5 самых перспективных аппаратных технологий искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) добился значительных успехов с конца 2022 года. От удобных чат-ботов для обслуживания клиентов до потрясающих генераторов изображений — искусственный интеллект улучшает нашу повседневную жизнь. Однако за кулисами аппаратное обеспечение искусственного интеллекта играет ключевую роль в управлении этими интеллектуальными системами.

Что такое оборудование искусственного интеллекта?

Аппаратное обеспечение ИИ — это специализированное компьютерное оборудование, предназначенное для эффективного выполнения задач, связанных с ИИ. Сюда входят специальные чипы и интегральные схемы, которые обеспечивают более быструю обработку и экономию энергии. Кроме того, они предоставляют необходимую инфраструктуру для эффективной реализации алгоритмов и моделей ИИ.

Роль оборудования искусственного интеллекта в машинном обучении очень важна, поскольку оно поддерживает выполнение сложных программ для моделей глубокого обучения. Кроме того, по сравнению с обычным компьютерным оборудованием, таким как центральные процессоры (ЦП) , оборудование ИИ может ускорять многие процессы, значительно сокращая время и затраты, необходимые для обучения и выполнения математических алгоритмов.

Кроме того, с ростом популярности моделей искусственного интеллекта и машинного обучения растет потребность в ускоренных решениях. В результате такие компании, как Nvidia, ведущий мировой производитель графических процессоров, добились значительного роста. В июне 2023 года The Washington Post сообщила, что рыночная стоимость Nvidia превысила 1 триллион долларов, превысив стоимость Tesla и Meta. Успех Nvidia подчеркивает важность оборудования искусственного интеллекта в современном технологическом ландшафте.

1. Чип периферийных вычислений

Если вы знакомы с Edge Computing , то, возможно, у вас есть некоторое представление о чипах Edge Computing. Эти специализированные процессоры специально разработаны для запуска моделей искусственного интеллекта на границе сети. С помощью чипов Edge Computing пользователи могут обрабатывать данные и выполнять критический анализ непосредственно в источнике данных, устраняя необходимость передачи данных в централизованные системы.

Приложения для чипов Edge Computing разнообразны и разнообразны, в том числе в беспилотных автомобилях, системах распознавания лиц, интеллектуальных камерах, дронах, мобильных медицинских устройствах и других ситуациях, связанных с принятием решений в режиме реального времени.

Преимущества чипов Edge Computing огромны. Во-первых, они значительно сокращают задержку за счет обработки данных близко к источнику, повышая общую производительность экосистемы ИИ. Кроме того, Edge Computing повышает безопасность за счет минимизации объема данных, которые необходимо передавать в облако.

Вот некоторые из ведущих производителей оборудования для искусственного интеллекта в области чипов Edge Computing:

• Джетсон Ксавьер NX
• Встроенные процессоры AMD EPYC™ серии 3000
• Джетсон Нано
• АРМ Кортекс-М55
• АРМ Этос-U55

2. Квантовое оборудование

Некоторые люди могут задаться вопросом: «Что такое квантовые вычисления и реальны ли они?». Квантовые вычисления — это действительно продвинутая вычислительная система, работающая на принципах квантовой механики. В то время как классические компьютеры используют биты, квантовые вычисления используют квантовые биты (кубиты) для выполнения вычислений. Эти кубиты позволяют квантовым вычислительным системам более эффективно обрабатывать большие наборы данных, что делает их хорошо подходящими для моделей искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.

Применение квантового оборудования может произвести революцию в алгоритмах искусственного интеллекта. Например, в процессе поиска новых соединений для лечения квантовое оборудование может моделировать поведение молекул, помогая исследователям точно идентифицировать новые лекарства. Точно так же в материаловедении это может способствовать прогнозированию изменения климата. Финансовый сектор может извлечь выгоду из квантового оборудования, разработав инструменты прогнозирования цен.

Вот существенные преимущества квантовых вычислений для ИИ:

• Скорость . Квантовые компьютеры намного быстрее традиционных компьютеров и способны решать сложные задачи, на решение которых уходят миллиарды лет, за секунды.
• Точность : квантовые вычисления позволяют обучать модели ИИ на больших объемах данных за меньшее время, что приводит к большей точности прогнозов и анализа.
• Инновации : аппаратное обеспечение квантовых вычислений открывает возможности для новых разработок и прорывов на рынке, раскрывая ранее недостижимую вычислительную мощность.

3. Интегральные схемы специального назначения (ASIC).

Интегральные схемы специального назначения (ASIC) предназначены для целевых задач, таких как обработка изображений и распознавание речи (хотя вы, возможно, слышали о ASIC при майнинге криптовалют). Их цель — ускорить процессы искусственного интеллекта для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса, обеспечивая эффективную инфраструктуру, которая увеличивает общую скорость работы экосистемы.

