Az 5 legígéretesebb AI-hardvertechnológia

A mesterséges intelligencia (AI) figyelemre méltó fejlődést ért el 2022 vége óta. Az egyre kifinomultabb mesterségesintelligencia-alapú szoftveralkalmazások innovatív megoldásokkal forradalmasítják a különböző szektorokat. A zökkenőmentes ügyfélszolgálati chatbotoktól a lenyűgöző vizuális generátorokig az AI javítja mindennapi élményeinket. A színfalak mögött azonban az AI hardver kulcsfontosságú az intelligens rendszerek táplálásában.

Mi az AI hardver?

Az AI-hardver olyan speciális számítógépes hardverre vonatkozik, amelyet az MI-vel kapcsolatos feladatok hatékony végrehajtására terveztek. Ide tartoznak a speciális chipek és integrált áramkörök, amelyek gyorsabb feldolgozást és energiatakarékosságot kínálnak. Ezenkívül biztosítják a szükséges infrastruktúrát az AI algoritmusok és modellek hatékony végrehajtásához.

Az AI hardver szerepe a gépi tanulásban kulcsfontosságú, mivel segíti a mély tanulási modellek komplex programjainak végrehajtását. Ezenkívül a hagyományos számítógépes hardverekhez, például a központi feldolgozó egységekhez (CPU-k) képest az AI hardver képes felgyorsítanak számos folyamatot, jelentősen csökkentve az algoritmusoktatáshoz szükséges időt és költséget, ill végrehajtás.

Továbbá az AI növekvő népszerűségével és gépi tanulási modellek, megnőtt az igény a gyorsítási megoldások iránt. Ennek eredményeként az olyan vállalatok, mint az Nvidia, a világ vezető GPU-gyártója, jelentős növekedésnek voltak tanúi. 2023 júniusában – közölte a Washington Post hogy az Nvidia piaci értéke meghaladta az 1 billió dollárt, meghaladva a Tesla és a Meta értékét. Az Nvidia sikere rávilágít az AI hardver jelentőségére a mai technológiai környezetben.

1. Edge számítástechnikai chipek

Ha ismeri mi az az élszámítás, valószínűleg ismeri az élszámítási chipeket. Ezeket a speciális processzorokat kifejezetten az AI modellek hálózat szélén történő futtatására tervezték. Az éles számítási chipek segítségével a felhasználók közvetlenül az adatok forrásánál dolgozhatnak fel adatokat és hajthatnak végre alapvető elemző műveleteket, így nincs szükség adatátvitelre a központosított rendszerekre.

Az élszámítási chipek alkalmazásai változatosak és kiterjedtek. Hasznosak önvezető autókban, arcfelismerő rendszerekben, intelligens kamerákban, drónokban, hordozható orvosi eszközökben és más valós idejű döntéshozatali forgatókönyvekben.

Az élszámítási chipek előnyei jelentősek. Először is, nagymértékben csökkentik a késleltetést azáltal, hogy a forrás közelében dolgozzák fel az adatokat, javítva az AI-ökoszisztémák általános teljesítményét. Ezenkívül a peremalapú számítástechnika növeli a biztonságot azáltal, hogy minimalizálja a felhőbe továbbítandó adatok mennyiségét.

Íme néhány vezető mesterséges intelligencia-hardver gyártó az élszámítási chipek területén:

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

2. Kvantum Hardver

Néhányan csodálkozhatnak:Mi az a kvantumszámítás, és egyáltalán valóságos-e?"A kvantumszámítás valóban egy valódi és fejlett számítástechnikai rendszer, amely a kvantummechanika elvei alapján működik. Míg a klasszikus számítógépek biteket használnak, a kvantumszámítás kvantumbiteket (qubit) használ a számítások elvégzéséhez. Ezek a qubitek lehetővé teszik a kvantumszámítógépek számára, hogy hatékonyabban dolgozzanak fel nagy adatkészleteket, így kiválóan alkalmasak mesterséges intelligencia számára, gépi tanulás és mély tanulás modellek.

A kvantumhardver alkalmazásai forradalmasíthatják az AI-algoritmusokat. Például a gyógyszerkutatásban a kvantumhardver képes szimulálni a molekulák viselkedését, segítve a kutatókat az új gyógyszerek pontos azonosításában. Hasonlóképpen az anyagtudományban is hozzájárulhat a klímaváltozás előrejelzéséhez. A pénzügyi szektor profitálhat a kvantumhardverből az ár-előrejelző eszközök fejlesztésével.

Az alábbiakban bemutatjuk a kvantumszámítás jelentős előnyeit az AI számára:

• Sebesség: A kvantumszámítógépek sokkal gyorsabbak, mint a hagyományos számítógépek, és képesek olyan összetett problémákat megoldani, amelyek több milliárd évig tartanának másodperceken belül.
• Pontosság: A kvantumszámítás lehetővé teszi, hogy az AI-modelleket nagy mennyiségű adattal, rövidebb idő alatt betanítsák, ami nagyobb pontosságot eredményez az előrejelzésekben és az elemzésekben.
• Innováció: A kvantumszámítási hardver új fejlesztések és áttörések előtt nyit lehetőséget a piacon, felszabadítva a korábban elérhetetlen számítási teljesítményt.

3. Alkalmazásspecifikus integrált áramkörök (ASIC)

Az alkalmazásspecifikus integrált áramkörök (ASIC) olyan célzott feladatokhoz készültek, mint a képfeldolgozás és a beszédfelismerés (bár lehet, hogy kriptovaluta bányászat révén hallott az ASIC-ekről). Céljuk, hogy felgyorsítsák az AI-eljárásokat, hogy megfeleljenek az Ön vállalkozásának speciális igényeinek, és olyan hatékony infrastruktúrát biztosítanak, amely növeli az ökoszisztémán belüli általános sebességet.

