Phần cứng cải tiến được hỗ trợ bởi AI có thể mang đến những cơ hội phi thường và cách mạng hóa cách mọi người tương tác với công nghệ và thế giới xung quanh.
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào một con chip nhỏ, nhỏ hơn móng tay, lại có thể bắt chước quá trình suy nghĩ của con người?
Điều đáng kinh ngạc là phần cứng đằng sau trí tuệ nhân tạo (AI) lại là động lực biến điều này thành hiện thực.
Khi khám phá thế giới phần cứng AI, bạn sẽ khám phá cách GPU, TPU và các đơn vị xử lý thần kinh đang định hình mạnh mẽ bối cảnh AI. Không thể đánh giá thấp vai trò quan trọng của họ.
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận với bạn về độ phức tạp của phần cứng AI, vai trò chính của nó trong việc thúc đẩy sự đổi mới hiện đại, các công nghệ được sử dụng, ưu và nhược điểm, cách sử dụng chúng và các chi tiết khác.
Hãy bắt đầu!
Phần cứng AI là gì?
Phần cứng AI bao gồm các bộ phận đặc biệt thúc đẩy công nghệ AI. Những phần này được tạo ra để quản lý các phép tính phức tạp cần thiết để nhận dạng mẫu, đưa ra quyết định và phân tích dữ liệu.
Hãy coi chúng như những cơ bắp khỏe mạnh hỗ trợ các chức năng của não AI.
Trọng tâm của phần cứng AI là các bộ xử lý, chẳng hạn như bộ xử lý đồ họa (GPU), bộ xử lý Tensor (TPU) và bộ xử lý thần kinh (NPU).
- GPU: Ban đầu chúng được thiết kế để hiển thị đồ họa. Vì GPU có khả năng xử lý song song rất tốt nên chúng rất phù hợp để đào tạo các mô hình AI.
- TPU: Được Google tạo ra đặc biệt để tăng tốc độ tính toán AI, TPU đặc biệt hiệu quả cho các tác vụ deep learning.
- NPU: Chúng có thể xử lý các tác vụ mạng thần kinh và về cơ bản bắt chước các kết nối thần kinh được tìm thấy trong não người.
Tất cả các thành phần phần cứng trên phối hợp với nhau để xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép hệ thống AI học hỏi, thích ứng và đưa ra dự đoán.
Công nghệ phần cứng AI
Chúng ta hãy nhìn vào những nhân vật chủ chốt trong bản giao hưởng công nghệ này.
# 1. Bộ xử lý đồ họa (GPU)
Ban đầu được thiết kế để hiển thị đồ họa phức tạp trong trò chơi điện tử, GPU đã bất ngờ tìm thấy vị trí của mình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chìa khóa cho khả năng của họ trong lĩnh vực AI là xử lý song song – khả năng xử lý nhiều phép tính cùng một lúc.
Không giống như CPU truyền thống, GPU có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng, khiến chúng trở thành lựa chọn hoàn hảo để đào tạo các mô hình AI phức tạp. Sức mạnh tính toán ấn tượng của chúng giúp tăng tốc thao tác dữ liệu và đào tạo mô hình, giảm đáng kể thời gian cần thiết để đào tạo hệ thống AI.
#2. Bộ xử lý Tensor (TPU)
Trở về từ trung tâm đổi mới của Google, TPU được tạo ra với một mục đích duy nhất – tăng cường khối lượng công việc AI cụ thể, đặc biệt là những khối lượng công việc liên quan đến mạng thần kinh.
Một trong những khía cạnh đáng chú ý của TPU là hiệu suất vượt trội vì chúng tiêu thụ ít năng lượng hơn khi thực hiện các tác vụ này so với CPU và GPU truyền thống.
#3. Học sâu (DL)
Deep Learning (DL), một nhánh của machine learning, thể hiện cách trí óc con người có thể tiếp thu và hiểu thông tin, nhưng ở dạng kỹ thuật số. Mạng lưới thần kinh với nhiều lớp được công nghệ này sử dụng để dần dần trừu tượng hóa và thao tác dữ liệu.
Học sâu là động lực thúc đẩy AI hiện đại, thúc đẩy nó hướng tới những thành tựu tinh vi hơn bao giờ hết.
#4. Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC)
ASIC đóng vai trò như những bộ đồ được thiết kế riêng trong thế giới phần cứng AI. Những con chip này được chế tạo tỉ mỉ để thực hiện xuất sắc các tác vụ điện toán AI cụ thể, mang lại hiệu suất vượt trội.
