Rozpowszechnienie zastosowań, zwłaszcza w ostatnim czasie – uczenia maszynowego, a zwłaszcza głębokich sieci neuronowych (DNN) miały ogromny wpływ na rozrost komercyjnych aplikacji z wykorzystaniem AI.
Dzięki stale podnoszącej się wydajności sprzętu komputerowego, DNN zostały z powodzeniem zastosowane ponad dekadę temu, chipy AI to nowa, zaawansowana generacja chipów niestandardowych do zastosowań w różnych aplikacjach dla uczenia maszynowego. Popularność stosowania sztucznej inteligencji pozytywnie wpływa na potrzeby projektowania i tworzenia szybszych i tańszych chipów wśród wielu producentów technologicznych.
Co to jest chip AI?
Chipy AI, to specjalnie zaprojektowane akceleratory dla sztucznych sieci neuronowych (ANN). Składają się one z programowalnych przez użytkownika macierzy bramek (FPGA), procesorów graficznych (GPU) oraz układów scalonych specyficznych dla aplikacji (ASIC). I wszystkie są specjalnie zaprojektowane dla sztucznej inteligencji.
Klasyczne jednostki centralne (CPU), które są chipami ogólnego przeznaczenia, mogą być również używane do niektórych podstawowych funkcji sztucznej inteligencji, jednak wraz z jej postępem i powszechnym rozprzestrzenianiem stopniowo staną się one mniej przydatne. Podobnie jak procesory (CPU), chipy AI uzyskują wydajność i szybkość dzięki integracji dużych ilości znacznie mniejszych tranzystorów. Jednak w przeciwieństwie do CPU, chipy AI mają funkcje specjalnie zaprojektowane i zoptymalizowane pod kątem wykorzystania AI.
Te specjalne funkcje znacznie zwiększają obliczenia wymagane przez algorytmy sztucznej inteligencji, która z powodzeniem wprowadza algorytmy, ale zmniejsza liczbę tranzystorów wymaganych do tego samego obliczenia.
Istnieją różne kategorie chipów AI, które są przydatne do różnych funkcji. Najpopularniejsze i najczęściej używane to układy FPGA, GPU i ASIC.
Dlaczego chipy AI są lepsze?
Dobrym przykładem będzie przybliżenie stosowania czipów AI w urządzeniach mobilnych, które w życiu codziennym umożliwiają stały kontakt z domem i bliskimi nie tylko dzięki szybkiemu połączeniu ale dzięki nowoczesnym aplikacjom, które poza tradycyjnym kontaktem umożliwiają zdalne sterowanie urządzeniami i elementami wyposażenia czy stały podgląd, który przeniesiony do środowiska przemysłowego umożliwia zdalną, nieprzerwaną kontrolę nad procesami produkcyjnymi lub stały wgląd do danych w czasie rzeczywistym. Chipy AI to przyszłość chipów mobilnych, które stosowane są w lekkich urządzeniach w prywatnych smartfonach czy przemysłowych tabletach . A to dlatego, że potrafią znacznie wykraczać poza podstawowe funkcje tych urządzeń. Głównym zadaniem chipów AI jest wydajniejsze i wydajniejsze wykonywanie określonych funkcji sztucznej inteligencji.
Normalne chipy nie są wystarczająco wyposażone lub lepiej przystosowane do spełnienia wymagań uczenia maszynowego. Chipy AI mają dodatkowe jednostki przetwarzania neuronowego (NPU). Stosowanie tych czipów zapewnia dłuższy czas pracy na baterii i może znacznie szybciej zapewnić wydajność roboczą sztucznej inteligencji. Chipy AI zapewniają wydajność energetyczną i wysoką wydajność aplikacji AI ze względu na ich możliwości obliczeniowe. Dzięki chipom AI urządzenia mobilne będą mogły wykonywać wiele funkcji jednocześnie, mogą również obsługiwać określone funkcje programowania wydajniej i szybciej niż zwykłe chipy, a to dlatego, że główny procesor będzie znacznie szybszy i wydajniejszy.
Specjalnie zaprojektowane chipy, które integrują uczenie maszynowe i technologię AI tak, aby urządzenia były wystarczająco inteligentne aby usprawnić funkcje maszyn do wydajniejszego głębokiego uczenia. Uczenie maszynowe to tylko metoda na osiągnięcie wydajności AI. Z drugiej strony chipy AI to systemy z wieloma procesorami z których każdy ma swoją wyspecjalizowaną funkcję.
Chipy AI przydzielają od czterech do pięciu razy większą przepustowość niż zwykłe chipy. Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ aplikacje AI wymagają znacznie lepszej przepustowości między procesorami z powodu ich potrzeby przetwarzania równoległego, aby działać efektywnie i wydajnie. Aplikacje sztucznej inteligencji zwykle wymagają zdolności przetwarzania równoległego, aby pomyślnie uruchomić wysoce rozwinięte algorytmy i prototypy szkoleniowe. Chipy AI oferują w tym zakresie ponad dziesięciokrotnie większą moc konkurencyjną niż aplikacje sztucznej sieci neuronowej (ANN).
Dlaczego potrzebujemy procesorów graficznych w sztucznej inteligencji?
Wraz z zapotrzebowaniem na nowe technologie, wprowadzaniem do przemysłu rozwiązań AI oraz możliwościami przepustowymi 5G, duża liczba organizacji wdrażających operacje sztucznej inteligencji, zwraca się ku wykorzystaniu procesorów graficznych w celu przyspieszenia procesów głębokiego uczenia się, których proces okazuje się zbyt długi.
