5 najbardziej obiecujących technologii sprzętowych AI

Od końca 2022 r. sztuczna inteligencja (AI) poczyniła znaczne postępy. Coraz bardziej wyrafinowane aplikacje oparte na sztucznej inteligencji rewolucjonizują różne sektory, zapewniając innowacyjne rozwiązania. Od płynnych chatbotów obsługi klienta po oszałamiające generatory obrazów – sztuczna inteligencja poprawia nasze codzienne doświadczenia. Jednak za kulisami sprzęt AI odgrywa kluczową rolę w sterowaniu tymi inteligentnymi systemami.

Co to jest sprzęt AI?

Sprzęt AI oznacza wyspecjalizowany sprzęt komputerowy zaprojektowany do wydajnego wykonywania zadań związanych ze sztuczną inteligencją. Obejmuje to specjalne chipy i układy scalone, które zapewniają szybsze przetwarzanie i oszczędność energii. Dodatkowo zapewniają niezbędną infrastrukturę do skutecznego wdrażania algorytmów i modeli AI.

Rola sprzętu AI w uczeniu maszynowym jest bardzo ważna, ponieważ wspiera realizację złożonych programów dla modeli Deep Learning. 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 uczenia i wykonywania algorytmów.

Co więcej, wraz z rosnącą popularnością modeli AI i uczenia maszynowego rośnie zapotrzebowanie na przyspieszone rozwiązania. W rezultacie firmy takie jak Nvidia, wiodący na świecie producent procesorów graficznych, odnotowały znaczny wzrost. W czerwcu 2023 roku The Washington Post poinformował, że wartość rynkowa Nvidii przekroczyła 1 bilion dolarów, przewyższając wartość Tesli i Meta. Sukces Nvidii podkreśla znaczenie sprzętu AI w dzisiejszym krajobrazie technologicznym.

1. Układ Edge Computing

Jeśli znasz Edge Computing , być może masz pewne pojęcie o chipach Edge Computing. Te wyspecjalizowane procesory są specjalnie zaprojektowane do uruchamiania modeli sztucznej inteligencji na brzegu sieci. Dzięki chipom Edge Computing użytkownicy mogą przetwarzać dane i przeprowadzać krytyczne analizy bezpośrednio w źródle danych, eliminując potrzebę przesyłania danych do scentralizowanych systemów.

Zastosowania chipów Edge Computing są zróżnicowane i obejmują zastosowania w samochodach autonomicznych, systemach rozpoznawania twarzy, inteligentnych kamerach, dronach, mobilnych urządzeniach medycznych i innych sytuacjach, innych sytuacjach związanych z podejmowaniem decyzji w czasie rzeczywistym.

Zalety chipów Edge Computing są ogromne. Po pierwsze, znacznie zmniejszają opóźnienia, przetwarzając dane blisko źródła, zwiększając ogólną wydajność ekosystemu AI. Dodatkowo Edge Computing zwiększa bezpieczeństwo minimalizując ilość danych, które należy przesłać do chmury.

Oto niektórzy z wiodących producentów sprzętu AI w dziedzinie chipów Edge Computing:

• Jetson Xavier NX
• Wbudowane procesory AMD EPYC™ z serii 3000
• Jetsona Nano
• Kora ARM-M55
• ARM Ethos-U55

2. Sprzęt kwantowy

Niektórzy mogą się zastanawiać: „Co to jest przetwarzanie kwantowe i czy jest prawdziwe?”. Obliczenia kwantowe są naprawdę zaawansowanym systemem obliczeniowym i działają w oparciu o zasady mechaniki kwantowej. Podczas gdy klasyczne komputery używają bitów, obliczenia kwantowe wykorzystują bity kwantowe (kubity). Kubity te umożliwiają kwantowym systemom obliczeniowym wydajniejsze przetwarzanie dużych zbiorów danych, dzięki czemu dobrze nadają się do modeli sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.

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

Oto znaczące zalety obliczeń kwantowych dla sztucznej inteligencji:

• Szybkość : komputery kwantowe są znacznie szybsze niż komputery tradycyjne i potrafią rozwiązywać złożone problemy, które zajmują miliardy lat w ciągu kilku sekund.
• Dokładność : obliczenia kwantowe umożliwiają uczenie modeli sztucznej inteligencji z wykorzystaniem dużych ilości danych w krótszym czasie, co prowadzi do większej dokładności przewidywań i analiz.
• Innowacje : Kwantowy sprzęt obliczeniowy otwiera możliwość 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 (chociaż być może słyszałeś o układach ASIC związanych z wydobywaniem kryptowalut). Ich celem jest przyspieszenie procesów AI w celu zaspokojenia konkretnych potrzeb biznesowych, zapewniając wydajną infrastrukturę, która zwiększa ogólną prędkość w ekosystemie.

