تُستخدم مُسرّعات الأجهزة لمعالجة كميات هائلة من البيانات، مما يُساعد على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المُعقدة بسرعة فائقة. تُسهّل هذه الأجهزة مهام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتُعزز كفاءتها. في السنوات الأخيرة، ظهرت أنواع عديدة جديدة من أجهزة الذكاء الاصطناعي، وتُصنّع الشركات الآن منصات مُخصصة لمهام الذكاء الاصطناعي المُختلفة.
تقوم شركة مايكروسوفت بتصنيع شريحة ذكاء اصطناعي لسماعة الرأس HoloLens الخاصة بها.
تستخدم جوجل وحدة معالجة الموترات للذكاء الاصطناعي في السحابة.
أمازون تعمل على تطوير شريحة ذكاء اصطناعي لجهاز أليكسا.
شركة آبل تصنع معالج ذكاء اصطناعي لـ Siri و Face ID.
شركة تسلا تصنع معالج ذكاء اصطناعي للسيارات ذاتية القيادة.
مع ازدياد ذكاء برامج الذكاء الاصطناعي، تتغير الأجهزة أيضًا لمواكبة هذا التطور.
الوجبات السريعة الرئيسية
تعمل مسرعات الأجهزة على تسريع مهام الذكاء الاصطناعي. فهي تساعدك على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
توجد أنواع مختلفة من المعالجات المسرّعة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) والدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs). كل منها مصمم لمهام محددة في مجال الذكاء الاصطناعي. اختر ما يناسب احتياجاتك.
يمكن أن تستهلك مسرعات الأجهزة طاقة أقل وتكلف أموالاً أقل، مما يجعل مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تعمل بشكل أفضل.
تقوم الحوسبة المتوازية بتقسيم المهام الكبيرة إلى مهام أصغر. وتُنفذ هذه المهام الصغيرة في الوقت نفسه لتعزيز أداء الذكاء الاصطناعي.
في المستقبل، ستحتوي أجهزة الذكاء الاصطناعي على رقائق خاصة وحوسبة طرفية. وهذا سيجعل الأمور أسرع وأكثر كفاءة.
مسرعات الأجهزة في الذكاء الاصطناعي
السرعة والكفاءة
أنت بحاجة إلى أدوات سريعة للعمل مع كميات كبيرة من البيانات في AIتساعدك مُسرّعات الأجهزة على معالجة البيانات بسرعة أكبر بكثير. هذه الأجهزة أسرع من وحدات المعالجة المركزية العادية. يمكنك استخدامها في تطبيقات التعلّم الآلي و AI تُنجز الوظائف بشكل أسرع.
بعض الأنواع الرئيسية لـ ai المسرعات هي:
وحدات معالجة الرسومات (GPUs)
وحدات معالجة الموتر (TPUs)
وحدات المعالجة المركزية (CPUs)
مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGAs)
تتميز وحدات معالجة الرسومات (GPUs) باحتوائها على العديد من النوى الصغيرة. يمكنك استخدامها لإجراء الكثير من العمليات الحسابية دفعة واحدة. وهذا أمر رائع لـ ai تُستخدم معالجات ASIC المخصصة في مهام مثل التعرف على الصور أو معالجة اللغات. توفر هذه المعالجات أداءً عاليًا مع توفير الطاقة، مما يُساعد على تدريب النماذج بشكل أسرع وباستهلاك طاقة أقل.
تلميح: إذا كنت تستخدم مسرعات الأجهزة، يمكنك إنهاء تدريبك ai النماذج في غضون ساعات، وليس أيام.
تُظهر الاختبارات المعيارية مدى سرعة هذه المعالجات المُسرّعة. على سبيل المثال، يمكن لوحدات معالجة الرسومات (GPUs) الوصول إلى حوالي 15,700 جيجا فلوبس. بينما يمكن لوحدات معالجة الموتر (TPUs) إجراء ما يصل إلى 275,000 عملية حسابية من نوع INT8 في الثانية الواحدة. تتيح لك أدوات مثل معيار MLPerf Training مقارنة أداء مختلف المعالجات. ai تعمل المسرعات. يمكنك معرفة أيها الأنسب لك. ai وظائف.
