Fremtiden er lys for AI.

Kunstig intelligens (AI) har gjort bemærkelsesværdige fremskridt siden slutningen af ​​2022. Stadig mere sofistikerede AI-baserede softwareapplikationer revolutionerer forskellige sektorer ved at levere opfindsomme løsninger. Fra sømløse kundeservice chatbots til fantastiske visuelle generatorer, AI forbedrer vores daglige oplevelser. Men bag kulisserne er AI-hardware afgørende for at give næring til disse intelligente systemer.

Hvad er AI-hardware?

AI-hardware refererer til specialiseret computerhardware designet til at udføre AI-relaterede opgaver effektivt. Dette inkluderer specifikke chips og integrerede kredsløb, der tilbyder hurtigere behandling og energibesparende muligheder. Derudover leverer de den nødvendige infrastruktur til at udføre AI-algoritmer og -modeller effektivt.

AI-hardwares rolle i maskinlæring er afgørende, da det hjælper med at udføre komplekse programmer til deep learning-modeller. Desuden kan AI-hardware sammenlignet med konventionel computerhardware som centrale processing units (CPU'er). accelerere adskillige processer, hvilket væsentligt reducerer den tid og omkostninger, der kræves til algoritmetræning og udførelse.

instagram viewer

Desuden med den voksende popularitet af AI og maskinlæringsmodeller, har der været en øget efterspørgsel efter accelerationsløsninger. Som følge heraf har virksomheder som Nvidia, verdens førende GPU-producent, oplevet betydelig vækst. I juni 2023, Det skriver Washington Post at Nvidias markedsværdi oversteg $1 trillion, hvilket oversteg værdien af ​​Tesla og Meta. Nvidias succes fremhæver betydningen af ​​AI-hardware i nutidens teknologilandskab.

1. Edge Computing Chips

Hvis du er bekendt med hvad edge computing er, har du sandsynligvis en vis forståelse af edge computing-chips. Disse specialiserede processorer er designet specifikt til at køre AI-modeller i netværkets kant. Med edge computing-chips kan brugere behandle data og udføre afgørende analytiske operationer direkte ved datakilden, hvilket eliminerer behovet for datatransmission til centraliserede systemer.

Ansøgningerne til edge computing-chips er forskellige og omfattende. De finder nytte i selvkørende biler, ansigtsgenkendelsessystemer, smarte kameraer, droner, bærbart medicinsk udstyr og andre beslutningsscenarier i realtid.

Fordelene ved edge computing-chips er betydelige. For det første reducerer de forsinkelsen i høj grad ved at behandle data nær dens kilde, hvilket forbedrer den overordnede ydeevne af AI-økosystemer. Derudover forbedrer edge computing sikkerheden ved at minimere mængden af ​​data, der skal overføres til skyen.

Her er nogle af de førende producenter af AI-hardware inden for edge computing-chips:

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

2. Kvante hardware

Nogle vil måske undre sig,"Hvad er kvanteberegning, og er det overhovedet virkeligt?"Kvanteberegning er i sandhed et ægte og avanceret computersystem, der fungerer baseret på kvantemekanikkens principper. Mens klassiske computere bruger bits, bruger kvanteberegning kvantebits (qubits) til at udføre beregninger. Disse qubits gør det muligt for kvantecomputersystemer at behandle store datasæt mere effektivt, hvilket gør dem særdeles velegnede til kunstig intelligens, maskinlæring og dyb læring modeller.

Anvendelser af kvantehardware har potentialet til at revolutionere AI-algoritmer. For eksempel kan kvantehardware i forbindelse med opdagelse af lægemidler simulere adfærden af ​​molekyler, hvilket hjælper forskere med nøjagtigt at identificere nye lægemidler. På samme måde kan det i materialevidenskab bidrage til forudsigelser om klimaændringer. Den finansielle sektor kan drage fordel af kvantehardware ved at udvikle værktøjer til prisforudsigelse.

Nedenfor er de væsentlige fordele ved kvanteberegning til kunstig intelligens:

  • Fart: Kvantecomputere er meget hurtigere end traditionelle computere og er i stand til at løse komplekse problemer, der ville tage milliarder af år inden for få sekunder.
  • Nøjagtighed: Kvanteberegning gør det muligt for AI-modeller at blive trænet med store mængder data på kortere tid, hvilket fører til højere nøjagtighed i forudsigelser og analyser.
  • Innovation: Kvantecomputerhardware åbner muligheder for nye udviklinger og gennembrud på markedet, og låser op for tidligere uopnåelig beregningskraft.

3. Application Specific Integrated Circuits (ASIC)

Application Specific Integrated Circuits (ASIC'er) er designet til målrettede opgaver som billedbehandling og talegenkendelse (selvom du måske har hørt om ASIC'er gennem cryptocurrency mining). Deres formål er at fremskynde AI-procedurer for at imødekomme din virksomheds specifikke behov, hvilket giver en effektiv infrastruktur, der øger den samlede hastighed i økosystemet.