Układy ASIC są opłacalne w porównaniu z tradycyjnymi jednostkami centralnymi (CPU) lub jednostkami przetwarzania grafiki (GPU). Wynika to z ich doskonałej efektywności energetycznej i wydajności zadań, przewyższającej procesory CPU i GPU. Dlatego układy ASIC ułatwiają algorytmy sztucznej inteligencji w różnych zastosowaniach.

Te układy scalone mogą przetwarzać znaczne ilości danych, co czyni je przydatnymi narzędziami do uczenia modeli sztucznej inteligencji. Ich zastosowania obejmują wiele różnych obszarów, w tym przetwarzanie języka naturalnego danych tekstowych i mowy. Ponadto upraszczają wdrażanie złożonych mechanizmów uczenia maszynowego.

4. Sprzęt symulujący ludzki mózg

Sprzęt do symulacji mózgu stanowi znaczący postęp w technologii sprzętu komputerowego, którego celem jest naśladowanie działania ludzkiego mózgu. Ten innowacyjny sprzęt symuluje ludzki układ nerwowy i wykorzystuje infrastrukturę sieci neuronowej, pracując w podejściu oddolnym. Sieć składa się z połączonych ze sobą procesorów, zwanych neuronami.

W przeciwieństwie do tradycyjnego sprzętu komputerowego, który przetwarza dane sekwencyjnie, sprzęt do symulacji ludzkiego mózgu wyróżnia się przetwarzaniem równoległym. Ta możliwość przetwarzania równoległego pozwala sieci wykonywać wiele zadań jednocześnie, poprawiając szybkość i efektywność energetyczną.

Co więcej, sprzęt symulujący ludzki mózg oferuje szereg innych atrakcyjnych zalet. Można go trenować przy użyciu obszernych zbiorów danych, dzięki czemu nadaje się do różnych zastosowań, w tym do wykrywania obrazu, rozpoznawania mowy i przetwarzania języka naturalnego. Ponadto dokładność sprzętu do symulacji ludzkiego mózgu jest niezwykła, ponieważ szybko uczy się na podstawie ogromnych ilości danych.

Oto niektóre z najbardziej znanych aplikacji obliczeniowych do symulacji mózgu:

• Pojazdy autonomiczne mogą wykorzystywać tego typu sprzęt do zwiększania zdolności postrzegania i interpretowania otoczenia.
• W diagnostyce medycznej sprzęt do symulacji ludzkiego mózgu może przyczynić się do wykorzystania funkcji wykrywania obrazu, wspierając identyfikację chorób.
• Różne urządzenia IoT (Internet rzeczy) mogą wykorzystywać sprzęt IoT (Internet rzeczy) do gromadzenia i analizowania danych, umożliwiając efektywne przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji.

5. Układ bramek programowalnych przez użytkownika (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) to zaawansowany układ scalony zapewniający cenne korzyści przy wdrożeniach oprogramowania AI. Te wyspecjalizowane chipy można dostosować i zaprogramować tak, aby spełniały specyficzne wymagania ekosystemu AI, nadając im nazwę „programowalne 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. Dodatkowo 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 oferują zaletę możliwości przeprogramowania. Oznacza to, że można je programować wielokrotnie, co pozwala na dostosowanie i skalowalność w miarę ewolucji wymagań. Co więcej, układy FPGA są bardziej wydajne niż tradycyjny sprzęt komputerowy, zapewniając wydajną i opłacalną architekturę dla aplikacji AI.

Oprócz korzyści w zakresie wydajności i dostosowywania, układy FPGA zapewniają również zaawansowane środki bezpieczeństwa. Ich kompletna architektura zapewnia silną ochronę, dzięki czemu są niezawodne w przypadku bezpiecznego wdrażania sztucznej inteligencji.

Jaka jest przyszłość sprzętu AI?

Sprzęt AI jest u progu rewolucyjnego postępu. Rosnące zastosowania sztucznej inteligencji wymagają wyspecjalizowanych systemów, aby sprostać potrzebom obliczeniowym. Innowacje w procesorach, akceleratorach i chipach emulujących mózg kładą nacisk na wydajność, szybkość, efektywność energetyczną i przetwarzanie równoległe. Integracja sprzętu AI z urządzeniami brzegowymi i urządzeniami IoT umożliwia przetwarzanie na urządzeniu, mniejsze opóźnienia i większą prywatność. Konwergencja z technikami obliczeń kwantowych i symulacji ludzkiego mózgu odblokowuje potencjał wykładniczej mocy i możliwości uczenia się na poziomie ludzkim.

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