Die Verbreitung von Anwendungen, insbesondere in jüngster Zeit – maschinelles Lernen und insbesondere tiefe neuronale Netze (DNN) – hatten einen enormen Einfluss auf das Wachstum kommerzieller Anwendungen, die KI verwenden.
Dank der ständig steigenden Leistung von Computerhardware wurden DNNs vor mehr als einem Jahrzehnt erfolgreich angewendet, KI-Chips sind eine neue fortschrittliche Generation von benutzerdefinierten Chips für den Einsatz in einer Vielzahl von Anwendungen für maschinelles Lernen. Die Popularität des Einsatzes künstlicher Intelligenz wirkt sich bei vielen Technologieherstellern positiv auf die Notwendigkeit aus, schnellere und billigere Chips zu entwerfen und herzustellen.
Was ist ein KI-Chip?
KI-Chips sind speziell entwickelte Beschleuniger für künstliche neuronale Netze (KNN). Sie bestehen aus benutzerprogrammierbaren Gate-Arrays (FPGAs), Grafikprozessoren (GPUs) und anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs). Und sie sind alle speziell für KI entwickelt.
Klassische Central Processing Units (CPUs), die Allzweck-Chips sind, können auch für einige grundlegende KI-Funktionen verwendet werden, aber mit der Weiterentwicklung und Verbreitung der KI werden sie allmählich an Nutzen verlieren. Wie Verarbeitungseinheiten (CPUs) gewinnen KI-Chips an Effizienz und Geschwindigkeit, indem sie eine große Anzahl viel kleinerer Transistoren integrieren. Im Gegensatz zur CPU verfügen KI-Chips jedoch über Funktionen, die speziell für die KI-Nutzung entwickelt und optimiert wurden.
Diese besonderen Merkmale erhöhen die von KI-Algorithmen erforderlichen Berechnungen erheblich, was erfolgreich Algorithmen einführt, aber die Anzahl der für dieselbe Berechnung erforderlichen Transistoren reduziert.
Es gibt verschiedene Kategorien von KI-Chips, die für verschiedene Funktionen nützlich sind. Die beliebtesten und am häufigsten verwendeten sind FPGAs, GPUs und ASICs.
Warum KI-Chips besser sind?
Ein gutes Beispiel wird die Annäherung an den Einsatz von KI-Chips in mobilen Geräten sein, die im Alltag nicht nur dank einer schnellen Verbindung, sondern auch dank moderner Anwendungen, die neben der traditionellen Kontaktaufnahme, ermöglichen die Fernsteuerung von Geräten und Ausrüstungselementen oder eine ständige Vorschau, die in die industrielle Umgebung übertragen wird, ermöglicht die ununterbrochene Fernsteuerung von Produktionsprozessen oder den ständigen Zugriff auf Echtzeitdaten. KI-Chips sind die Zukunft mobiler Chips, die in Leichtbaugeräten in privaten Smartphones oder Industrie-Tablets zum Einsatz kommen. Denn sie können weit über die Grundfunktionen dieser Geräte hinausgehen. Die Hauptaufgabe von KI-Chips besteht darin, bestimmte KI-Funktionen effizienter und effektiver auszuführen.
Normale Chips sind nicht ausreichend oder besser geeignet, um die Anforderungen des maschinellen Lernens zu erfüllen. KI-Chips verfügen über zusätzliche neurale Verarbeitungseinheiten (NPUs). Die Verwendung dieser Chips sorgt für eine längere Akkulaufzeit und kann die KI viel schneller zum Arbeiten bringen. KI-Chips bieten aufgrund ihrer Rechenleistung Energieeffizienz und hohe Leistung für KI-Anwendungen. Dank KI-Chips können mobile Geräte mehrere Funktionen gleichzeitig ausführen, sie können auch bestimmte Programmierfunktionen effizienter und schneller ausführen als gewöhnliche Chips, und das liegt daran, dass der Hauptprozessor viel schneller und effizienter sein wird.
Speziell entwickelte Chips, die maschinelles Lernen und KI-Technologie integrieren, um Geräte intelligent genug zu machen, um Maschinenfunktionen für effizienteres Deep Learning zu verbessern. Maschinelles Lernen ist nur eine Möglichkeit, KI-Leistung zu erzielen. Andererseits sind KI-Chips Multiprozessorsysteme mit jeweils eigenen spezialisierten Funktionen.
KI-Chips weisen vier- bis fünfmal mehr Bandbreite zu als normale Chips. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da KI-Anwendungen eine viel bessere Bandbreite zwischen den CPUs benötigen, da sie eine parallele Verarbeitung benötigen, um effektiv und effizient zu laufen. KI-Anwendungen erfordern in der Regel parallele Verarbeitungsfähigkeiten, um hochentwickelte Algorithmen und Trainingsprototypen erfolgreich auszuführen. KI-Chips bieten in dieser Hinsicht mehr als zehnmal mehr Wettbewerbskraft als Anwendungen künstlicher neuronaler Netze (KNN).
Warum brauchen wir GPUs für KI?
Mit der Nachfrage nach neuen Technologien, der Einführung von KI-Lösungen in der Industrie und der Kapazität von 5G wenden sich viele Organisationen, die KI-Operationen implementieren, der Verwendung von GPUs zu, um Deep-Learning-Prozesse zu beschleunigen, die sich als zu lang erweisen.