Az ASIC-k költséghatékonyak a hagyományos központi feldolgozó egységekhez (CPU) vagy grafikus feldolgozó egységekhez (GPU) képest. Ez energiahatékonyságuknak és kiváló feladatteljesítményüknek köszönhető, amely felülmúlja a CPU-kat és a GPU-kat. Ennek eredményeként az ASIC-k megkönnyítik az AI-algoritmusokat különféle alkalmazásokban.

Ezek az integrált áramkörök jelentős mennyiségű adatot tudnak kezelni, így a mesterséges intelligencia modellek képzésében is fontos szerepet játszanak. Alkalmazásaik számos területre kiterjednek, beleértve a szövegek és beszédadatok természetes nyelvi feldolgozását. Ezenkívül leegyszerűsítik az összetett gépi tanulási mechanizmusok telepítését.

4. Neuromorf hardver

A neuromorf hardver jelentős előrelépést jelent a számítógépes hardvertechnológiában, amelynek célja az emberi agy működésének utánzása. Ez az innovatív hardver az emberi idegrendszert emulálja, és elfogadja a neurális hálózati infrastruktúra, alulról építkező megközelítéssel működik. A hálózat összekapcsolt processzorokból áll, amelyeket neuronoknak neveznek.

A hagyományos számítástechnikai hardverekkel szemben, amelyek szekvenciálisan dolgozzák fel az adatokat, a neuromorf hardverek a párhuzamos feldolgozásban jeleskednek. Ez a párhuzamos feldolgozási képesség lehetővé teszi a hálózat számára, hogy egyidejűleg több feladatot is végrehajtson, ami jobb sebességet és energiahatékonyságot eredményez.

Ezenkívül a neuromorf hardver számos más lenyűgöző előnnyel is rendelkezik. Kiterjedt adatkészletekkel betanítható, így sokféle alkalmazásra alkalmas, beleértve a képfelismerést, a beszédfelismerést és a természetes nyelvi feldolgozást. Ezenkívül a neuromorf hardverek pontossága figyelemre méltó, mivel gyorsan tanul hatalmas mennyiségű adatból.

Íme néhány a legfigyelemreméltóbb neuromorf számítástechnikai alkalmazások közül:

• Az önvezető járművek kihasználhatják a neuromorf számítástechnikai hardvert, hogy javítsák környezetük észlelésének és értelmezésének képességét.
• Az orvosi diagnosztikában a neuromorf hardver hozzájárulhat a képfelismerési funkciókhoz, segítve a betegségek azonosítását.
• Különféle IoT (Internet of Things) eszközök használhatnak neuromorf hardvert az adatok összegyűjtésére és elemzésére, ami lehetővé teszi a hatékony adatfeldolgozást és döntéshozatalt.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

A Field Programmable Gate Array (FPGA) egy fejlett integrált áramkör, amely értékes előnyöket kínál az AI-szoftver megvalósításához. Ezek a speciális chipek testreszabhatók és programozhatók, hogy megfeleljenek a mesterséges intelligencia ökoszisztéma specifikus követelményeinek, így kiérdemelték a "terepi programozható" nevet.

Az FPGA-k konfigurálható logikai blokkokból (CLB-k) állnak, amelyek összekapcsolódnak és programozhatók. Ez a benne rejlő rugalmasság sokféle alkalmazást tesz lehetővé az AI területén. Ezen túlmenően ezek a chipek programozhatók különböző bonyolultságú műveletek kezelésére, alkalmazkodva a rendszer speciális igényeihez.

A csak olvasható memóriachipként működő, de nagyobb kapukapacitású FPGA-k az újraprogramozhatóság előnyét kínálják. Ez azt jelenti, hogy többször is programozhatók, lehetővé téve a kiigazításokat és a skálázhatóságot a változó követelményeknek megfelelően. Ezenkívül az FPGA-k hatékonyabbak, mint a hagyományos számítástechnikai hardverek, robusztus és költséghatékony architektúrát kínálva az AI-alkalmazásokhoz.

A testreszabási és teljesítménybeli előnyeik mellett az FPGA-k fokozott biztonsági intézkedéseket is kínálnak. Teljes architektúrájuk robusztus védelmet biztosít, így megbízhatóak a biztonságos mesterséges intelligencia megvalósításához.

Mi az AI-hardver jövője?

Az AI hardver az átalakuló fejlődés küszöbén áll. A fejlődő mesterséges intelligencia alkalmazások speciális rendszereket igényelnek a számítási igények kielégítésére. A processzorok, gyorsítók és neuromorf chipek innovációi előtérbe helyezik a hatékonyságot, a sebességet, az energiamegtakarítást és a párhuzamos számítástechnikát. A mesterséges intelligencia hardverének szélső és IoT-eszközökbe történő integrálása lehetővé teszi az eszközön történő feldolgozást, a késleltetés csökkentését és a fokozott adatvédelmet. A kvantumszámítástechnikával és a neuromorfikus tervezéssel való konvergencia feltárja az exponenciális teljesítmény és az emberszerű tanulás lehetőségét.

A mesterséges intelligencia hardverének jövője nagy teljesítményű, hatékony és speciális számítástechnikai rendszereket rejt magában, amelyek forradalmasítják az iparágakat, és átalakítják az intelligens technológiákkal való interakcióinkat.