افزایش اخیر برنامه های هوش مصنوعی (AI) باعث ایجاد گرداب هیجان و نوآوری شده است. از آنجا که سازمانها به طور فزاینده ای برای کارهای مختلف – از شناخت تصویر تا پردازش زبان طبیعی – سخت افزاری اساسی که این سیستم ها را هدایت می کند ، به هوش مصنوعی تکیه می کنند. درک سخت افزار پشت سیستم های هوش مصنوعی هم برای توسعه دهندگان و هم برای مشاغل با هدف استفاده از این فناوری تحول آمیز به طور مؤثر ضروری است.
تکامل سخت افزار AI
از نظر تاریخی ، هوش مصنوعی با محدودیت سخت افزار محاسبات سنتی محدود شده است. سیستم های اولیه هوش مصنوعی برای انجام وظایف به CPU های هدف عمومی (واحدهای پردازش مرکزی) متکی بودند ، که اغلب منجر به زمان پردازش ناکارآمد ، به ویژه با مجموعه داده های بزرگ می شد. با این حال ، افزایش سخت افزار تخصصی تر عملکرد و قابلیت های چشمگیر را بهبود بخشیده است.
1 CPU در مقابل GPU
-
CPU (واحدهای پردازش مرکزی): کارگاههای محاسبات سنتی ، CPU ها برای کارهای با هدف عمومی طراحی شده و طیف گسترده ای از عملیات را انجام می دهند. آنها چند هسته قدرتمند برای اجرای کار متوالی بهینه شده اند اما اغلب با پردازش موازی مبارزه می کنند ، که برای بسیاری از بارهای کار هوش مصنوعی ضروری است.
- GPU (واحدهای پردازش گرافیکی): در ابتدا برای ارائه گرافیک طراحی شده است ، GPU ها به سنگ بنای AI و کارهای یادگیری عمیق تبدیل شده اند. آنها هزاران هسته کوچکتر دارند و به آنها امکان می دهد محاسبات زیادی را همزمان انجام دهند. این امر باعث می شود GPU ها به ویژه برای عملیات ماتریس و کارهایی مانند آموزش شبکه های عصبی مناسب باشند که شامل پردازش مقادیر زیادی از داده ها به صورت موازی است.
2 TPU (واحدهای پردازش تانسور)
TPU ها که توسط Google ساخته شده است ، سخت افزار بسیار تخصصی است که به طور خاص برای کارهای یادگیری ماشین طراحی شده است. آنها بهبود عملکرد قابل توجهی را برای انواع خاص بار کاری هوش مصنوعی ، به ویژه مواردی که شامل عملیات تانسور در شبکه های عصبی است ، ارائه می دهند. TPU ها به ویژه برای کارهای آموزش و استنباط کارآمد هستند و آنها را به یک انتخاب محبوب برای برنامه های یادگیری عمیق تبدیل می کند.
3 FPGAS (آرایه های دروازه قابل برنامه ریزی)
FPGA یک جایگزین انعطاف پذیر برای سخت افزار با عملکرد ثابت مانند GPU و TPU ها ارائه می دهد. آنها را می توان برنامه ریزی و برنامه ریزی مجدد کرد تا کارهای خاص را به طور کارآمد انجام دهد. این سازگاری باعث می شود آنها برای شرکت هایی که نیاز به راه حل های سفارشی برای بار کاری هوش مصنوعی دارند بدون سرمایه گذاری در سخت افزار جدید مفید باشد.
4 ASICS (مدارهای مجتمع خاص برنامه)
ASIC برای یک کاربرد خاص ، دستیابی به راندمان و سرعت برتر طراحی شده است. در حالی که آنها به سرمایه گذاری اولیه بالاتری نیاز دارند و از FPGA های کمتری برخوردار هستند ، ماهیت تخصصی آنها به آنها امکان می دهد در محیط های مهم عملکرد مانند اجرای الگوریتم های AI در زمان واقعی برتری داشته باشند.
اجزای اصلی سخت افزار هوش مصنوعی
درک سخت افزار هوش مصنوعی همچنین شامل درک اجزای اساسی آن است. قسمتهای زیر نقش مهمی در سیستم های AI دارند:
1 خاطره
معماری حافظه در سخت افزار هوش مصنوعی ، به ویژه برای مدلهایی که به مجموعه داده های بزرگ نیاز دارند ، بسیار مهم است. فناوری های حافظه باند بالا (HBM) و غیر فرار حافظه اکسپرس (NVM) به طور فزاینده ای برای به حداکثر رساندن سرعت انتقال داده ها و راندمان ذخیره سازی استفاده می شوند و اطمینان می دهند که مدل های AI دسترسی سریع به اطلاعات مورد نیاز خود دارند.
2 شبکه
در سیستم های AI توزیع شده ، سرعت اتصالات (شبکه اتصال سخت افزار مختلف) می تواند به میزان قابل توجهی بر عملکرد تأثیر بگذارد. شبکه های پر سرعت ، مانند استانداردهای Infiniband و New Ethernet ، ارتباط سریع بین گره ها را فراهم می کنند ، برای آموزش مدلهای بزرگ در چندین دستگاه بسیار مهم هستند.
3 راه حل های خنک کننده
سخت افزار هوش مصنوعی اغلب در حین عملیات ، به ویژه در مراکز داده دارای هزاران GPU یا TPU ، گرمای قابل توجهی ایجاد می کند. راه حل های خنک کننده کارآمد – هم خنک کننده مایع و هم سیستم های پیشرفته تهویه مطبوع – برای حفظ عملکرد بهینه و طولانی شدن طول عمر سخت افزار بسیار مهم هستند.
آینده سخت افزار هوش مصنوعی
از آنجا که فناوری هوش مصنوعی همچنان در حال تکامل است ، سخت افزاری که آن را قدرت می دهد نیز خواهد بود. پیشرفت در محاسبات کوانتومی ، محاسبات عصبی (که از معماری مغز انسان تقلید می کند) و پیشرفت در فرآیندهای تولید تراشه در افق است. این نوآوری ها قول می دهند تا کارآیی ، سرعت و قابلیت های سیستم های هوش مصنوعی را بیشتر کند.
پایان
درک سخت افزار در پشت سیستم های هوش مصنوعی برای هر کسی که به دنبال مهار قدرت هوش مصنوعی باشد ، ضروری است. از تکامل GPU ها و TPU ها گرفته تا فن آوری های نوظهور مانند FPGAS و ASIC ، هر مؤلفه نقش مهمی ایفا می کند. از آنجا که ما به دنیای فزاینده ای محور پیش می رویم ، آگاهی از سخت افزار اساسی برای تصمیم گیری های استراتژیک که از این فناوری های قدرتمند استفاده می کنند ، بسیار مهم خواهد بود.