GPUs sind Mikroprozessoren, die speziell für die Ausführung bestimmter Aufgaben entwickelt und erstellt wurden, die in der Lage sind, Funktionen parallel zu verarbeiten, und aufgerüstet werden können, um die Leistung in Deep-Learning-Prozessen zu verbessern. Diese Chips sind in der Lage, parallele Verarbeitungsvorgänge durchzuführen, wodurch Unternehmen GPUs in Gruppen zusammenfassen und den resultierenden Gruppen komplexe Aufgaben zuweisen können. Sie können GPUs auch einzeln mit Gruppen verwenden, die bereits zugewiesen sind, um unabhängige Algorithmen zu trainieren. GPUs bieten einen besseren und höheren Durchsatz als CPUs, bis zu 750 GB/s im Vergleich zu 50-GB/s-Prozessoren, was erheblich dazu beiträgt, die große Datenmenge zu bewältigen, die von künstlicher Intelligenz benötigt wird. Darüber hinaus sind Grafikprozessoren mit vielen Kernen ausgestattet, die auch gruppiert und mit Prozessoren kombiniert werden können, was eine deutliche Steigerung der Rechenleistung bedeutet.
KI-Chips werden bald noch weiter verbreitet sein.
Der kostengünstige Einsatz künstlicher Intelligenz in großem Maßstab erfordert modernste spezialisierte integrierte Schaltkreise. Die Verwendung solcher Lösungen, die viel teurer sind als ältere Versionen oder Allzweck-Chips, und die Tatsache, dass die USA und mehrere verbündete Demokratien immer noch über die komplexen Lieferketten verfügen, die zur Herstellung dieser Chips erforderlich sind, bieten eine Chance für neue Exportkontrollrichtlinien .
Das Mooresche Gesetz besagt, dass sich die Anzahl der Transistoren in einem einzelnen Computerchip etwa alle zwei Jahre verdoppelt. Dadurch werden die Chips in diesem Zeitraum millionenfach schneller und effizienter. Moderne Prozessoren von heute verwenden Transistoren, die nur wenige Atome dick sind. Da Logikgatter jedoch immer kleiner werden, wachsen die Investitionsausgaben in der Halbleiterindustrie immer schneller, was sich auf das Mooresche Gesetz auswirkt, das sich verlangsamt und die Zeit, die zum Verdoppeln der Transistordichte benötigt wird, erhöht.
Das Erstellen von Low-Level-KI-Chipdesigns gilt als schwierig, zeitaufwändig und arbeitsintensiv. Um die Anzahl der Transistoren zu reduzieren, die für dieselbe Berechnung unter Verwendung einer CPU benötigt werden, wäre eine Verringerung der Genauigkeit erforderlich.
Verschiedene Arten von KI-Chips sind für verschiedene Aufgaben nützlich. GPUs werden hauptsächlich für die anfängliche Entwicklung und Verfeinerung von KI-Algorithmen verwendet; Dieser Vorgang wird als „Training“ bezeichnet. FPGAs profitieren in erster Linie von „Inferenz“ oder der Verwendung trainierter KI-Algorithmen zur Eingabe von Daten aus der realen Welt. ASICs können zum Lernen oder Inferieren entworfen werden, aber häufiger dienen sie dem letzteren Zweck.
Warum hochmoderne KI-Chips für die KI unerlässlich sind
Warum sind KI-Chips in der heutigen Welt unverzichtbar? Um diese Frage zu beantworten, müssen wir zunächst verstehen, dass die meisten kommerziellen KI-Anwendungen auf tiefen neuronalen Netzen beruhen. Darüber hinaus ist die Anzahl dieser Arten von Apps in den letzten Jahren exponentiell gewachsen und wird voraussichtlich weiter zunehmen. Diese Steigerung wird sich in den nächsten Tagen direkt in erhebliche Einnahmen für den gesamten Markt niederschlagen.
Die nächste zu lösende Frage lautet: Welche Kriterien sollten für die Bewertung von KI-Geräten gelten? Es besteht immer die Möglichkeit, sich an Cloud-Dienstleister zu wenden, aber dies ist keine gute Wahl, da all diese Arbeiten zeitaufwändig und teuer sind. Sie können der Cloud für erste Tests vertrauen.
Schlussfolgerungen
Am Ende lässt sich alles auf ein kurzes Schlusswort reduzieren. Gewöhnliche Chips verfügen nicht über die Rechenleistung, die für viele komplexe KI-Funktionen erforderlich ist, und KI-Chips können umfangreiche Rechenfunktionen viel schneller bewältigen als klassische Chips. Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant und wird zu einem immer größeren Teil unseres Lebens zu Hause und bei der Arbeit, und für ihre vollständige Umsetzung auf jeder dieser Ebenen wird es notwendig sein, KI-Chips in neuen Geräten zu verwenden.
Uns erwartet ein Durchbruch nicht nur bei industriellen Produktionslösungen in Form von beispielsweise lernenden Maschinen, sondern auch neue Möglichkeiten, die KI bietet, die in den Chips von Alltagsgeräten verwendet wird. Um neuen technologischen Lösungen näher zu kommen, wird eine Entwicklung in der Herstellung und Anwendung von KI-Chips notwendig sein, die wirtschaftlich optimal genug ist, um KI schrittweise in Industrie und Alltag einzuführen.
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