تمكين التعلم العميق
يمكن أن تحتوي نماذج التعلم العميق على مليارات المعلمات. أنت بحاجة إلى قوة ai تُستخدم مُسرّعات لتدريب هذه النماذج. تُتيح مُسرّعات الأجهزة مثل FPGAs وGPUs وASICs هذه العملية. فهي تُساعد على استخدام ذاكرة أقل والعمل بسرعة أكبر، مما يعني إمكانية تدريب نماذج أكبر دون مشاكل في الذاكرة.
إليكم كيف تساعد المسرعات المختلفة في التعلم العميق:
مسرع | كيف يساعد |
|---|---|
وحدات معالجة الرسومات | تستخدم هذه التقنيات العديد من المعالجات للشبكات العصبية المعقدة، مما يتيح تدريب نماذج التعلم العميق بشكل أسرع. |
اسيكس | صُنعت لأغراض خاصة ai الوظائف. ستحصل على تدريب أسرع وتستهلك طاقة أقل. |
التصميم بما | يمكنك تغيير تصميمها ليناسب احتياجاتك. يمكنك جعلها أكثر كفاءة وقادرة على التعامل مع النماذج الكبيرة. |
ستحصل أيضًا على أنظمة ذاكرة ذات نطاق ترددي عالٍ. تمنع هذه الأنظمة تعطل البيانات وتحافظ على... ai تعمل النماذج بكفاءة عالية. عند استخدام أكثر من وحدة معالجة رسومية (GPU)، يمكنك تدريب نماذج أكبر حجمًا. تساعدك تقنيات مثل InfiniBand وNVLink على نقل البيانات بسرعة بين الأجهزة. هذا يجعل أداءك ai وظائف أكبر وأكثر كفاءة.
يمكنك استخدام أساليب تراعي موقع البيانات للحصول على البيانات بشكل أسرع.
يمكنك تقليل كمية التواصل أثناء التدريب.
يمكنك تحسين وحدات الحساب لزيادة السرعة.
باستخدام هذه الأدوات، يمكنك تدريب نماذج التعلم العميق للتقدم ai وظائف مثل التعرف على الكلام، والسيارات ذاتية القيادة، والتشخيص الطبي. تساعدك مسرعات الأجهزة على الحصول على دقة وسرعة أفضل في ai.
أنواع مسرعات الذكاء الاصطناعي
يمكنك الاختيار من بين العديد من مُسرّعات الذكاء الاصطناعي. كل منها مُصمّم لمهمة مُحدّدة، وبعضها يُناسب مهام ذكاء اصطناعي مُعيّنة بشكل أفضل. الأنواع الرئيسية هي وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، ووحدات معالجة الشبكات العصبية (NPUs)، ووحدات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة (FPGAs)، ودوائر التكامل الخاصة بالتطبيقات (ASICs). تُساعدك هذه الأدوات على إجراء عمليات التعلّم الآلي بشكل أسرع وأفضل.
مسرع الأجهزة | الميزات الرئيسية | المزايا | القيود |
|---|---|---|---|
وحدات معالجة الرسومات | يستخدمون العديد من النوى للعمل معًا. | مثالي للوظائف المتعلقة بالرياضيات والعمل السريع على البيانات. | ليست جيدة لبعض الوظائف مثل الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs). |
وحدات NP | مصمم للشبكات العصبية. | ممتاز للتعلم العميق ويوفر الطاقة. | ليست مرنة مثل FPGAs. |
التصميم بما | يمكنك تغيير طريقة عملها. | يمكنك جعلها مناسبة لمهام محددة والحصول على نتائج سريعة. | يصعب إعدادها وبرمجتها. |
اسيكس | صُنع لغرض واحد فقط. | سريع جداً ويستهلك طاقة قليلة لهذه المهمة. | لا يمكنك استخدامها في وظائف أخرى. |
وحدات معالجة الرسومات
تُستخدم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بكثرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لقدرتها على إنجاز مهام متعددة في آنٍ واحد، مما يُسهّل معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة. تُعدّ وحدات معالجة الرسومات مثالية للتعلم العميق وإيجاد الحلول بسرعة، حيث تُتيح تدريب النماذج بشكل أسرع، بالإضافة إلى إمكانية القيام بمهام مثل التعرّف على الصور. كما تُساعد وحدات معالجة الرسومات في العمليات الحسابية المستخدمة في التعلّم الآلي.
