S'utilitzen acceleradors de maquinari per gestionar grans quantitats de dades. Ajuden a executar models complexos d'IA molt ràpidament. Aquests dispositius faciliten i fan més sòlides les tasques d'IA i aprenentatge automàtic. En els darrers anys, hi ha molts tipus nous de maquinari d'IA. Les empreses ara creen plataformes especials per a diferents tasques d'IA:
Microsoft està desenvolupant un xip d'IA per a les seves ulleres HoloLens.
Google utilitza una unitat de processament Tensor per a la IA al núvol.
Amazon està fabricant un xip d'IA per a Alexa.
Apple fabrica un processador d'IA per a Siri i FaceID.
Tesla construeix un processador d'IA per a cotxes autònoms.
A mesura que el programari d'IA es torna més intel·ligent, el maquinari també canvia per mantenir-s'hi al dia.
Sortides de claus
Els acceleradors de maquinari acceleren les tasques d'IA. T'ajuden a gestionar moltes dades ràpidament.
Hi ha diferents acceleradors com ara GPU i ASIC. Cadascun està fet per a determinades tasques d'IA. Trieu el que s'adapti a les vostres necessitats.
Els acceleradors de maquinari poden utilitzar menys energia i costar menys diners. Això fa que els vostres projectes d'IA funcionin millor.
La computació paral·lela divideix les tasques grans en tasques més petites. Aquestes petites tasques s'executen alhora per millorar el rendiment de la IA.
En el futur, el maquinari d'IA tindrà xips especials i computació perimetral. Això farà que les coses siguin encara més ràpides i eficients.
Acceleradors de maquinari en IA
Velocitat i eficiència
Necessiteu eines ràpides per treballar amb moltes dades AIEls acceleradors de maquinari us ajuden a processar dades molt més ràpidament. Aquests dispositius són més ràpids que les CPU normals. Els podeu utilitzar per fer que l'aprenentatge automàtic i AI les feines van més ràpid.
Alguns tipus principals de ai els acceleradors són:
Unitats de processament gràfic (GPU)
Unitats de processament de tensors (TPU)
Unitats Centrals de Processament (CPU)
Arrays de portes programables en camp (FPGA)
Les GPU són especials perquè tenen molts nuclis petits. Pots utilitzar-les per fer moltes operacions matemàtiques alhora. Això és fantàstic per a ai tasques com el reconeixement d'imatges o tasques lingüístiques. Els ASIC personalitzats estan fets per a determinades tasques. Ofereixen un rendiment elevat i estalvien energia. Aquests acceleradors ajuden a entrenar models més ràpidament i a utilitzar menys energia.
Consell: Si feu servir acceleradors de maquinari, podeu acabar d'entrenar el vostre ai models en hores, no en dies.
Els punts de referència mostren la rapidesa d'aquests acceleradors. Per exemple, les GPU poden arribar a uns 15,700 GFLOPS. Les TPU poden fer fins a 275,000 operacions INT8 cada segon. Eines com el punt de referència MLPerf Training us permeten comparar com de bé funcionen diferents ai els acceleradors funcionen. Pots veure quin és el millor per a tu ai llocs de treball.
Habilitació de l'aprenentatge profund
Els models d'aprenentatge profund poden tenir milers de milions de paràmetres. Necessiteu models forts ai acceleradors per entrenar aquests models. Els acceleradors de maquinari com les FPGA, les GPU i els ASIC ho fan possible. T'ajuden a utilitzar menys memòria i a treballar més ràpid. Això vol dir que pots entrenar models més grans sense problemes de memòria.
Així és com els diferents acceleradors ajuden amb l'aprenentatge profund:
Accelerador | Com ajuda |
|---|---|
GPUs | Utilitzen molts processadors per a xarxes neuronals complexes. Gràcies a això, es poden entrenar models d'aprenentatge profund més ràpidament. |
ASIC | Estan fets per a finalitats especials ai llocs de treball. Rebràs una formació més ràpida i consumeixes menys energia. |
FPGAs | Podeu canviar el seu disseny segons les vostres necessitats. Podeu fer-los més eficients i gestionar models grans. |
També teniu sistemes de memòria d'ample de banda elevat. Aquests sistemes eviten que les dades es quedin bloquejades i mantenen el vostre ai models que funcionen bé. Quan utilitzeu més d'una GPU, podeu entrenar models encara més grans. Tecnologies com InfiniBand i NVLink us ajuden a moure dades ràpidament entre dispositius. Això fa que el vostre ai feines més grans i eficients.
