5 เทคโนโลยีฮาร์ดแวร์ AI ที่มีแนวโน้มมากที่สุด

ปัญญาประดิษฐ์ (AI)ได้สร้างความก้าวหน้าที่สำคัญนับตั้งแต่ปลายปี 2565 แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI ที่ซับซ้อนมากขึ้นกำลังปฏิวัติภาคส่วนต่างๆ ด้วยการนำเสนอโซลูชันที่เป็นนวัตกรรม สร้าง ตั้งแต่แชทบอตการบริการลูกค้าที่ราบรื่นไปจนถึงโปรแกรมสร้างภาพที่น่าทึ่ง AI กำลังปรับปรุงประสบการณ์ในชีวิตประจำวันของเรา อย่างไรก็ตาม เบื้องหลังฮาร์ดแวร์ AI มีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนระบบอัจฉริยะเหล่านี้

ฮาร์ดแวร์ AI คืออะไร?

ฮาร์ดแวร์ AI หมายถึงฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์เฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อทำงานที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงชิปและวงจรรวมเฉพาะที่ให้การประมวลผลเร็วขึ้นและประหยัดพลังงาน นอกจากนี้ ยังจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อใช้อัลกอริธึมและโมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพ

บทบาทของฮาร์ดแวร์ AI ในMachine Learningมีความสำคัญมาก เนื่องจากสนับสนุนการทำงานของโปรแกรมที่ซับซ้อนสำหรับโมเดล Deep Learning นอกจากนี้ เมื่อเปรียบเทียบกับฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ทั่วไป เช่นหน่วยประมวลผลกลาง (CPU)ฮาร์ดแวร์ AI สามารถเร่งกระบวนการต่างๆ ได้อย่างมาก ซึ่งช่วยลดเวลาและต้นทุนที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและดำเนินการอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ได้อย่างมาก

นอกจากนี้ ด้วยความนิยมที่เพิ่มขึ้นของโมเดล AI และ Machine Learning ความต้องการโซลูชันแบบเร่งความเร็วจึงเพิ่มมากขึ้น เป็นผลให้บริษัทต่างๆ เช่น Nvidia ซึ่งเป็นผู้ผลิต GPU ชั้นนำของโลก มีการเติบโตอย่างมาก ในเดือนมิถุนายน 2023 The Washington Post รายงานว่ามูลค่าตลาดของ Nvidia ทะลุ 1 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งแซงหน้ามูลค่าของ Tesla และ Meta ความสำเร็จของ Nvidia เน้นย้ำถึงความสำคัญของฮาร์ดแวร์ AI ในภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีในปัจจุบัน

1. ชิปคอมพิวเตอร์เอดจ์

หากคุณคุ้นเคยกับEdge Computingคุณอาจมีความเข้าใจเกี่ยวกับชิป Edge Computing บ้าง โปรเซสเซอร์พิเศษเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อใช้โมเดล AI ที่ขอบของเครือข่าย ด้วยชิป Edge Computing ผู้ใช้สามารถประมวลผลข้อมูลและดำเนินการวิเคราะห์ที่สำคัญได้โดยตรงที่แหล่งข้อมูล ทำให้ไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลไปยังระบบรวมศูนย์

แอปพลิเคชันสำหรับชิป Edge Computing มีความหลากหลายและหลากหลาย รวมถึงประโยชน์ใช้สอยในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ระบบจดจำใบหน้า กล้องอัจฉริยะ โดรน อุปกรณ์การแพทย์เคลื่อนที่ และสถานการณ์อื่น ๆ สถานการณ์การตัดสินใจแบบเรียลไทม์อื่น ๆ

ข้อดีของชิป Edge Computing นั้นใหญ่มาก ประการแรก ลดเวลาแฝงลงอย่างมากด้วยการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มา ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของระบบนิเวศ AI นอกจากนี้ Edge Computing ยังเพิ่มความปลอดภัยด้วยการลดปริมาณข้อมูลที่ต้องส่งไปยังคลาวด์ให้เหลือน้อยที่สุด

ต่อไปนี้คือผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ AI ชั้นนำบางส่วนในด้านชิป Edge Computing:

• เจ็ตสัน ซาเวียร์ NX
• AMD EPYC™ ซีรีส์ 3000 แบบฝัง
• เจ็ตสัน นาโน
• ARM Cortex-M55
• ARM Ethos-U55