تعمل وحدات معالجة الرسومات على العديد من أجزاء البيانات في وقت واحد.
ستحصل على تدريب أسرع وقدرة أكبر للذكاء الاصطناعي.
وحدات NP
صُممت وحدات المعالجة العصبية (NPUs) خصيصًا للشبكات العصبية، وتُستخدم في العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي. تتميز هذه الوحدات بالسرعة وكفاءة استهلاك الطاقة في التعلم العميق، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب إجابات سريعة، مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات. كما تُسهم وحدات المعالجة العصبية في معالجة بيانات المستشعرات والكلام والصور.
تساهم وحدات المعالجة العصبية في تحسين أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي.
يقدمون المساعدة في الحصول على إجابات سريعة ووظائف في مجال الإعلام.
التصميم بما
تتيح لك معالجات FPGA تعديل طريقة عملها لتناسب احتياجاتك. يمكنك تهيئتها لمهام جديدة بعد شرائها. تُعدّ معالجات FPGA مثالية للمهام التي تتطلب نتائج سريعة وقوة عالية. يمكنك استخدامها في مهام الذكاء الاصطناعي الخاصة التي تتطلب تحكمًا دقيقًا.
تتيح لك وحدات FPGA تصميم الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
يمكنك تغييرها للوظائف الجديدة حسب حاجتك.
اسيكس
صُممت الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs) لنوع واحد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فهي توفر سرعة فائقة مع توفير الطاقة. تُعد هذه الدوائر مثالية للتطبيقات الثابتة، مثل تطبيقات الصوت أو مراكز البيانات. تتميز بسرعتها واستهلاكها المنخفض للطاقة، ولكن لا يمكن استخدامها لأغراض أخرى.
صُممت الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs) لمهام الذكاء الاصطناعي الخاصة.
ستحصل على إجابات سريعة وتوفر الطاقة.
نصيحة: عند اختيار مُسرِّع الذكاء الاصطناعي، فكِّر في مهام الذكاء الاصطناعي التي تحتاجها ومدى التغييرات المطلوبة. كل نوع مناسب لمهام مختلفة.
تحسين عبء عمل الذكاء الاصطناعي
التدريب مقابل الاستدلال
تتألف عملية الذكاء الاصطناعي من خطوتين رئيسيتين. الأولى هي التدريب، الذي يتطلب قدرة حاسوبية عالية، حيث يتم حل العديد من المسائل الرياضية بشكل متكرر. وتساعد معالجات الذكاء الاصطناعي القوية في إنجاز هذه المهام المعقدة. أما الخطوة الثانية فهي الاستدلال، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات الجديدة واتخاذ القرارات. ولا تتطلب هذه الخطوة موارد حاسوبية كبيرة، إذ يمكن استخدام معالج واحد أو حتى وحدة معالجة مركزية واحدة.
ملاحظة: تسريع عملية الاستدلال يمكن أن يوفر الكثير من المال. فالعديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل أدوات التحقق من الاحتيال والاقتراحات، تحتاج إلى استدلال سريع وذكي.