Không giống như các CPU thông thường, ASIC được thiết kế với độ chính xác cao, tập trung vào các loại tính toán cụ thể. Cách tiếp cận tập trung này mang lại cho họ tốc độ và hiệu quả sử dụng năng lượng vượt trội cho khối lượng công việc AI.
#5. Mảng cổng lập trình được của người dùng (FPGA)
Điều gì sẽ xảy ra nếu phần cứng máy tính của bạn có khả năng biến đổi phi thường?
Tính năng độc đáo này xác định các FPGA (Mảng cổng lập trình trường).
Không giống như các CPU thông thường, FPGA có thể được cấu hình lại sau khi sản xuất để thích ứng và tối ưu hóa hiệu suất của chúng một cách liền mạch cho các tác vụ cụ thể. Tính linh hoạt cực cao này định vị chúng giống như con dao phần cứng AI của quân đội Thụy Sĩ, mang đến sự kết hợp hài hòa giữa hiệu suất ASIC và tính linh hoạt của CPU thông thường.
#6. Chip thần kinh
Hãy tưởng tượng một thế giới nơi các chip máy tính hoạt động giống như bộ não của chúng ta, với các kết nối phức tạp và tín hiệu tốc độ cao.
Nhập chip thần kinh. Những con chip này khác với những con chip thông thường. Những sáng tạo phi thường này được phân biệt bằng khả năng đa nhiệm và phản ứng nhanh với các sự kiện. Do đó, chip mô phỏng thần kinh là lựa chọn hoàn hảo để tiết kiệm năng lượng trong hệ thống trí tuệ nhân tạo và xử lý các tác vụ thời gian thực đòi hỏi tốc độ và hiệu quả.
Khi lựa chọn một trong những công nghệ phần cứng AI này, các công ty thường thiên về sử dụng các bộ xử lý đồ họa (GPU) và bộ xử lý tensor (TPU) cho các tác vụ AI của họ.
GPU cung cấp sức mạnh xử lý song song và tính linh hoạt, khiến chúng trở thành lựa chọn phổ biến, đặc biệt là để đào tạo các mô hình AI phức tạp. Tương tự, TPU của Google nổi bật nhờ khả năng tăng tốc các tác vụ mạng thần kinh, mang lại cả hiệu suất và tốc độ. Hai tùy chọn này được ưu tiên hơn do hiệu suất đã được chứng minh trong việc xử lý các nhu cầu tính toán chuyên sâu của các ứng dụng AI hiện đại.
Phần cứng AI so với phần cứng thông thường
Để hiểu được sự khác biệt giữa phần cứng AI và phần cứng thông thường, đòi hỏi phải biết các thành phần hỗ trợ khả năng đáng kinh ngạc của AI.
Dưới đây là bảng phân tích về sự khác biệt của phần cứng AI so với phần cứng thông thường hoặc truyền thống.
Tính toán phức tạp
Nhiệm vụ AI liên quan đến các tính toán phức tạp để nhận dạng mẫu, phân tích dữ liệu, ra quyết định, dự đoán sự kiện, v.v. Phần cứng AI được thiết kế để xử lý các tính toán phức tạp này một cách hiệu quả.
Sức mạnh xử lý song song
Phần cứng AI như GPU và TPU rất phù hợp để xử lý song song hoặc đa tác vụ trong khi vẫn mang lại hiệu suất. Điều này cho phép xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình nhanh hơn, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng AI vì nó cho phép triển khai các giải pháp nhanh hơn.
Kiến trúc chuyên ngành
Phần cứng AI được thiết kế đặc biệt cho khối lượng công việc AI cụ thể như mạng thần kinh và thuật toán học sâu. Kiến trúc chuyên biệt này đảm bảo thực hiện hiệu quả các tác vụ dành riêng cho AI, không giống như phần cứng thông thường không có thiết kế tùy chỉnh này.
hiệu suất năng lượng
Phần cứng AI nhấn mạnh đến hiệu quả sử dụng năng lượng do tính chất tiêu tốn nhiều năng lượng của các nhiệm vụ AI. Nó được tối ưu hóa để thực hiện các phép tính AI với ít năng lượng hơn, kéo dài tuổi thọ của thiết bị và giảm chi phí vận hành.