2. ฮาร์ดแวร์ควอนตัม

บางคนอาจสงสัยว่า "คอมพิวเตอร์ควอนตัมคืออะไรและเป็นจริงหรือไม่" คอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นระบบคอมพิวเตอร์ขั้นสูงอย่างแท้จริง และทำงานบนหลักการของกลศาสตร์ควอนตัม แม้ว่าคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมจะใช้บิต แต่การคำนวณด้วยควอนตัมจะใช้บิตควอนตัม (qubits) ในการคำนวณ ควิบิตเหล่านี้ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์ควอนตัมประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้เหมาะสมกับโมเดล AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

การใช้งานฮาร์ดแวร์ควอนตัมมีศักยภาพในการปฏิวัติอัลกอริธึม AI ตัวอย่างเช่น ในกระบวนการค้นหาสารประกอบใหม่สำหรับการรักษา ฮาร์ดแวร์ควอนตัมสามารถจำลองพฤติกรรมของโมเลกุลได้ ช่วยให้นักวิจัยระบุยาใหม่ได้อย่างแม่นยำ ในทำนองเดียวกัน ในด้านวัสดุศาสตร์ สามารถช่วยทำนายการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศได้ ภาคการเงินจะได้รับประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ควอนตัมโดยการพัฒนาเครื่องมือคาดการณ์ราคา

ต่อไปนี้เป็นประโยชน์ที่สำคัญของการประมวลผลควอนตัมสำหรับ AI:

• ความเร็ว : คอมพิวเตอร์ควอนตัมเร็วกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปมาก สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งใช้เวลาหลายพันล้านปีภายในไม่กี่วินาที
• ความแม่นยำ : การประมวลผลควอนตัมช่วยให้โมเดล AI สามารถฝึกฝนกับข้อมูลจำนวนมากได้โดยใช้เวลาน้อยลง ส่งผลให้การคาดการณ์และการวิเคราะห์มีความแม่นยำมากขึ้น
• นวัตกรรม : ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ควอนตัมเปิดโอกาสให้มีการพัฒนาและความก้าวหน้าใหม่ๆ ในตลาด โดยปลดปล่อยพลังการประมวลผลที่ไม่สามารถบรรลุได้ก่อนหน้านี้

3. วงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC)

วงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC) ได้รับการออกแบบมาเพื่องานเป้าหมาย เช่น การประมวลผลภาพและการรู้จำคำพูด (แม้ว่าคุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับ ASIC ผ่านการขุดสกุลเงินดิจิทัลก็ตาม) จุดประสงค์ของพวกเขาคือการเร่งกระบวนการ AI เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง โดยจัดให้มีโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะเพิ่มความเร็วโดยรวมในระบบนิเวศ

ASIC มีความคุ้มค่าเมื่อเปรียบเทียบกับหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) หรือหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) แบบเดิม นี่เป็นเพราะประสิทธิภาพด้านพลังงานและประสิทธิภาพการทำงานที่เหนือกว่า ซึ่งเหนือกว่า CPU และ GPU ดังนั้น ASIC จึงอำนวยความสะดวกให้กับอัลกอริธึม AI ในแอปพลิเคชันต่างๆ

วงจรรวมเหล่านี้สามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ การใช้งานครอบคลุมพื้นที่ต่างๆ มากมาย รวมถึงการประมวลผลข้อมูลข้อความและคำพูดด้วยภาษาธรรมชาติ นอกจากนี้ยังลดความซับซ้อนในการปรับใช้กลไก Machine Learning ที่ซับซ้อน

4. ฮาร์ดแวร์ที่จำลองสมองของมนุษย์

ฮาร์ดแวร์จำลองสมองแสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในเทคโนโลยีฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ โดยมีเป้าหมายเพื่อเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ฮาร์ดแวร์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้จำลองระบบประสาทของมนุษย์และใช้โครงสร้างพื้นฐานโครงข่ายประสาทเทียม โดยทำงานจากล่างขึ้นบน เครือข่ายประกอบด้วยโปรเซสเซอร์ที่เชื่อมต่อถึงกัน เรียกว่าเซลล์ประสาท

ตรงกันข้ามกับฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมที่ประมวลผลข้อมูลตามลำดับ ฮาร์ดแวร์จำลองสมองของมนุษย์มีความเป็นเลิศในการประมวลผลแบบขนาน ความสามารถในการประมวลผลแบบขนานนี้ทำให้เครือข่ายสามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ ช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพการใช้พลังงาน