يعتمد اختيارك للأجهزة على طبيعة عملك. إليك بعض الأمثلة:
سيناريو | أجهزة التدريب | أجهزة الاستدلال |
|---|---|---|
محرك التنبؤ بالمبيعات | وحدة المعالجة المركزية: | وحدة المعالجة المركزية: |
نموذج تصنيف الصور | وحدة معالجة الرسوميات: | وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات إذا لزم الأمر |
تختلف طريقة الاستدلال باختلاف حجم النموذج، ومكان استخدامه، وسرعة الحصول على النتائج. قد تحتاج إلى إعداد النظام، وضبطه، وتطبيقه، والعمل مع نماذج ضخمة، أو استخدامه على الحافة. يتطلب بناء نظام استدلال جيد خبراء في كثير من الأحيان، ولا يقتصر الأمر على شراء أجهزة جديدة.
تقنيات الحوسبة المتوازية
يمكنك تحسين أداء الذكاء الاصطناعي باستخدام الحوسبة المتوازية. وهذا يعني تقسيم المهام الكبيرة إلى مهام صغيرة، ثم تشغيل هذه المهام الصغيرة في الوقت نفسه. وتستخدم مسرعات الذكاء الاصطناعي طرقًا مختلفة لتحقيق ذلك.
تقوم المعالجة المتوازية بتقسيم المهام على العديد من وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات. وهذا يجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أسرع وأفضل.
تُقسّم المعالجة المتوازية للبيانات بياناتك إلى أجزاء. يعمل كل مُسرّع على جزء واحد. ثم تجمع أنت جميع الإجابات معًا.
تعمل تقنية التوازي في النماذج على تقسيم نموذج الذكاء الاصطناعي. وتعمل مسرعات مختلفة على أجزاء مختلفة في وقت واحد.
تُسهم هذه الطرق في تسريع أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، تستخدم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات المعالجة العصبية (NPUs) المعالجة المتوازية لدعم التعلم العميق وتوفير الطاقة. وبذلك، تحصل على نتائج أفضل وتستطيع التعامل مع مهام ذكاء اصطناعي أكبر دون أي تباطؤ.
مقارنة المسرعات
الأداء والكفاءة
انت تريد خاصتك مشاريع الذكاء الاصطناعي لتشغيلها بسرعة وتستهلك طاقة أقل. عند مقارنة الأجهزة المختلفة، يُنظر إلى سرعة إنجازها للمهام ومقدار الطاقة التي تستهلكها. بعض المعالجات السريعة تُدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي أسرع بكثير من غيرها. على سبيل المثال، تُظهر أحدث نتائج الاختبارات المعيارية أن معالج NVIDIA B300 يُنهي التدريب في 9.59 دقيقة فقط. أما معالج AMD Instinct MI355X فهو أسرع بما يصل إلى 2.8 مرة من الطرازات الأقدم. يُمكنك الاطلاع على ترتيب هذه الأجهزة في الجدول أدناه.
نموذج غبو | وقت التدريب (بالدقائق) | زيادة الأداء |
|---|---|---|
أيه إم دي غريزة MI355X | 10.18 | أسرع حتى 2.8 مرات |
نفيديا بي200 | 9.85 | لا يوجد |
نفيديا بي300 | 9.59 | لا يوجد |
أيه إم دي غريزة MI300X | 28 | لا يوجد |
أيه إم دي غريزة MI325X | ~ 20 | لا يوجد |
يمكنك استخدام هذه الأرقام لاختيار أفضل أجهزة الذكاء الاصطناعي التي تناسب احتياجاتك. التدريب الأسرع يعني إمكانية تجربة المزيد من الأفكار والحصول على نتائج أسرع. كما أن الأداء العالي يساعدك على توفير الطاقة والمال. عند اختيارك للأجهزة المناسبة، فإنك تعزز السرعة والكفاءة معًا.
سيناريوهات النشر
يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من المواقع، مثل الحوسبة السحابية أو الحوسبة الطرفية. ولكل موقع مزاياه وحدوده. عند تشغيل الذكاء الاصطناعي على الحوسبة الطرفية، تتجنب تأخيرات الشبكة، وتحافظ على خصوصية بياناتك، وتخفض التكاليف. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي على الحوسبة الطرفية تقليل وقت انتظار الشبكة من 50 إلى 200 مللي ثانية، كما يخفض تكاليف البيانات بنسبة تصل إلى 80%. أما في الحوسبة السحابية، فقد تواجه تأخيرات أكبر واستهلاكًا أعلى للبيانات.