Podeu utilitzar mètodes que conscients de la localitat de les dades per obtenir dades més ràpidament.
Podeu reduir la quantitat de comunicació durant l'entrenament.
Pots millorar les unitats aritmètiques per obtenir més velocitat.
Amb aquestes eines, podeu entrenar models d'aprenentatge profund per a avançats ai feines com el reconeixement de veu, els cotxes autònoms i el diagnòstic mèdic. Els acceleradors de maquinari us ajuden a obtenir una millor precisió i velocitat en ai.
Tipus d'acceleradors d'IA
Pots triar entre molts acceleradors d'IA. Cadascun està fet per a una tasca específica. Alguns funcionen millor per a determinades tasques d'IA. Els principals tipus són les GPU, les NPU, les FPGA i els ASIC. Aquestes eines t'ajuden a fer aprenentatge automàtic més ràpid i millor.
Accelerador de maquinari | Característiques clau | avantatges | Limitacions |
|---|---|---|---|
GPUs | Utilitzen molts nuclis per treballar junts. | Ideal per a treballs matemàtics i treball ràpid amb dades. | No és tan bo per a algunes feines com els ASIC. |
NPU | Construït per a xarxes neuronals. | Molt bo per a l'aprenentatge profund i estalvia energia. | No tan flexibles com les FPGA. |
FPGAs | Pots canviar com funcionen. | Pots fer que s'adaptin a feines especials i obtenir resultats ràpids. | Més difícil de configurar i programar. |
ASIC | Fet per a una sola feina. | Molt ràpid i consumeix poca energia per a aquesta feina. | No els pots fer servir per a altres feines. |
GPUs
Les GPU s'utilitzen molt per a tasques d'IA. Poden fer moltes coses alhora. Això t'ajuda a gestionar moltes dades ràpidament. Les GPU són excel·lents per a l'aprenentatge profund i per trobar respostes ràpidament. Pots entrenar models més ràpidament i fer coses com el reconeixement d'imatges. Les GPU també ajuden amb les matemàtiques que s'utilitzen en l'aprenentatge automàtic.
Les GPU treballen amb moltes dades alhora.
Obtens un entrenament més ràpid i més potència per a la IA.
NPU
Les NPU estan fetes per a xarxes neuronals. Les veieu en molts productes d'IA. Les NPU són ràpides i estalvien energia per a l'aprenentatge profund. Són bones per a coses que necessiten respostes ràpides, com ara cotxes o robots autònoms. Les NPU ajuden amb les dades dels sensors, la parla i les imatges.
Les NPU fan que els sistemes d'IA funcionin millor.
Ajuden amb respostes ràpides i treballs en mitjans de comunicació.
FPGAs
Les FPGA et permeten canviar el seu funcionament segons les teves necessitats. Pots configurar-les per a noves tasques després de comprar-les. Les FPGA són bones per a tasques que necessiten resultats ràpids i alta potència. Pots utilitzar-les per a tasques especials d'IA on vulguis control.
Les FPGA et permeten dissenyar maquinari per a la teva IA.
Els pots canviar per noves feines segons calgui.
ASIC
Els ASIC estan fets per a un tipus de treball d'IA. Ofereixen la màxima velocitat i estalvien energia. Els ASIC són els millors per a treballs que no canvien, com ara la veu o el treball en centres de dades. Són ràpids i consumeixen poca energia, però no es poden utilitzar per a altres coses.
Els ASIC estan fets per a tasques especials d'IA.
Obtindràs respostes ràpides i estalviaràs energia.
Consell: Quan trieu un accelerador d'IA, penseu en les vostres feines d'IA i en quant heu de canviar les coses. Cada tipus és bo per a diferents feines.
Optimització de la càrrega de treball d'IA
Entrenament vs Inferència
Hi ha dos passos principals en la IA. El primer és l'entrenament. L'entrenament necessita molta potència informàtica. Es fan molts problemes matemàtics una vegada i una altra. Els acceleradors d'IA potents ajuden amb aquestes tasques difícils. El segon pas és la inferència. La inferència significa que la IA examina dades noves i pren decisions. Aquest pas no necessita tant maquinari. Podeu utilitzar un accelerador o fins i tot una CPU.
Nota: Fer inferències més ràpides pot estalviar molts diners. Moltes eines d'IA, com ara les comprovacions de frau i els suggeriments, necessiten inferències ràpides i intel·ligents.
