5 nejslibnějších hardwarových technologií umělé inteligence

Umělá inteligence (AI) zaznamenala od konce roku 2022 pozoruhodný pokrok. Stále sofistikovanější softwarové aplikace založené na umělé inteligenci přinášejí revoluci v různých odvětvích tím, že poskytují novátorská řešení. Od bezproblémových chatbotů pro zákaznické služby až po úžasné vizuální generátory, umělá inteligence vylepšuje naše každodenní zážitky. Nicméně v zákulisí je hardware umělé inteligence klíčový pro podporu těchto inteligentních systémů.

Co je hardware umělé inteligence?

Hardware umělé inteligence označuje specializovaný počítačový hardware určený k efektivnímu provádění úkolů souvisejících s umělou inteligencí. To zahrnuje specifické čipy a integrované obvody, které nabízejí rychlejší zpracování a možnosti úspory energie. Kromě toho poskytují nezbytnou infrastrukturu pro efektivní provádění algoritmů a modelů AI.

Role hardwaru umělé inteligence ve strojovém učení je klíčová, protože pomáhá při provádění složitých programů pro modely hlubokého učení. Kromě toho ve srovnání s konvenčním počítačovým hardwarem, jako jsou centrální procesorové jednotky (CPU), může hardware AI urychlit četné procesy, výrazně snížit čas a náklady potřebné pro školení algoritmů a provedení.

Navíc s rostoucí oblibou AI a modely strojového učení, došlo ke zvýšené poptávce po akceleračních řešeních. V důsledku toho společnosti jako Nvidia, přední světový výrobce GPU, zaznamenaly značný růst. V červnu 2023 Informoval o tom The Washington Post že tržní hodnota Nvidie přesáhla 1 bilion dolarů, čímž překonala hodnotu Tesly a Meta. Úspěch společnosti Nvidia zdůrazňuje význam hardwaru AI v dnešním technologickém prostředí.

1. Edge Computing Chips

Pokud jste obeznámeni s co je edge computing, pravděpodobně máte nějaké znalosti o okrajových počítačových čipech. Tyto specializované procesory jsou navrženy speciálně pro provoz modelů AI na okraji sítě. S čipy edge computingu mohou uživatelé zpracovávat data a provádět klíčové analytické operace přímo u zdroje dat, což eliminuje potřebu přenosu dat do centralizovaných systémů.

Aplikace pro čipy edge computingu jsou rozmanité a rozsáhlé. Nacházejí uplatnění v samořídících autech, systémech rozpoznávání obličeje, chytrých kamerách, dronech, přenosných lékařských zařízeních a dalších scénářích rozhodování v reálném čase.

Výhody čipů edge computingu jsou značné. Za prvé výrazně snižují latenci tím, že zpracovávají data v blízkosti zdroje, čímž zvyšují celkový výkon ekosystémů umělé inteligence. Edge computing navíc zvyšuje zabezpečení tím, že minimalizuje množství dat, která je třeba přenášet do cloudu.

Zde jsou někteří z předních výrobců hardwaru AI v oblasti čipů edge computingu:

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

2. Kvantový hardware

Někdo by se mohl divit,"Co je to kvantové počítání a je to vůbec reálné?„Kvantové počítání je skutečně skutečný a pokročilý výpočetní systém, který funguje na principech kvantové mechaniky. Zatímco klasické počítače používají bity, kvantové výpočty využívají k provádění výpočtů kvantové bity (qubity). Tyto qubity umožňují kvantovým výpočetním systémům zpracovávat velké soubory dat efektivněji, díky čemuž jsou velmi vhodné pro AI, strojové učení a hluboké učení modely.

Aplikace kvantového hardwaru mají potenciál způsobit revoluci v algoritmech umělé inteligence. Například při objevování léků může kvantový hardware simulovat chování molekul, což výzkumníkům pomáhá při přesné identifikaci nových léků. Podobně v materiálové vědě může přispět k předpovědím klimatických změn. Finanční sektor může těžit z kvantového hardwaru vývojem nástrojů pro predikci cen.

Níže jsou uvedeny významné výhody kvantového počítání pro AI:

• Rychlost: Kvantové počítače jsou mnohem rychlejší než tradiční počítače a dokážou vyřešit složité problémy, které by zabraly miliardy let během několika sekund.
• Přesnost: Kvantové výpočty umožňují trénovat modely AI s velkým množstvím dat za kratší dobu, což vede k vyšší přesnosti předpovědí a analýz.
• Inovace: Kvantový výpočetní hardware otevírá možnosti pro nový vývoj a průlomy na trhu a odemyká dříve nedosažitelný výpočetní výkon.