إليك جدول لمساعدتك في مقارنة الذكاء الاصطناعي على الحافة والذكاء الاصطناعي السحابي:
البعد | فوائد الذكاء الاصطناعي على الحافة | قيود الذكاء الاصطناعي السحابي |
|---|---|---|
كمون | يزيل زمن الاستجابة ذهابًا وإيابًا للشبكة الذي يتراوح بين 50 و200 مللي ثانية | زمن استجابة مرتفع بسبب نقل البيانات |
خصوصية البيانات | يقوم بمعالجة البيانات الحساسة محلياً | يتطلب نقل البيانات إلى خوادم خارجية |
عرض النطاق الترددي الأمثل | يقلل من استهلاك النطاق الترددي عن طريق معالجة البيانات محليًا | استخدام عالي النطاق الترددي لنقل البيانات |
تقليل التكاليف | انخفاض تكاليف نقل البيانات بنسبة 60-80% | ارتفاع تكاليف التشغيل بسبب عرض النطاق الترددي |
عليك التفكير في المكان الذي ترغب بتشغيل الذكاء الاصطناعي فيه. إذا كنت بحاجة إلى إجابات سريعة وخصوصية تامة، فإن الذكاء الاصطناعي على الحافة هو الخيار الأمثل. أما إذا كنت بحاجة إلى قدرة معالجة عالية للمهام الضخمة، فقد يكون الذكاء الاصطناعي السحابي أفضل. يعتمد الاختيار الصحيح على مشروعك وأهدافك.
التحديات والاتجاهات
قضايا التكامل
عند استخدام مُسرّعات الأجهزة في الذكاء الاصطناعي، قد تواجه بعض المشاكل. يجب التأكد من توافق الأجهزة والبرامج بشكل جيد. في حال عدم التوافق، قد تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي ببطء. كما يجب مراقبة استهلاك الطاقة والذاكرة، وهو أمر بالغ الأهمية مع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. أحيانًا، قد يتطلب الأمر تغيير الإعدادات لتطبيق أساليب الذكاء الاصطناعي الجديدة. يوضح الجدول أدناه بعض المشاكل الشائعة:
التحدي | الوصف |
|---|---|
الحصول على أفضل سرعة من خلال مطابقة الأجهزة والبرامج. | |
كفاءة استخدام الموارد | استخدام طاقة وذاكرة أقل لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. |
القدرة على التكيف | التأكد من أن نظامك قابل للتغيير لمواكبة أفكار الذكاء الاصطناعي الجديدة. |
يمكنك استخدام برامج جديدة للمساعدة في حل هذه المشكلات. على سبيل المثال، يتيح لك برنامج SNAX ربط مُسرّعات مختلفة بسهولة، مما يوفر لك طبقة بسيطة تُمكّنك من التركيز على عملك في مجال الذكاء الاصطناعي. كما يُساعدك برنامج SNAX-MLIR على استخدام الذاكرة والبيانات بشكل أفضل، مما يُسرّع عمل نظام الذكاء الاصطناعي لديك.
نصيحة: تتيح لك أدوات مثل SNAX إضافة مسرعات جديدة وتغيير إعداداتك مع نمو الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي
تشهد أجهزة الذكاء الاصطناعي تغييرات جذرية. إذ تقوم الشركات الآن بتصنيع رقائق ذكاء اصطناعي متخصصة لمهام محددة، مما يُسهم في تسريع أداء الذكاء الاصطناعي وخفض استهلاكه للطاقة. كما سنشهد انتشارًا متزايدًا للأنظمة التي تستخدم معالجات مختلفة معًا، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة (FPGAs) والدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs). يُعرف هذا النوع من الحوسبة بالحوسبة غير المتجانسة، وهو يُساعد في الحصول على أفضل النتائج لكل مهمة ذكاء اصطناعي.