El maquinari que trieu depèn de la vostra feina. Aquí teniu alguns exemples:
Escenari | Maquinari de formació | Maquinari d'inferència |
|---|---|---|
Motor de previsió de vendes | CPU | CPU |
Model de classificació d'imatges | GPU | CPU o GPU si cal |
La manera de fer la inferència pot canviar. Depèn de la mida del model, d'on l'utilitzeu i de la rapidesa amb què voleu respostes. Potser haureu de configurar coses, ajustar-les, posar-les al seu lloc, treballar amb models grans o utilitzar-les a la vora. Fer un bon sistema d'inferència sovint requereix experts. No es tracta només de maquinari nou.
Tècniques de computació paral·lela
Podeu fer que la IA funcioni millor utilitzant la computació paral·lela. Això vol dir que dividiu les tasques grans en petites. Executeu aquestes tasques petites alhora. Els acceleradors d'IA utilitzen diferents maneres de fer-ho:
El processament paral·lel divideix les tasques entre moltes CPU o GPU. Això fa que la IA funcioni més ràpid i millor.
El paral·lelisme de dades divideix les dades en fragments. Cada accelerador treballa en una sola peça. Tu poses totes les respostes juntes.
El paral·lelisme del model divideix el model d'IA. Diferents acceleradors treballen en diferents parts alhora.
Aquestes maneres ajuden a que les aplicacions d'IA funcionin més ràpidament. Per exemple, les GPU i les NPU utilitzen el processament paral·lel per ajudar a l'aprenentatge profund i estalviar energia. Obteniu millors resultats i podeu treballar amb tasques d'IA més grans sense alentir-vos.
Comparació d'acceleradors
Rendiment i eficiència
Tu vols el teu projectes d'IA per executar-se ràpidament i utilitzen menys energia. Quan compareu diferents maquinari, observeu la rapidesa amb què acaben les tasques i quanta energia utilitzen. Alguns acceleradors poden entrenar models d'IA molt més ràpid que d'altres. Per exemple, els resultats de les últimes proves mostren que la NVIDIA B300 pot acabar l'entrenament en només 9.59 minuts. L'AMD Instinct MI355X és fins a 2.8 vegades més ràpid que els models anteriors. Podeu veure com es comparen aquests dispositius a la taula següent.
Model GPU | Temps d'entrenament (minuts) | Guany de rendiment |
|---|---|---|
AMD Instinct MI355X | 10.18 | Fins a 2.8 vegades més ràpid |
NVIDIA B200 | 9.85 | N / A |
NVIDIA B300 | 9.59 | N / A |
AMD Instinct MI300X | 28 | N / A |
AMD Instinct MI325X | ~ 20 | N / A |
Podeu utilitzar aquestes xifres per triar el millor maquinari d'IA per a les vostres necessitats. Un entrenament més ràpid us permet provar més idees i obtenir resultats abans. L'alt rendiment també us ajuda a estalviar energia i diners. Quan trieu el maquinari adequat, augmenteu tant la velocitat com l'eficiència.
Escenaris de desplegament
Pots utilitzar la IA en molts llocs, com ara al núvol o a la perifèria. Cada lloc té els seus propis avantatges i límits. Si executes la IA a la perifèria, elimines els retards de la xarxa. També mantens les teves dades privades i redueixes els costos. Per exemple, la IA a la perifèria pot eliminar de 50 a 200 mil·lisegons de temps d'espera de la xarxa. També redueix els costos de dades fins a un 80%. Al núvol, pots afrontar retards més elevats i un major ús de dades.
Aquí teniu una taula per ajudar-vos a comparar la IA perifèrica i la IA al núvol:
Aspecte | Beneficis de la IA perifèrica | Limitacions de la IA al núvol |
|---|---|---|
Latència | Elimina la latència d'anada i tornada de la xarxa de 50-200 ms | Alta latència a causa de la transmissió de dades |
Privadesa de dades | Processa dades sensibles localment | Requereix la transmissió de dades a servidors externs |
Optimització d'ample de banda | Redueix l'amplada de banda processant les dades localment | Ús elevat d'amplada de banda per a la transmissió de dades |
Reducció de cost | Reducció del 60-80% en els costos de transmissió de dades | Costos operatius més elevats a causa de l'amplada de banda |
Hauries de pensar on vols que s'executi la teva IA. Si necessites respostes ràpides i privadesa, la IA perifèrica funciona millor. Si necessites molta potència per a grans tasques, la IA al núvol pot ser millor. L'elecció correcta depèn del teu projecte i dels teus objectius.