ASIC экономически эффективны по сравнению с традиционными центральными процессорами (ЦП) или графическими процессорами (ГП). Это связано с их превосходной энергоэффективностью и производительностью задач, превосходящими центральные и графические процессоры. Таким образом, ASIC упрощают алгоритмы искусственного интеллекта в различных приложениях.

Эти интегральные схемы могут обрабатывать значительные объемы данных, что делает их полезными инструментами для обучения моделей искусственного интеллекта. Их приложения охватывают множество различных областей, включая обработку текста и речевых данных на естественном языке. Более того, они упрощают реализацию сложных механизмов машинного обучения.

4. Аппаратное обеспечение, имитирующее человеческий мозг

Аппаратное обеспечение для моделирования мозга представляет собой значительный прогресс в технологии компьютерного оборудования, целью которого является имитация работы человеческого мозга. Это инновационное оборудование моделирует нервную систему человека и применяет инфраструктуру нейронных сетей, работающую по восходящему принципу. Сеть состоит из взаимосвязанных процессоров, называемых нейронами.

В отличие от традиционного компьютерного оборудования, которое обрабатывает данные последовательно, оборудование для моделирования человеческого мозга превосходно справляется с параллельной обработкой. Эта возможность параллельной обработки позволяет сети выполнять несколько задач одновременно, повышая скорость и энергоэффективность.

Кроме того, аппаратное обеспечение, имитирующее человеческий мозг, предлагает ряд других привлекательных преимуществ. Его можно обучать на обширных наборах данных, что делает его пригодным для различных приложений, включая обнаружение изображений, распознавание речи и обработку естественного языка. Кроме того, точность оборудования для моделирования человеческого мозга поразительна, поскольку оно быстро обучается на огромных объемах данных.

Вот некоторые из наиболее известных приложений для моделирования мозга:

• Беспилотные транспортные средства могут использовать оборудование этого типа, чтобы улучшить свою способность воспринимать и интерпретировать окружающую среду.
• В медицинской диагностике оборудование для моделирования человеческого мозга может способствовать функциям обнаружения изображений, помогая идентифицировать заболевания.
• Различные устройства IoT (Интернета вещей) могут использовать оборудование IoT (Интернета вещей) для сбора и анализа данных, что позволяет эффективно обрабатывать данные и принимать решения.

5. Программируемая вентильная матрица (FPGA).

Программируемая вентильная матрица (FPGA) — это усовершенствованная интегральная схема, которая обеспечивает ценные преимущества для реализации программного обеспечения искусственного интеллекта. Эти специализированные чипы можно настраивать и запрограммировать в соответствии с конкретными требованиями экосистемы искусственного интеллекта, что дало им название «программируемые на месте».

FPGA состоят из конфигурируемых логических блоков (CLB), которые взаимосвязаны и программируются. Эта присущая ему гибкость позволяет использовать широкий спектр приложений в области искусственного интеллекта. Кроме того, эти чипы можно запрограммировать для выполнения операций разного уровня сложности, адаптируясь к конкретным потребностям системы.

Работая как микросхема памяти только для чтения, но с более высокой пропускной способностью, FPGA предлагают преимущество перепрограммируемости. Это означает, что их можно программировать несколько раз, что обеспечивает возможность корректировки и масштабирования по мере развития требований. Кроме того, FPGA более эффективны, чем традиционное компьютерное оборудование, обеспечивая мощную и экономичную архитектуру для приложений искусственного интеллекта.

Помимо преимуществ производительности и настройки, FPGA также обеспечивают расширенные меры безопасности. Их полная архитектура обеспечивает надежную защиту, что делает их надежными для безопасного развертывания ИИ.

Каково будущее аппаратного обеспечения искусственного интеллекта?

Аппаратное обеспечение искусственного интеллекта находится на пороге революционных достижений. Растущие приложения искусственного интеллекта требуют специализированных систем для удовлетворения вычислительных потребностей. Инновации в процессорах, ускорителях и чипах, имитирующих мозг, отдают приоритет эффективности, скорости, энергоэффективности и параллельным вычислениям. Интеграция оборудования искусственного интеллекта в периферийные вычисления и устройства Интернета вещей обеспечивает обработку данных на устройстве, снижает задержку и повышает конфиденциальность. Конвергенция с квантовыми вычислениями и методами моделирования человеческого мозга открывает потенциал экспоненциальной мощности и возможностей обучения, подобных человеческим.

Будущее аппаратного обеспечения искусственного интеллекта обещает мощные, эффективные и специализированные вычислительные системы, которые произведут революцию в отраслях и изменят наше взаимодействие с интеллектуальными технологиями.