فيما يلي بعض التوجهات المستقبلية:
تُستخدم رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة مثل وحدات المعالجة العصبية (NPUs) ووحدات المعالجة الموترية (TPUs) بشكل أكبر.
تتيح لك الحوسبة الطرفية معالجة البيانات بالقرب من مصدرها، مما يقلل التأخير ويحافظ على خصوصية بياناتك.
تستخدم الحوسبة العصبية تصميمات تشبه الدماغ لتوفير الطاقة وتحسين الذكاء الاصطناعي.
قد تحل الحوسبة الكمومية مشاكل صعبة للغاية، ولكن لا يزال أمامها العديد من المشاكل التي يجب إصلاحها.
يتوقع الخبراء نمواً كبيراً في سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي. ففي عام 2024، بلغ حجم السوق 16.55 مليار دولار، ومن المتوقع أن يصل إلى 52.76 مليار دولار بحلول عام 2029، أي بمعدل نمو سنوي يبلغ حوالي 26%.
ملاحظة: مع تحسن أجهزة الذكاء الاصطناعي، ستتوفر لديك المزيد من الطرق لجعل مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أسرع وأقوى.
تُحقق مُسرّعات الأجهزة فوائد جمّة في مجال الذكاء الاصطناعي. تُساعدك هذه الأدوات على العمل بسرعة أكبر، وتُمكّنك من اتخاذ القرارات فورًا، كما تُوفر عليك المال عند استخدامها. انظر إلى الجدول أدناه للاطلاع على نظرة سريعة:
بينيفت كوزميتيكس | الوصف |
|---|---|
تعزيز الأداء | يجعل الذكاء الاصطناعي أسرع ويعمل بشكل أفضل |
كفاءة إستهلاك الطاقة | يستهلك طاقة أقل في مهام الذكاء الاصطناعي |
التوسعة | يمكن أن ينمو مع نمو الذكاء الاصطناعي الخاص بك |
اختر أفضل معالج تسريع لمشروعك في مجال الذكاء الاصطناعي. ستُغير تصاميم الرقائق الجديدة وطرق توفير الطاقة طريقة عمل الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
الأسئلة الشائعة
ما هو مُسرِّع الأجهزة في مجال الذكاء الاصطناعي؟
مُسرِّع الأجهزة عبارة عن شريحة أو جهاز خاص. يُستخدم لتسريع مهام الذكاء الاصطناعي. فهو يُساعد جهاز الكمبيوتر على التعامل مع البيانات الضخمة والنماذج المعقدة دون تباطؤ.
لماذا تحتاج إلى أنواع مختلفة من مسرعات الذكاء الاصطناعي؟
تحتاج إلى مُسرّعات مختلفة لأن كل مهمة ذكاء اصطناعي فريدة من نوعها. بعضها يُناسب التدريب بشكل أفضل، والبعض الآخر يُناسب الإجابات السريعة. عليك اختيار المُسرّع المناسب لتحقيق أفضل سرعة وتوفير الطاقة.
هل يمكنك استخدام مسرعات الأجهزة في المنزل؟
نعم، يمكنك استخدام بعض المعالجات المساعدة في المنزل. تحتوي العديد من أجهزة الكمبيوتر المحمولة والمكتبية على وحدات معالجة رسومية (GPU). تساعدك هذه المعالجات على تشغيل برامج الذكاء الاصطناعي لأغراض التعلم أو الألعاب أو المشاريع الصغيرة.
كيف توفر مسرعات الأجهزة الطاقة؟
تُنجز مُسرّعات الأجهزة مهام الذكاء الاصطناعي بسرعة. وهي تستهلك طاقة أقل من وحدات المعالجة المركزية العادية. وهذا يُساعدك على توفير الطاقة وخفض فاتورة الكهرباء.
ما هو مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي؟
ستشهدون المزيد من الرقائق المصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي، مما سيجعل أجهزتكم أكثر ذكاءً وسرعة. وستُغير التصاميم الجديدة، مثل الرقائق العصبية والكمية، طريقة استخدامكم للذكاء الاصطناعي.
