Ускорители ИИ
Понимание роли ускорителей ИИ в решении задач с искусственным интеллектом дает представление о его преимуществах в мире электроники и вычислительной техники, особенно по мере того, как наши коллективные интересы в интеллекте человеческого уровня возрастают. Мы смотрим на технологию и на то, какую пользу она может принести инженерам.
Ускорители искусственного интеллекта (ИИ) – это аппаратные чипы, специально разработанные для ускорения и облегчения вычислений машинного обучения. Стремясь использовать искусственный интеллект в полной мере при минимальных требованиях к энергопотреблению, ускорители ИИ могут быть встроены в вычислительные машины для улучшения базовых машинных вычислений, повышения производительности системы и минимизации задержки. Для этого используются ускорители ИИ для ускорения анализа больших вычислений линейной алгебры и распараллеливания их на более мелкие, часто идентичные части, некоторые из которых работают одновременно. Некоторые области применения искусственного интеллекта включают Интернет вещей, алгоритмы для принятия решений роботами и другие задачи, требующие большого объема данных.
Как работают ускорители ИИ
Основная цель ускорителей ИИ – анализировать алгоритмы быстрее, используя минимальную мощность. Ученые-компьютерщики разработали ускорители искусственного интеллекта, чтобы использовать алгоритмический подход для решения конкретных задач или специализированных проблем. Расположение ускорителей искусственного интеллекта и вычислительной архитектуры, безусловно, является ключом к функциональности обработки. Важные точки, в которых размещаются ускорители ИИ, включают центр обработки данных и периферию. Центрам обработки данных требуется масштабируемая вычислительная инфраструктура. Они вычисляют, объединяют в сеть и хранят важные данные.
В периферийных узлах потребление энергии имеет решающее значение, а также использование пространства. IP-ускоритель искусственного интеллекта может быть встроен в граничные системы на кристалле (SoC), которые невероятно тонкие, но при этом дают почти мгновенные результаты.
Виды аппаратных ускорителей ИИ
Чтобы справиться с растущей рабочей нагрузкой, необходимой для глубокого обучения и машинного обучения, в последнее десятилетие были разработаны специализированные аппаратные чипы, чтобы минимизировать требования, предъявляемые к процессорам, что впоследствии привело к созданию различных аппаратных ускорителей ИИ. Это оборудование значительно сокращает время, необходимое как для разработки, так и для эксплуатации систем ИИ. К некоторым из самых популярных аппаратных ускорителей искусственного интеллекта можно отнести:
- Графические процессоры (GPU): графические процессоры – это специальные чипы, обеспечивающие быструю обработку (в основном с точки зрения рендеринга изображений)
- Блоки обработки машинного зрения (VPU): они подходят для запуска алгоритмов компьютерного зрения. Они собирают визуальные данные с камер и обеспечивают параллельную обработку
- FPGA (программируемые пользователем вентильные матрицы): ПЛИС типа FPGA – это встраиваемые системы, предназначенные для настройки потребителем или производителем после разработки
- Специализированные микросхемы для конкретных применений (ASIC): в ASIC применяются такие методы, как расширенное использование памяти и низкоточная арифметика, чтобы улучшить вычисления и максимизировать вычислительную пропускную способность
Преимущества ускорителей ИИ
Оптимизация масштабирования и скорость являются ключевыми моментами в области систем искусственного интеллекта, и ускорители искусственного интеллекта играют важную роль в обеспечении того, чтобы такие приложения достигали относительно быстрых результатов. Далее описаны лишь некоторые из преимуществ.
- Энергоэффективность. Ускорители ИИ, конечно, более мощные, чем вычислительные устройства общего назначения, но тем не менее они требуют минимальной энергии для работы. Это особенно важно, особенно в центрах обработки данных, где тепловыделение, вызванное неэффективной обработкой, может привести к серьезному повреждению вычислительных операций.
- Более высокая скорость вычислений со сверхнизкой задержкой. Благодаря скорости, с которой они работают, ускорители ИИ обеспечивают вычисления с малой задержкой благодаря эффективному времени отклика. Это имеет решающее значение в критичных ко времени областях, таких как расширенная помощь водителю, где данные в реальном времени необходимы для обеспечения безопасности человеческих жизней.
- Оптимизация размеров. Разработка алгоритмов для решения любой проблемы – это постановка задач. Реализация этого алгоритма и его распараллеливание через несколько ядер с более высокой вычислительной мощностью еще намного сложнее.
На сегодняшний день можно найти ряд увлекательных приложений, в которых искусственный интеллект и машинное обучение используются «за кулисами», чтобы влиять на нашу повседневную жизнь. Учтите, например, что ускорители ИИ использовались в сфере общественной безопасности, включая такие технологии, как автономные дроны, системы распознавания лиц и камеры видеонаблюдения. Чтобы удовлетворить такой спрос на системы ИИ, инженеры могут использовать ускорители ИИ, чтобы гарантировать, что все виды современных технологий могут получать данные в реальном времени. И нельзя недооценивать важность этого, поскольку искусственный интеллект становится все более распространенным – не только на уровне обычных потребителей, но и в критически важных системах.
© digitrode.ru