Cá nhân hóa và thích ứng
Phần cứng thông thường rất linh hoạt nhưng thiếu mức độ tùy chỉnh có thể đạt được bằng phần cứng AI như ASIC và FPGA. Phần cứng AI được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ AI cụ thể, tăng năng suất và hiệu quả.
Các công ty khởi nghiệp đang áp dụng phần cứng AI như thế nào
Việc tích hợp phần cứng AI vào hoạt động đã trở thành con đường chiến lược cho các công ty khởi nghiệp trong bối cảnh kỹ thuật số, hợp lý hóa hoạt động và thúc đẩy đổi mới.
Hãy cùng xem các công ty khởi nghiệp đang khai thác sức mạnh của phần cứng AI như thế nào.
Xử lí dữ liệu
Các công ty khởi nghiệp sử dụng phần cứng AI như GPU và TPU để tăng tốc độ xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình. Ngược lại, điều này cho phép họ hoàn thành công việc nhanh hơn, đưa ra quyết định sáng suốt nhanh chóng và tạo ra các giải pháp vượt trội.
Khả năng sinh lời
Khả năng xử lý song song của phần cứng AI cho phép các công ty khởi nghiệp làm được nhiều việc hơn với ít tài nguyên hơn. Cuối cùng, điều này giúp tối ưu hóa chi phí và tạo ra lợi tức đầu tư tốt hơn.
tùy biến
Trong thế giới khởi nghiệp, việc tìm kiếm những giải pháp không chuẩn mực thường là điều cần thiết. Nguyên nhân là do mỗi công ty có mục tiêu, yêu cầu và ràng buộc khác nhau. Vì vậy, họ cần một giải pháp mà họ có thể dễ dàng thích ứng với nhu cầu của mình.
Đây là lúc phần cứng AI phát huy tác dụng. Các thành phần được thiết kế đặc biệt như ASIC và FPGA có thể dễ dàng tùy chỉnh cho khối lượng công việc AI cụ thể. Điều này mang lại hiệu quả hoạt động cao hơn và tăng năng suất.
Xử lý cạnh
Bạn có biết rằng nhiều công ty khởi nghiệp đang hoạt động ở rìa nơi tính toán thời gian thực đóng vai trò quan trọng không? Chà, phần cứng AI như chip thần kinh có thể đáp ứng nhu cầu này bằng giao tiếp theo hướng sự kiện.
Tăng cường đổi mới
Bằng cách kích hoạt phần cứng AI, các công ty khởi nghiệp có thể đạt được lợi thế cạnh tranh. Công nghệ này cho phép họ phát triển các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo dựa trên trí tuệ nhân tạo, định vị mình ở vị trí dẫn đầu thị trường.
Nhà cung cấp thiết bị AI tốt nhất
Bây giờ chúng ta hãy xem các nhà cung cấp phần cứng AI tốt nhất trên thị trường.
# 1. Nvidia
Nvidia, công ty hàng đầu thế giới về AI, luôn đi đầu trong việc chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng phần cứng cải tiến. Ông là người tiên phong trong lĩnh vực xử lý tăng tốc, một khái niệm không thể thiếu về cách thức hoạt động của trí tuệ nhân tạo.
Không còn giới hạn ở đồ họa, GPU của họ đóng vai trò là bộ não đằng sau các hoạt động của AI, thúc đẩy các hoạt động tính toán mang lại thành công cho AI. Dù cung cấp năng lượng cho trung tâm dữ liệu, đám mây hay thiết bị cá nhân, phần cứng Nvidia đều cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết cho các ứng dụng AI.
Các sản phẩm tiên tiến của Nvidia, chẳng hạn như GPU H100, được thiết kế đặc biệt để giải quyết các tác vụ AI phức tạp, củng cố vai trò then chốt của chúng trong bối cảnh phần cứng AI.
#2. Intel
Intel, thương hiệu hàng đầu trong ngành công nghệ, cung cấp nhiều tùy chọn phần cứng AI. Từ xử lý trước dữ liệu đến đào tạo, suy luận và triển khai, danh mục toàn diện của họ sẽ hỗ trợ bạn.
Cho dù bạn cần một máy trạm khoa học dữ liệu hay các công cụ nâng cao cho machine learning và deep learning, Intel đều đơn giản hóa quy trình triển khai AI.
Một trong những sản phẩm nổi bật là bộ xử lý Xeon có thể mở rộng, cung cấp khả năng AI được tăng tốc và bảo mật nâng cao để dễ dàng triển khai tại các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới.