ASIC'er er omkostningseffektive sammenlignet med traditionelle centrale behandlingsenheder (CPU'er) eller grafikprocessorenheder (GPU'er). Dette skyldes deres strømeffektivitet og overlegne opgaveydelse, der overgår CPU'er og GPU'er. Som et resultat letter ASIC'er AI-algoritmer på tværs af forskellige applikationer.

Disse integrerede kredsløb kan håndtere betydelige mængder data, hvilket gør dem medvirkende til at træne kunstig intelligens-modeller. Deres applikationer strækker sig til forskellige områder, herunder naturlig sprogbehandling af tekster og taledata. Desuden forenkler de implementeringen af ​​komplekse maskinlæringsmekanismer.

4. Neuromorfisk hardware

Billedkreditering: Freepik

Neuromorf hardware repræsenterer et betydeligt fremskridt inden for computerhardwareteknologi, der sigter mod at efterligne den menneskelige hjernes funktion. Denne innovative hardware emulerer det menneskelige nervesystem og adopterer en neurale netværksinfrastruktur, der opererer med en bottom-up tilgang. Netværket omfatter indbyrdes forbundne processorer, kaldet neuroner.

I modsætning til traditionel computerhardware, der behandler data sekventielt, udmærker neuromorfisk hardware sig ved parallel behandling. Denne parallelle behandlingsevne gør det muligt for netværket at udføre flere opgaver samtidigt, hvilket resulterer i forbedret hastighed og energieffektivitet.

Desuden tilbyder neuromorfisk hardware flere andre overbevisende fordele. Det kan trænes med omfattende datasæt, hvilket gør det velegnet til en bred vifte af applikationer, herunder billedgenkendelse, talegenkendelse og naturlig sprogbehandling. Derudover er nøjagtigheden af ​​neuromorfisk hardware bemærkelsesværdig, da den hurtigt lærer af enorme mængder data.

Her er nogle af de mest bemærkelsesværdige neuromorfe computerapplikationer:

  • Selvkørende køretøjer kan udnytte neuromorfisk computerhardware til at forbedre deres evne til at opfatte og fortolke deres omgivelser.
  • I medicinsk diagnose kan neuromorfisk hardware bidrage til billeddetektionsfunktioner, der hjælper med at identificere sygdomme.
  • Forskellige IoT-enheder (Internet of Things) kan bruge neuromorf hardware til at indsamle og analysere data, hvilket muliggør effektiv databehandling og beslutningstagning.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

A Field Programmable Gate Array (FPGA) er et avanceret integreret kredsløb, der tilbyder værdifulde fordele ved implementering af AI-software. Disse specialiserede chips kan tilpasses og programmeres til at opfylde de specifikke krav til AI-økosystemet, hvilket giver dem navnet "feltprogrammerbare".

FPGA'er består af konfigurerbare logiske blokke (CLB'er), der er sammenkoblede og programmerbare. Denne iboende fleksibilitet giver mulighed for en bred vifte af applikationer inden for kunstig intelligens. Derudover kan disse chips programmeres til at håndtere operationer af varierende kompleksitetsniveauer, tilpasset systemets specifikke behov.

Fungerer som en skrivebeskyttet hukommelseschip, men med en højere gatekapacitet, tilbyder FPGA'er fordelen ved omprogrammerbarhed. Det betyder, at de kan programmeres flere gange, hvilket giver mulighed for justeringer og skalerbarhed i henhold til de skiftende krav. Desuden er FPGA'er mere effektive end traditionel computerhardware og tilbyder en robust og omkostningseffektiv arkitektur til AI-applikationer.

Ud over deres tilpasnings- og ydeevnefordele giver FPGA'er også forbedrede sikkerhedsforanstaltninger. Deres komplette arkitektur sikrer robust beskyttelse, hvilket gør dem pålidelige til sikre AI-implementeringer.

Hvad er fremtiden for AI-hardware?

AI-hardware er på nippet til transformative fremskridt. Udvikling af AI-applikationer kræver specialiserede systemer for at imødekomme beregningsbehov. Innovationer inden for processorer, acceleratorer og neuromorfe chips prioriterer effektivitet, hastighed, energibesparelser og parallel computing. Integrering af AI-hardware i edge- og IoT-enheder muliggør behandling på enheden, reduceret latenstid og forbedret privatliv. Konvergens med kvantecomputere og neuromorfisk ingeniørarbejde frigør potentialet for eksponentiel kraft og menneskelignende læring.

Fremtiden for AI-hardware har løftet om kraftfulde, effektive og specialiserede computersystemer, der vil revolutionere industrier og omforme vores interaktion med intelligente teknologier.