นอกจากนี้ ฮาร์ดแวร์ที่จำลองสมองของมนุษย์ยังมีข้อดีที่น่าสนใจอีกมากมาย สามารถฝึกได้ด้วยชุดข้อมูลที่กว้างขวาง ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการตรวจจับรูปภาพ การรู้จำคำพูด และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ นอกจากนี้ ความแม่นยำของฮาร์ดแวร์จำลองสมองของมนุษย์ยังน่าทึ่ง เนื่องจากสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วจากข้อมูลจำนวนมหาศาล

ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชันการคำนวณการจำลองสมองที่โดดเด่นที่สุดบางส่วน:

• ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองสามารถใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ประเภทนี้เพื่อเพิ่มความสามารถในการรับรู้และตีความสภาพแวดล้อม
• ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ ฮาร์ดแวร์จำลองสมองของมนุษย์สามารถมีส่วนร่วมในคุณสมบัติการตรวจจับด้วยภาพ ซึ่งสนับสนุนการระบุโรค
• อุปกรณ์IoT (Internet of Things) ต่างๆ สามารถใช้ฮาร์ดแวร์ IoT (Internet of Things) เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้ประมวลผลข้อมูลและตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

5. อาร์เรย์เกทโปรแกรมฟิลด์ (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) เป็นวงจรรวมขั้นสูงที่ให้ประโยชน์อันมีค่าสำหรับการใช้งานซอฟต์แวร์ AI ชิปพิเศษเหล่านี้สามารถปรับแต่งและตั้งโปรแกรมให้ตรงตามข้อกำหนดเฉพาะของระบบนิเวศ AI ได้ โดยตั้งชื่อว่า "โปรแกรมภาคสนาม"

FPGA ประกอบด้วยบล็อกลอจิกที่กำหนดค่าได้ (CLB) ที่เชื่อมต่อถึงกันและสามารถตั้งโปรแกรมได้ ความยืดหยุ่นโดยธรรมชาตินี้ช่วยให้สามารถใช้งาน AI ได้หลากหลาย นอกจากนี้ ชิปเหล่านี้ยังสามารถตั้งโปรแกรมให้รองรับการทำงานในระดับความซับซ้อนที่แตกต่างกัน โดยปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของระบบได้

ทำงานเหมือนชิปหน่วยความจำแบบอ่านอย่างเดียวแต่ด้วยความจุเกทที่สูงกว่า FPGA จึงมีข้อดีคือสามารถตั้งโปรแกรมใหม่ได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถตั้งโปรแกรมได้หลายครั้ง ช่วยให้สามารถปรับและขยายขนาดได้ตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป นอกจากนี้ FPGA ยังมีประสิทธิภาพมากกว่าฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม โดยมอบสถาปัตยกรรมที่ทรงพลังและคุ้มค่าสำหรับแอปพลิเคชัน AI

นอกเหนือจากข้อดีด้านประสิทธิภาพและการปรับแต่งแล้ว FPGA ยังมีมาตรการรักษาความปลอดภัยขั้นสูงอีกด้วย สถาปัตยกรรมที่สมบูรณ์ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการป้องกันที่แข็งแกร่ง ทำให้เชื่อถือได้สำหรับการใช้งาน AI อย่างปลอดภัย

อนาคตของฮาร์ดแวร์ AI คืออะไร?

ฮาร์ดแวร์ AI อยู่บนจุดสูงสุดของความก้าวหน้าในการเปลี่ยนแปลง แอปพลิเคชัน AI ที่กำลังเติบโตจำเป็นต้องมีระบบพิเศษเพื่อตอบสนองความต้องการด้านการคำนวณ นวัตกรรมในโปรเซสเซอร์ ตัวเร่งความเร็ว และชิปจำลองสมอง ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพ ความเร็ว ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และการประมวลผลแบบขนาน การรวมฮาร์ดแวร์ AI เข้ากับการประมวลผลแบบ Edge และอุปกรณ์ IoT ช่วยให้สามารถประมวลผลบนอุปกรณ์ ลดเวลาแฝง และเพิ่มความเป็นส่วนตัว การผสานรวมกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมและเทคนิคการจำลองสมองของมนุษย์ช่วยปลดล็อกศักยภาพของพลังเอ็กซ์โพเนนเชียลและความสามารถในการเรียนรู้ที่เหมือนกับมนุษย์

อนาคตของฮาร์ดแวร์ AI สัญญาว่าจะมีระบบคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลัง มีประสิทธิภาพ และเชี่ยวชาญ ซึ่งจะปฏิวัติอุตสาหกรรมและปรับรูปแบบการโต้ตอบของเราด้วยเทคโนโลยีอัจฉริยะ