GPU to mikroprocesory specjalnie zaprojektowane i stworzone do wykonywania określonych zadań, które są w stanie zapewnić równoległe przetwarzanie funkcji oraz mogą być ulepszane w celu poprawy wydajności w procesach głębokiego uczenia się. Chipy te są w stanie wykonywać operacje przetwarzania równoległego co pozwala organizacjom łączyć procesory graficzne w grupy i przydzielać powstałym grupom złożone zadania. Mogą również używać procesorów graficznych indywidualnie z grupami, które są już przydzielone do szkolenia niezależnych algorytmów. Procesory graficzne zapewniają lepszą i wyższą przepustowość niż CPU, do 750GB/s w porównaniu z procesorami 50GB/s co znacząco przyczynia się to do obsługi dużej ilości danych potrzebnych sztucznej inteligencji. Dodatkowo procesory graficzne wyposażone są w wiele rdzeni, które również można grupować oraz łączyć z procesorami co przekłada się na znaczne zwiększenie mocy obliczeniowej.
Chipy AI wkrótce jeszcze bardziej powszechne.
Ekonomiczne wdrażanie sztucznej inteligencji na dużą skalę wymagać będzie najnowocześniejszych specjalistycznych układów scalonych. Stosowanie takich rozwiązań, które są znacznie droższe niż starsze wersje lub chipy ogólnego przeznaczenia oraz fakt, że Stany Zjednoczone i kilka sojuszniczych demokracji wciąż ma złożone łańcuchy dostaw wymaganych do produkcji tych chipów, stwarza okazję do wprowadzenia nowych polityk w zakresie kontroli eksportu.
Prawo Moore’a, stwierdza, że liczba tranzystorów w pojedynczym chipie komputerowym podwaja się mniej więcej co dwa lata. W rezultacie chipy stają się miliony razy szybsze i wydajniejsze w tym okresie. Dzisiejsze najnowocześniejsze procesory wykorzystują tranzystory o grubości zaledwie kilku atomów. Jednak w miarę jak bramki logiczne stają się coraz mniejsze, nakłady kapitałowe przemysłu półprzewodnikowego nadal rosną w przyspieszonym tempie co wpływa na Prawo Moore’a, które zwalnia i czas potrzebny do podwojenia gęstości tranzystorów wydłuża się.
Tworzenie projektów chipów AI niskiego poziomu jest uważane za trudne, czasochłonne i pracochłonne. Aby zmniejszyć liczbę tranzystorów potrzebnych do tego samego obliczenia przy użyciu procesora, konieczne byłoby zmniejszenie precyzji.
Różne typy chipów AI są przydatne do różnych zadań. Procesory graficzne są najczęściej używane do wstępnego opracowywania i udoskonalania algorytmów AI; ten proces jest znany jako „trening”. Układy FPGA czerpią korzyści przede wszystkim z „wnioskowania” lub stosowania wyszkolonych algorytmów sztucznej inteligencji do wprowadzania danych w świecie rzeczywistym. Układy ASIC mogą być zaprojektowane do uczenia lub wnioskowania, ale częściej służą temu drugiemu celowi.
Dlaczego najnowocześniejsze chipy AI są niezbędne dla sztucznej inteligencji
Dlaczego chipy AI są niezbędne w dzisiejszym świecie? Aby odpowiedzieć na to pytanie, musimy najpierw zrozumieć, że większość komercyjnych aplikacji AI opiera się na głębokich sieciach neuronowych. Co więcej, liczba tego typu aplikacji odnotowała w ostatnich latach gwałtowny wzrost i przewiduje się, że będzie nadal rosła. Wzrost ten bezpośrednio przełoży się na znaczną kwotę przychodów dla całego rynku w ciągu najbliższych kilku dni.
Następną kwestią do rozwiązania jest – jakie powinny być kryteria oceny sprzętu AI? Zawsze istnieje możliwość zwrócenia się do dostawców usług w chmurze, ale nie jest to dobry wybór, ponieważ cała ta praca jest czasochłonna i kosztowna. Można zaufać chmurze, jeśli chodzi o wstępne testy.
Wnioski
Ostatecznie wszystko możemy sprowadzić do krótkiego wniosku końcowego. Zwykłe chipy nie mają mocy obliczeniowej potrzebnej do obsługi wielu złożonych funkcji sztucznej inteligencji dodatkowo Chipy AI mogą obsługiwać funkcje obliczeniowe na dużą skalę znacznie szybciej niż klasyczne chipy. Sztuczna inteligencja szybko się rozwija i staje się coraz większą częścią naszego życia w domu i pracy, do jej pełnego wdrożenia na każdej z tych płaszczyzn niezbędne będzie stosowanie Chipów AI w nowych urządzeniach.
Czeka nas przełom, nie tylko w rozwiązaniach produkcji przemysłowej w postaci np. uczących się maszyn ale również nowe możliwości, które oferować będzie AI stosowana w Chipach urządzeń codziennego użytku. By przybliżyć się do nowych rozwiązań technologicznych niezbędny będzie rozwój w produkcji i zastosowań Chipów AI, który będzie ekonomicznie optymalny na tyle by wprowadzać AI stopniowo w przemysł i życie codzienne.
Na koniec pamiętaj o możliwości zapisu do newsletter aby być na bieżąco z najnowszymi wiadomościami z branży Automatyki przemysłowej. Ponadto, jeśli potrzebujesz komponentów elektronicznych, uzyskaj wycenę od Oem24 już dziś.