#3. đồ họa
Graphcore là một công ty sáng tạo đang tiên phong về loại bộ xử lý mới được thiết kế dành riêng cho trí tuệ máy móc.
Bộ xử lý thông minh (IPU) của họ được thiết kế đặc biệt để xử lý các tính toán phức tạp mà AI yêu cầu, vượt trội so với phần cứng truyền thống và thể hiện hiệu suất vượt trội.
Các giải pháp phần cứng và phần mềm toàn diện của Graphcore trải rộng trên nhiều lĩnh vực như tài chính, chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu, cho phép các ngành này khai thác sức mạnh của AI một cách hiệu quả.
#4. bộ não
bộ não đã đóng góp đáng kể vào sự phát triển của phần cứng AI thông qua Công cụ quy mô wafer (WSE). Việc sử dụng cụm GPU truyền thống để mở rộng quy mô học tập sâu thường đòi hỏi thời gian kỹ thuật dài, đây là rào cản thực tế đối với nhiều người muốn khai thác tiềm năng của AI trên quy mô lớn.
Cerebras WSE loại bỏ rào cản này bằng cách cung cấp tài nguyên tính toán AI ở quy mô cụm, dễ lập trình như một máy tính để bàn. Điều này có nghĩa là bạn có thể sử dụng các công cụ tiêu chuẩn như TensorFlow hoặc PyTorch mà không cần phải thực hiện các tùy chỉnh phức tạp.
#5. cạnh TPU
được phát triển bởi Google, Edge TPU là một ASIC được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ AI ở biên.
Công nghệ này ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng trong việc triển khai các mô hình AI được đào tạo trên nền tảng đám mây trên các thiết bị biên do các hạn chế về quyền riêng tư, độ trễ và băng thông.
Với kích thước vật lý nhỏ và yêu cầu năng lượng thấp, Edge TPU mang lại hiệu suất vượt trội đồng thời cho phép triển khai AI có độ chính xác cao ở vùng biên. Nó không chỉ là một giải pháp phần cứng; kết hợp phần cứng tùy chỉnh với các thuật toán AI tiên tiến và mã nguồn mở.
#6. trường hợp Amazon EC2 G4
Khi khám phá thế giới phần cứng AI, đừng quên xem xét Phiên bản Amazon EC2 G4 vì đây cũng là một công ty quan trọng trong ngành.
Phiên bản G4 cung cấp tùy chọn linh hoạt và giá cả phải chăng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các mô hình machine learning và ứng dụng chuyên sâu về đồ họa. Chúng được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng giọng nói, v.v.
Bạn có thể lựa chọn GPU NVIDIA hoặc AMD, mỗi GPU đều có những lợi ích riêng. Do đó, nó có thể trở thành tài sản quý giá trong bộ công cụ phần cứng AI của bạn.
#7. Qualcomm
Qualcomm chắc chắn là công ty dẫn đầu thế giới về công nghệ không dây, có những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực phần cứng AI. Họ hiện đang phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo tiết kiệm năng lượng có thể áp dụng cho nhiều loại sản phẩm và ngành công nghiệp.
Các giải pháp AI của Qualcomm mang lại một số lợi ích như bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, tăng độ tin cậy và sử dụng hiệu quả băng thông mạng.
Với Công cụ AI đằng sau tay lái, Qualcomm đang thúc đẩy sự phát triển của Connected Intelligence Edge. Điều này có nghĩa là các giải pháp có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng trên các thiết bị.
Những tiến bộ và đổi mới trong phần cứng AI
Ngành công nghiệp phần cứng AI đang trải qua những tiến bộ nhanh chóng và những đổi mới mang tính đột phá đang làm thay đổi cục diện AI.
Chúng ta hãy xem xét một số tiến bộ thú vị trong lĩnh vực năng động này.
Chip chuyên dụng cho trí tuệ nhân tạo
Những gã khổng lồ công nghệ như Google và Apple, đáp ứng các yêu cầu phức tạp của trí tuệ nhân tạo bằng các giải pháp sáng tạo. Họ đang cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách dẫn đầu việc phát triển các chip chuyên dụng được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ AI.
Điện toán thần kinh
Chip thần kinh cung cấp công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực phần cứng AI. Chúng bắt chước các kết nối thần kinh phức tạp của não người, mở đường cho những tiến bộ chưa từng có. Kỷ nguyên mới của điện toán mô phỏng thần kinh này kết hợp hiệu suất và thiết kế lấy cảm hứng từ não bộ để định hình một tương lai nơi AI có thể đạt đến những tầm cao đáng kinh ngạc.
