sola jaudīgas, efektīvas un specializētas skaitļošanas sistēmas, kas radīs revolūciju nozarēs un pārveidos mūsu mijiedarbību ar viedajām tehnoloģijām.