5 lupaavinta tekoälylaitteistotekniikkaa

Tekoäly (AI) on edistynyt merkittävästi vuoden 2022 lopun jälkeen. Yhä kehittyneemmät tekoälypohjaiset ohjelmistosovellukset mullistavat eri sektoreita tarjoamalla kekseliäitä ratkaisuja. Tekoäly parantaa päivittäisiä kokemuksiamme saumattomista asiakaspalvelun chatboteista upeisiin visuaalisiin generaattoreihin. Kulissien takana tekoälylaitteisto on kuitenkin avainasemassa näiden älykkäiden järjestelmien ruokkimisessa.

Mikä on AI-laitteisto?

Tekoälylaitteistolla tarkoitetaan erikoistunutta tietokonelaitteistoa, joka on suunniteltu suorittamaan tekoälyyn liittyviä tehtäviä tehokkaasti. Tämä sisältää erityisiä siruja ja integroituja piirejä, jotka tarjoavat nopeamman käsittelyn ja energiansäästöominaisuudet. Lisäksi ne tarjoavat tarvittavan infrastruktuurin AI-algoritmien ja -mallien tehokkaaseen suorittamiseen.

Tekoälylaitteiston rooli koneoppimisessa on ratkaiseva, koska se auttaa suorittamaan monimutkaisia ​​ohjelmia syväoppimismalleissa. Lisäksi verrattuna perinteisiin tietokonelaitteistoihin, kuten keskusyksikköihin (CPU), tekoälylaitteisto pystyy nopeuttaa lukuisia prosesseja, mikä vähentää merkittävästi algoritmien koulutukseen tarvittavaa aikaa ja kustannuksia teloitus.

Lisäksi tekoälyn kasvavan suosion ja koneoppimismalleja, kiihdytysratkaisujen kysyntä on lisääntynyt. Tämän seurauksena yritykset, kuten Nvidia, maailman johtava GPU-valmistaja, ovat kasvaneet merkittävästi. Kesäkuussa 2023 Asiasta uutisoi Washington Post että Nvidian markkina-arvo ylitti 1 biljoonan dollarin ja ylitti Teslan ja Metan arvon. Nvidian menestys korostaa tekoälylaitteiston merkitystä nykypäivän teknologiaympäristössä.

1. Edge Computing Chips

Jos olet perehtynyt mitä reunalaskenta on, sinulla on todennäköisesti jonkin verran ymmärrystä reunalaskentasiruista. Nämä erikoistuneet prosessorit on suunniteltu erityisesti ajamaan tekoälymalleja verkon reunalla. Reunalaskentasirujen avulla käyttäjät voivat käsitellä tietoja ja suorittaa tärkeitä analyyttisiä operaatioita suoraan tiedon lähteellä, mikä eliminoi tiedonsiirron tarpeen keskitettyihin järjestelmiin.

Reunalaskentasirujen sovellukset ovat monipuolisia ja laajoja. He löytävät käyttökelpoisuuden itseajavissa autoissa, kasvojentunnistusjärjestelmissä, älykameroissa, droneissa, kannettavissa lääketieteellisissä laitteissa ja muissa reaaliaikaisissa päätöksentekotilanteissa.

Reunalaskentasirujen edut ovat merkittäviä. Ensinnäkin ne vähentävät huomattavasti viivettä käsittelemällä tietoja lähellä sen lähdettä, mikä parantaa tekoälyekosysteemien yleistä suorituskykyä. Lisäksi reunalaskenta parantaa turvallisuutta minimoimalla pilveen siirrettävän datan määrän.

Tässä on joitain johtavia tekoälylaitteiston valmistajia reunalaskentasirujen alalla:

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

2. Kvanttilaitteisto

Jotkut saattavat ihmetellä, "Mitä on kvanttilaskenta ja onko se edes totta?"Kvanttilaskenta on todellakin todellinen ja edistynyt laskentajärjestelmä, joka toimii kvanttimekaniikan periaatteiden pohjalta. Klassiset tietokoneet käyttävät bittejä, kun taas kvanttilaskenta käyttää kvanttibittejä (kubitteja) laskelmien suorittamiseen. Näiden kubittien avulla kvanttilaskentajärjestelmät voivat käsitellä suuria tietojoukkoja tehokkaammin, mikä tekee niistä erittäin sopivia tekoälylle, koneoppiminen ja syväoppiminen mallit.