Tính toán lượng tử
Tiềm năng của máy tính lượng tử trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp vượt xa khả năng của máy tính cổ điển. Mặc dù chúng ta đang ở giai đoạn đầu nhìn thấy các ứng dụng thực tế của điện toán lượng tử trong AI, nhưng tác động của nó đối với phần cứng AI là rất lớn.
Tăng tốc AI ở biên
Sự phát triển của điện toán biên đang được tăng tốc nhờ phần cứng AI được thiết kế đặc biệt để tính toán thời gian thực tiết kiệm năng lượng. Tiến bộ công nghệ này có tầm quan trọng rất lớn, đặc biệt đối với các thiết bị như cảm biến IoT và thiết bị đeo.
Đổi mới bộ nhớ
Bạn có biết thuật toán AI hoạt động như thế nào không? Chúng có thể tốn nhiều bộ nhớ, nghĩa là chúng cần nhiều dung lượng lưu trữ.
May mắn thay, có những giải pháp sáng tạo để giải quyết vấn đề này. Hai công nghệ bộ nhớ mới, được gọi là RAM điện trở (ReRAM) và bộ nhớ thay đổi pha (PCM), đang bước vào để lấp đầy khoảng trống.
Ưu và nhược điểm của việc sử dụng phần cứng AI
Bằng cách kích hoạt phần cứng AI, các công ty và ngành công nghiệp có thể khai thác hiệu quả sức mạnh của AI. Nhưng điều quan trọng là phải hiểu được ưu và nhược điểm của việc sử dụng phần cứng AI.
Thuận lợi
- Hiệu suất nâng cao: Phần cứng AI có thể xử lý các tác vụ AI phức tạp, mang lại khả năng xử lý nhanh hơn và hiệu quả hơn so với phần cứng truyền thống.
- Hiệu quả: Một số chip AI, chẳng hạn như chip TPU và chip thần kinh, có hiệu quả sử dụng năng lượng cao. Bằng cách sử dụng những con chip chuyên dụng này, bạn tiết kiệm được tiền vận hành và thân thiện với môi trường hơn.
- Tốc độ: Phần cứng AI tăng tốc đáng kể quá trình xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình, cho phép hiểu biết nhanh hơn và đưa ra quyết định theo thời gian thực trong nhiều tình huống khác nhau.
- Giải quyết các vấn đề phức tạp: Điện toán lượng tử, một loại phần cứng AI, có khả năng đáng kinh ngạc để giải quyết các vấn đề phức tạp với tốc độ chưa từng thấy.
- Khả năng mở rộng: Phần cứng AI có thể thích ứng và mở rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các bộ dữ liệu ngày càng tăng và các ứng dụng AI đang phát triển.
nhược điểm
- Chi phí: Khoản đầu tư ban đầu vào phần cứng AI, bao gồm chi phí phát triển, triển khai và bảo trì, có thể cao.
- Thiếu tính linh hoạt: Một số thiết bị AI, chẳng hạn như ASIC, được tối ưu hóa cho các tác vụ cụ thể, hạn chế tính linh hoạt trong các ứng dụng rộng hơn.
- Triển khai phức tạp: việc tích hợp phần cứng AI đòi hỏi cả kiến thức và nguồn lực, đây có thể là một thách thức đối với các công ty nhỏ hơn trong quá trình triển khai.
Ứng dụng
Phần cứng AI có khả năng phi thường để cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau. Sử dụng phần cứng AI để thực hiện các tác vụ AI nặng mang lại lợi ích cho doanh nghiệp và cá nhân. Cái này. Nó không chỉ có thể tăng hiệu quả và tăng tốc độ khắc phục sự cố mà còn cho phép tạo ra các giải pháp AI tương lai có thể mở rộng.
Khi phần cứng AI phát triển, nó được kỳ vọng sẽ mở ra các khả năng và vượt qua các ranh giới trong lĩnh vực công nghệ. Cho dù bạn là lãnh đạo doanh nghiệp hay chỉ đơn giản là quan tâm đến công nghệ, việc hiểu các khía cạnh của phần cứng AI sẽ mang lại cho bạn cái nhìn sâu sắc về một tương lai thú vị được thúc đẩy bởi các công nghệ tiên tiến.
