Cele mai promițătoare 5 tehnologii hardware AI

Inteligența artificială (AI) a făcut progrese semnificative de la sfârșitul anului 2022. Aplicațiile software din ce în ce mai sofisticate bazate pe inteligență artificială revoluționează diverse sectoare oferind soluții inovatoare. De la chatbot-uri fără întreruperi de servicii pentru clienți până la generatoare de imagini uimitoare, AI ne îmbunătățește experiențele de zi cu zi. Cu toate acestea, în culise, hardware-ul AI joacă un rol cheie în conducerea acestor sisteme inteligente.

Ce este hardware-ul AI?

Hardware-ul AI se referă la hardware-ul computerizat specializat conceput pentru a îndeplini sarcinile legate de AI în mod eficient. Aceasta include cipuri specifice și circuite integrate care oferă o procesare mai rapidă și economii de energie. În plus, oferă infrastructura necesară pentru implementarea eficientă a algoritmilor și modelelor AI.

Rolul hardware-ului AI în Machine Learning este foarte important, deoarece sprijină execuția de programe complexe pentru modelele de Deep Learning. În plus, în comparație cu hardware-ul computerelor convenționale, cum ar fi unitățile centrale de procesare (CPU) , hardware-ul AI poate accelera multe procese, reducând semnificativ timpul și costurile necesare antrenării și executării algoritmilor de matematică.

În plus, odată cu popularitatea tot mai mare a modelelor AI și Machine Learning, nevoia de soluții accelerate crește. Drept urmare, companii precum Nvidia, principalul producător de GPU-uri din lume, au înregistrat o creștere semnificativă. În iunie 2023, The Washington Post a raportat că valoarea de piață a Nvidia a depășit 1 trilion de dolari, depășind valoarea Tesla și Meta. Succesul Nvidia evidențiază importanța hardware-ului AI în peisajul tehnologic de astăzi.

1. Cip Edge Computing

Dacă sunteți familiarizat cu Edge Computing , atunci este posibil să înțelegeți cipurile Edge Computing. Aceste procesoare specializate sunt proiectate special pentru a rula modele AI la marginea rețelei. Cu cipurile Edge Computing, utilizatorii pot procesa datele și pot efectua analize critice direct la sursa de date, eliminând nevoia de a transmite date către sisteme centralizate.

Aplicațiile pentru cipurile Edge Computing sunt diverse și diverse, inclusiv utilitate în mașini cu conducere autonomă, sisteme de recunoaștere facială, camere inteligente, drone, dispozitive medicale mobile și alte situații, alte situații de luare a deciziilor în timp real.

Avantajele cipurilor Edge Computing sunt uriașe. În primul rând, reduc semnificativ latența prin procesarea datelor aproape de sursă, îmbunătățind performanța generală a ecosistemului AI. În plus, Edge Computing mărește securitatea prin reducerea la minimum a cantității de date care trebuie transmise în cloud.

Iată câțiva dintre cei mai importanți producători de hardware AI în domeniul cipurilor Edge Computing:

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

2. Hardware cuantic

Unii oameni se pot întreba: „Ce este calculul cuantic și este real?”. Calculul cuantic este cu adevărat un sistem de calcul avansat și funcționează pe principiile mecanicii cuantice. În timp ce computerele clasice folosesc biți, calculul cuantic folosește biți cuantici (qubiți) pentru a efectua calcule. Acești qubiți permit sistemelor de calcul cuantic să proceseze seturi mari de date mai eficient, făcându-le bine potrivite pentru modelele AI, Machine Learning și Deep Learning.

Aplicațiile hardware-ului cuantic au potențialul de a revoluționa algoritmii AI. De exemplu, în procesul de găsire de noi compuși pentru tratament, hardware-ul cuantic poate simula comportamentul moleculelor, ajutând cercetătorii să identifice cu exactitate noi medicamente. În mod similar, în știința materialelor, poate contribui la predicțiile schimbărilor climatice. Sectorul financiar poate beneficia de hardware cuantic prin dezvoltarea unor instrumente de predicție a prețurilor.

Iată beneficiile semnificative ale calculului cuantic pentru AI:

• Viteza : calculatoarele cuantice sunt mult mai rapide decât calculatoarele tradiționale, capabile să rezolve probleme complexe care durează miliarde de ani în câteva secunde.
• Acuratețe : calculul cuantic permite modelelor AI să fie antrenate cu cantități mari de date în mai puțin timp, ceea ce duce la o mai mare acuratețe în predicții și analize.
• Inovație : Hardware-ul de calcul cuantic deschide posibilitatea unor noi dezvoltări și descoperiri pe piață, dezlănțuind o putere de calcul neatinsă anterior.