3. Integrované obvody specifické pro aplikaci (ASIC)

ASIC (Application Specific Integrated Circuits) jsou navrženy pro cílené úlohy, jako je zpracování obrazu a rozpoznávání řeči (ačkoli můžete mít slyšeli o ASIC prostřednictvím těžby kryptoměn). Jejich účelem je urychlit postupy umělé inteligence, aby vyhovovaly specifickým potřebám vašeho podnikání, a poskytnout efektivní infrastrukturu, která zvyšuje celkovou rychlost v rámci ekosystému.

ASIC jsou nákladově efektivní ve srovnání s tradičními centrálními procesorovými jednotkami (CPU) nebo grafickými procesorovými jednotkami (GPU). To je způsobeno jejich energetickou účinností a vynikajícím výkonem úkolů, které předčí CPU a GPU. Výsledkem je, že ASIC usnadňují algoritmy AI v různých aplikacích.

Tyto integrované obvody dokážou zpracovat značné objemy dat, což je činí nástroji pro trénování modelů umělé inteligence. Jejich aplikace se rozšiřují do různých oblastí, včetně zpracování textů a řečových dat v přirozeném jazyce. Navíc zjednodušují nasazení složitých mechanismů strojového učení.

4. Neuromorfní hardware

Neuromorfní hardware představuje významný pokrok v technologii počítačového hardwaru, jehož cílem je napodobit fungování lidského mozku. Tento inovativní hardware emuluje lidský nervový systém a přijímá a infrastruktura neuronové sítě, fungující přístupem zdola nahoru. Síť obsahuje propojené procesory, označované jako neurony.

Na rozdíl od tradičního výpočetního hardwaru, který zpracovává data sekvenčně, vyniká neuromorfní hardware v paralelním zpracování. Tato schopnost paralelního zpracování umožňuje síti současně provádět více úkolů, což vede ke zvýšení rychlosti a energetické účinnosti.

Neuromorfní hardware navíc nabízí několik dalších přesvědčivých výhod. Může být trénován s rozsáhlými datovými sadami, takže je vhodný pro širokou škálu aplikací, včetně detekce obrazu, rozpoznávání řeči a zpracování přirozeného jazyka. Přesnost neuromorfního hardwaru je navíc pozoruhodná, protože se rychle učí z obrovského množství dat.

Zde jsou některé z nejpozoruhodnějších neuromorfních počítačových aplikací:

• Samořídící vozidla mohou využívat neuromorfní výpočetní hardware ke zlepšení jejich schopnosti vnímat a interpretovat své okolí.
• V lékařské diagnostice může neuromorfní hardware přispívat k funkcím detekce obrazu, což pomáhá při identifikaci nemocí.
• Různá zařízení IoT (Internet of Things) mohou využívat neuromorfní hardware ke sběru a analýze dat, což umožňuje efektivní zpracování dat a rozhodování.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) je pokročilý integrovaný obvod, který nabízí cenné výhody pro implementaci softwaru AI. Tyto specializované čipy lze přizpůsobit a naprogramovat tak, aby splňovaly specifické požadavky ekosystému umělé inteligence, čímž si vysloužily název „programovatelné v terénu“.

FPGA se skládají z konfigurovatelných logických bloků (CLB), které jsou vzájemně propojené a programovatelné. Tato inherentní flexibilita umožňuje širokou škálu aplikací v oblasti AI. Kromě toho lze tyto čipy naprogramovat tak, aby zvládaly operace s různou úrovní složitosti a přizpůsobily se specifickým potřebám systému.

FPGA fungující jako paměťový čip pouze pro čtení, ale s vyšší kapacitou brány, nabízejí výhodu přeprogramovatelnosti. To znamená, že je lze naprogramovat vícekrát, což umožňuje úpravy a škálovatelnost podle vyvíjejících se požadavků. FPGA jsou navíc efektivnější než tradiční výpočetní hardware a nabízejí robustní a nákladově efektivní architekturu pro aplikace AI.

Kromě výhod přizpůsobení a výkonu poskytují FPGA také vylepšená bezpečnostní opatření. Jejich kompletní architektura zajišťuje robustní ochranu, díky čemuž jsou spolehlivé pro bezpečné implementace AI.

Jaká je budoucnost hardwaru umělé inteligence?

Hardware umělé inteligence je na vrcholu transformačního pokroku. Vyvíjející se aplikace umělé inteligence vyžadují specializované systémy, které splňují výpočetní potřeby. Inovace v procesorech, akcelerátorech a neuromorfních čipech upřednostňují efektivitu, rychlost, úsporu energie a paralelní výpočty. Integrace hardwaru AI do zařízení edge a IoT umožňuje zpracování na zařízení, sníženou latenci a lepší soukromí. Konvergence s kvantovými výpočty a neuromorfním inženýrstvím odemyká potenciál pro exponenciální sílu a učení podobné lidskému.

Budoucnost hardwaru s umělou inteligencí je příslibem výkonných, efektivních a specializovaných počítačových systémů, které způsobí revoluci v odvětvích a přetvoří naše interakce s inteligentními technologiemi.