Kvanttilaitteiston sovellukset voivat mullistaa tekoälyalgoritmit. Esimerkiksi lääkekehityksessä kvanttilaitteisto voi simuloida molekyylien käyttäytymistä, mikä auttaa tutkijoita tunnistamaan tarkasti uusia lääkkeitä. Samoin materiaalitieteessä se voi myötävaikuttaa ilmastonmuutoksen ennusteisiin. Finanssisektori voi hyötyä kvanttilaitteistosta kehittämällä hinnanennustustyökaluja.

Alla on kvanttilaskennan merkittävät edut tekoälylle:

• Nopeus: Kvanttitietokoneet ovat paljon nopeampia kuin perinteiset tietokoneet, ja ne pystyvät ratkaisemaan monimutkaisia ​​ongelmia, jotka kestäisivät miljardeja vuosia sekunneissa.
• Tarkkuus: Kvanttilaskennan avulla tekoälymalleja voidaan harjoitella suurilla tietomäärillä lyhyemmässä ajassa, mikä parantaa ennusteiden ja analyysien tarkkuutta.
• Innovaatio: Kvanttilaskentalaitteisto avaa mahdollisuuksia uudelle kehitykselle ja läpimurroille markkinoilla, mikä vapauttaa aiemmin saavuttamatonta laskentatehoa.

3. Sovelluskohtaiset integroidut piirit (ASIC)

Sovelluskohtaiset integroidut piirit (ASIC) on suunniteltu kohdennettuihin tehtäviin, kuten kuvankäsittelyyn ja puheentunnistukseen (vaikka sinulla saattaa olla kuullut ASIC: ista kryptovaluutan louhinnan kautta). Niiden tarkoituksena on nopeuttaa tekoälyprosesseja yrityksesi erityistarpeiden täyttämiseksi ja tarjota tehokas infrastruktuuri, joka parantaa ekosysteemin yleistä nopeutta.

ASIC: t ovat kustannustehokkaita verrattuna perinteisiin keskusyksikköihin (CPU) tai grafiikkaprosessointiyksiköihin (GPU). Tämä johtuu niiden virrantehokkuudesta ja erinomaisesta suorituskyvystä, joka ylittää prosessorit ja GPU: t. Tämän seurauksena ASIC: t helpottavat tekoälyalgoritmeja eri sovelluksissa.

Nämä integroidut piirit voivat käsitellä huomattavia määriä dataa, mikä tekee niistä avainasemassa tekoälymallien koulutuksessa. Niiden sovellukset ulottuvat monille aloille, mukaan lukien tekstien ja puhedatan luonnollisen kielen käsittely. Lisäksi ne yksinkertaistavat monimutkaisten koneoppimismekanismien käyttöönottoa.

4. Neuromorfinen laitteisto

Neuromorfinen laitteisto edustaa merkittävää edistystä tietokonelaitteistotekniikassa, jonka tavoitteena on jäljitellä ihmisaivojen toimintaa. Tämä innovatiivinen laitteisto jäljittelee ihmisen hermostoa ja ottaa käyttöön a neuroverkkoinfrastruktuuri, joka toimii alhaalta ylös -lähestymistavalla. Verkko koostuu toisiinsa yhdistetyistä prosessoreista, joita kutsutaan neuroneiksi.

Toisin kuin perinteinen laskentalaitteisto, joka käsittelee tietoja peräkkäin, neuromorfinen laitteisto on erinomainen rinnakkaiskäsittelyssä. Tämä rinnakkaiskäsittely mahdollistaa verkon suorittamisen samanaikaisesti useita tehtäviä, mikä parantaa nopeutta ja energiatehokkuutta.