3. Circuite integrate specifice aplicației (ASIC)

Circuitele integrate specifice aplicației (ASIC) sunt proiectate pentru sarcini specifice, cum ar fi procesarea imaginilor și recunoașterea vorbirii (deși este posibil să fi auzit de ASIC-uri prin minarea criptomonedelor). Scopul lor este de a accelera procesele AI pentru a satisface nevoile specifice ale afacerii, oferind o infrastructură eficientă care crește viteza generală în ecosistem.

ASIC-urile sunt rentabile în comparație cu unitățile centrale de procesare (CPU) tradiționale sau cu unitățile de procesare grafică (GPU). Acest lucru se datorează eficienței energetice superioare și performanței sarcinilor, depășind CPU-urile și GPU-urile. Prin urmare, ASIC-urile facilitează algoritmii AI în diferite aplicații.

Aceste circuite integrate pot procesa volume semnificative de date, făcându-le instrumente utile pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială. Aplicațiile lor acoperă multe domenii diferite, inclusiv procesarea în limbaj natural a datelor de text și vorbire. În plus, simplifică implementarea mecanismelor complexe de învățare automată.

4. Hardware care simulează creierul uman

Hardware-ul de simulare a creierului reprezintă un progres semnificativ în tehnologia hardware-ului computerelor, având ca scop să imite funcționarea creierului uman. Acest hardware inovator simulează sistemul nervos uman și aplică o infrastructură de rețea neuronală, lucrând într-o abordare de jos în sus. Rețeaua este formată din procesoare interconectate, numite neuroni.

Spre deosebire de hardware-ul computerelor tradiționale care procesează datele secvenţial, hardware-ul de simulare a creierului uman excelează în procesarea paralelă. Această capacitate de procesare paralelă permite rețelei să realizeze mai multe sarcini simultan, îmbunătățind viteza și eficiența energetică.

În plus, hardware-ul care simulează creierul uman oferă o serie de alte avantaje atractive. Poate fi antrenat cu seturi extinse de date, făcându-l potrivit pentru o varietate de aplicații, inclusiv detectarea imaginilor, recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural. În plus, acuratețea hardware-ului de simulare a creierului uman este remarcabilă, deoarece învață rapid din cantități uriașe de date.

Iată câteva dintre cele mai notabile aplicații de calcul pentru simularea creierului:

• Vehiculele cu conducere autonomă pot folosi hardware-ul de acest tip pentru a-și îmbunătăți capacitatea de a percepe și interpreta împrejurimile.
• În diagnosticul medical, hardware-ul de simulare a creierului uman poate contribui la caracteristicile de detectare a imaginilor, sprijinind identificarea bolii.
• Diverse dispozitive IoT (Internet of Things) pot folosi hardware IoT (Internet of Things) pentru a colecta și analiza date, permițând procesarea eficientă a datelor și luarea deciziilor.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) este un circuit integrat avansat care oferă beneficii valoroase pentru implementările software AI. Aceste cipuri specializate pot fi personalizate și programate pentru a îndeplini cerințele specifice ale ecosistemului AI, dându-le denumirea de „programabile în câmp”.

FPGA-urile constau din blocuri logice configurabile (CLB) care sunt interconectate și programabile. Această flexibilitate inerentă permite o gamă largă de aplicații în domeniul AI. În plus, aceste cipuri pot fi programate pentru a gestiona operațiuni la diferite niveluri de complexitate, adaptându-se la nevoile specifice ale sistemului.

Funcționând ca un cip de memorie doar pentru citire, dar cu o capacitate de poartă mai mare, FPGA-urile oferă avantajul reprogramabilității. Aceasta înseamnă că pot fi programate de mai multe ori, permițând ajustarea și scalabilitatea pe măsură ce cerințele evoluează. În plus, FPGA-urile sunt mai eficiente decât hardware-ul computerelor tradiționale, oferind o arhitectură puternică și rentabilă pentru aplicațiile AI.

Pe lângă avantajele de performanță și personalizare, FPGA-urile oferă și măsuri avansate de securitate. Arhitectura lor completă asigură o protecție puternică, făcându-le fiabile pentru implementarea securizată a AI.

Care este viitorul hardware-ului AI?

Hardware-ul AI este în pragul progreselor transformatoare. Aplicațiile AI în creștere necesită sisteme specializate pentru a satisface nevoile de calcul. Inovațiile în procesoare, acceleratoare și cipuri care emulează creierul prioritizează eficiența, viteza, eficiența energetică și calculul paralel. Integrarea hardware-ului AI în dispozitivele edge computing și IoT permite procesarea pe dispozitiv, o latență redusă și confidențialitate îmbunătățită. Convergența cu tehnicile de calcul cuantic și de simulare a creierului uman deblochează potențialul de putere exponențială și capacități de învățare asemănătoare omului.

Viitorul hardware-ului AI promite sisteme de calcul puternice, eficiente și specializate care vor revoluționa industriile și vor remodela interacțiunile noastre cu tehnologiile inteligente.