Reptes i tendències
Problemes d'integració
Quan feu servir acceleradors de maquinari en IA, podeu tenir problemes. Heu d'assegurar-vos que el maquinari i el programari funcionin bé junts. Si no coincideixen, els vostres models d'IA poden funcionar lentament. També heu de controlar quanta energia i memòria feu servir. Això és molt important amb els models d'IA grans. De vegades, heu de canviar la configuració per a nous mètodes d'IA. La taula següent enumera alguns problemes comuns:
Desafiar | Descripció |
|---|---|
Aconseguir la millor velocitat combinant maquinari i programari. | |
Eficiència dels recursos | Ús de menys energia i memòria per a models de grans dimensions. |
Adaptabilitat | Assegurar-se que el vostre sistema pugui canviar per a noves idees d'IA. |
Podeu utilitzar programari nou per ajudar amb aquests problemes. Per exemple, SNAX us permet connectar diferents acceleradors fàcilment. Us ofereix una capa senzilla perquè pugueu centrar-vos en el vostre treball d'IA. SNAX-MLIR us ajuda a utilitzar millor la memòria i les dades. Això fa que el vostre sistema d'IA funcioni més ràpid.
Consell: Eines com SNAX us permeten afegir nous acceleradors i canviar la configuració a mesura que la vostra IA creix.
El futur del maquinari d'IA
S'acosten grans canvis al maquinari d'IA. Ara les empreses fabriquen xips d'IA especials per a determinades tasques. Aquests xips ajuden a que la IA funcioni més ràpid i consumeixi menys energia. També veureu més sistemes que utilitzen diferents processadors junts, com ara GPU, FPGA i ASIC. Això s'anomena computació heterogènia. Us ajuda a obtenir els millors resultats per a cada tasca d'IA.
Aquí teniu algunes tendències per al futur:
Els xips d'IA personalitzats com les NPU i les TPU s'utilitzen més.
La computació perimetral us permet processar dades a prop d'on les obteniu. Això redueix els retards i manté les vostres dades privades.
La computació neuromòrfica utilitza dissenys semblants al cervell per estalviar energia i millorar la IA.
La computació quàntica pot resoldre problemes molt difícils, però encara té molts problemes per solucionar.
Els experts creuen que el mercat del maquinari d'IA creixerà molt. El 2024, el mercat és de 16.55 milions de dòlars. El 2029, podria arribar als 52.76 milions de dòlars. Això significa que creix al voltant d'un 26% cada any.
Nota: A mesura que el maquinari d'IA millori, tindreu més maneres de fer que els vostres projectes d'IA siguin més ràpids i sòlids.
Els acceleradors de maquinari en la IA ofereixen molts avantatges. Aquestes eines t'ajuden a treballar més ràpidament. Et permeten prendre decisions immediatament. També estalvies diners quan les fas servir. Fes una ullada a la taula següent per fer-ne una ullada ràpida:
Benefici | Descripció |
|---|---|
Rendiment millorat | Fa que la IA sigui més ràpida i funcioni millor |
Eficiència Energètica | Consumeix menys energia per a tasques d'IA |
Escalabilitat | Pot créixer a mesura que la teva IA es fa més gran |
Tria el millor accelerador per a la teva feina d'IA. Els nous dissenys de xips i les maneres d'estalviar energia canviaran el funcionament de la IA en el futur.
FAQ
Què és un accelerador de maquinari en IA?
Un accelerador de maquinari és un xip o dispositiu especial. S'utilitza per accelerar les tasques d'IA. Ajuda l'ordinador a gestionar grans quantitats de dades i models complexos sense alentir-se.
Per què necessiteu diferents tipus d'acceleradors d'IA?
Necessiteu acceleradors diferents perquè cada tasca d'IA és única. Alguns funcionen millor per a l'entrenament, altres per a respostes ràpides. Trieu el correcte per obtenir la millor velocitat i estalviar energia.
Pots utilitzar acceleradors de maquinari a casa?
Sí, pots fer servir alguns acceleradors a casa. Molts ordinadors portàtils i d'escriptori tenen GPU. Aquestes t'ajuden a executar programes d'IA per a l'aprenentatge, jocs o projectes petits.
Com estalvien energia els acceleradors de maquinari?
Els acceleradors de maquinari acaben les tasques d'IA ràpidament. Utilitzen menys energia que les CPU normals. Això t'ajuda a estalviar energia i reduir la factura de la llum.
Quin és el futur del maquinari d'IA?
Veureu més xips personalitzats per a la IA. Això farà que els vostres dispositius siguin més intel·ligents i ràpids. Nous dissenys com els xips neuromòrfics i quàntics canviaran la manera com utilitzeu la IA.