Lisäksi neuromorfinen laitteisto tarjoaa useita muita pakottavia etuja. Sitä voidaan kouluttaa laajoilla tietojoukoilla, mikä tekee siitä sopivan monenlaisiin sovelluksiin, mukaan lukien kuvantunnistus, puheentunnistus ja luonnollisen kielen käsittely. Lisäksi neuromorfisen laitteiston tarkkuus on huomattava, koska se oppii nopeasti valtavista tietomääristä.

Tässä on joitain merkittävimmistä neuromorfisista laskentasovelluksista:

• Itseajavat ajoneuvot voivat hyödyntää neuromorfista laskentalaitteistoa parantaakseen kykyään havaita ja tulkita ympäristöään.
• Lääketieteellisessä diagnoosissa neuromorfinen laitteisto voi edistää kuvan havaitsemisominaisuuksia, mikä auttaa sairauksien tunnistamisessa.
• Useat IoT (Internet of Things) -laitteet voivat hyödyntää neuromorfisia laitteistoja tiedon keräämiseen ja analysointiin, mikä mahdollistaa tehokkaan tiedonkäsittelyn ja päätöksenteon.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) on edistynyt integroitu piiri, joka tarjoaa arvokkaita etuja tekoälyohjelmiston toteuttamiseen. Nämä erikoissirut voidaan räätälöidä ja ohjelmoida vastaamaan tekoälyekosysteemin erityisvaatimuksia, mikä ansaitsee niille nimen "kenttäohjelmoitava".

FPGA: t koostuvat konfiguroitavista logiikkalohkoista (CLB), jotka on yhdistetty ja ohjelmoitavissa. Tämä luontainen joustavuus mahdollistaa laajan valikoiman sovelluksia tekoälyn alalla. Lisäksi nämä sirut voidaan ohjelmoida käsittelemään eri monimutkaisia ​​toimintoja mukautuen järjestelmän erityistarpeisiin.

FPGA: t, jotka toimivat vain lukumuistisirun tavoin, mutta suuremmalla porttikapasiteetilla, tarjoavat uudelleenohjelmoitavuuden etuna. Tämä tarkoittaa, että ne voidaan ohjelmoida useita kertoja, mikä mahdollistaa säädöt ja skaalautuvuuden kehittyvien vaatimusten mukaan. Lisäksi FPGA: t ovat tehokkaampia kuin perinteiset laskentalaitteet ja tarjoavat vankan ja kustannustehokkaan arkkitehtuurin tekoälysovelluksille.

Räätälöinnin ja suorituskyvyn etujensa lisäksi FPGA: t tarjoavat myös parannettuja turvatoimia. Niiden täydellinen arkkitehtuuri takaa vankan suojan, mikä tekee niistä luotettavia turvallisiin tekoälytoteutuksiin.

Mikä on AI-laitteiston tulevaisuus?

Tekoälylaitteisto on muutosten partaalla. Kehittyvät tekoälysovellukset vaativat erikoisjärjestelmiä vastaamaan laskentatarpeisiin. Prosessorien, kiihdyttimien ja neuromorfisten sirujen innovaatiot asettavat etusijalle tehokkuuden, nopeuden, energiansäästön ja rinnakkaislaskennan. Tekoälylaitteiston integrointi reuna- ja IoT-laitteisiin mahdollistaa laitteessa tapahtuvan käsittelyn, pienentää viivettä ja parantaa yksityisyyttä. Lähentyminen kvanttilaskennan ja neuromorfisen tekniikan kanssa avaa mahdollisuudet eksponentiaaliseen tehoon ja ihmisen kaltaiseen oppimiseen.

Tekoälylaitteiston tulevaisuus lupaa tehokkaita, tehokkaita ja erikoistuneita laskentajärjestelmiä, jotka mullistavat teollisuuden ja muokkaavat vuorovaikutustamme älykkäiden teknologioiden kanssa.