Anda menggunakan akselerator perangkat keras untuk menangani sejumlah besar data. Akselerator ini membantu menjalankan model AI yang kompleks dengan sangat cepat. Perangkat ini membuat pekerjaan AI dan pembelajaran mesin menjadi lebih mudah dan lebih kuat. Dalam beberapa tahun terakhir, terdapat banyak jenis perangkat keras AI baru. Perusahaan-perusahaan kini membuat platform khusus untuk berbagai pekerjaan AI:
Microsoft sedang membuat chip AI untuk headset HoloLens miliknya.
Google menggunakan Tensor Processing Unit untuk AI di cloud.
Amazon sedang membuat chip AI untuk Alexa.
Apple membuat prosesor AI untuk Siri dan FaceID.
Tesla membangun prosesor AI untuk mobil otonom.
Seiring dengan semakin pintarnya perangkat lunak AI, perangkat keras juga ikut berubah untuk mengimbangi perkembangan tersebut.
Ringkasan Utama
Akselerator perangkat keras mempercepat tugas-tugas AI. Akselerator ini membantu Anda menangani banyak data dengan cepat.
Terdapat berbagai akselerator seperti GPU dan ASIC. Masing-masing dirancang untuk pekerjaan AI tertentu. Pilihlah yang sesuai dengan kebutuhan Anda.
Akselerator perangkat keras dapat menggunakan lebih sedikit energi dan biaya lebih rendah. Hal ini membuat proyek AI Anda bekerja lebih baik.
Komputasi paralel membagi tugas-tugas besar menjadi tugas-tugas yang lebih kecil. Tugas-tugas kecil ini dijalankan secara bersamaan untuk meningkatkan kinerja AI.
Di masa depan, perangkat keras AI akan memiliki chip khusus dan komputasi tepi (edge computing). Hal ini akan membuat segalanya menjadi lebih cepat dan efisien.
Akselerator Perangkat Keras dalam AI
Kecepatan dan Efisiensi
Anda membutuhkan alat yang cepat untuk mengolah banyak data. AIAkselerator perangkat keras membantu Anda memproses data jauh lebih cepat. Perangkat ini lebih cepat daripada CPU biasa. Anda dapat menggunakannya untuk membuat pembelajaran mesin dan AI Pekerjaan berjalan lebih cepat.
Beberapa jenis utama ai Akselerator adalah:
Unit Pemrosesan Grafik (GPU)
Unit Pemrosesan Tensor (TPU)
Unit Pemrosesan Pusat (CPU)
Array Gerbang yang Dapat Diprogram di Lapangan (FPGA)
GPU istimewa karena memiliki banyak inti kecil. Anda dapat menggunakannya untuk melakukan banyak perhitungan matematika sekaligus. Ini sangat bagus untuk... ai Pekerjaan seperti pengenalan gambar atau tugas bahasa. ASIC khusus dibuat untuk pekerjaan tertentu. ASIC ini memberikan kinerja yang kuat dan menghemat energi. Akselerator ini membantu Anda melatih model lebih cepat dan menggunakan daya lebih sedikit.
olymp trade indonesiaTip: Jika Anda menggunakan akselerator perangkat keras, Anda dapat menyelesaikan pelatihan Anda. ai model dalam hitungan jam, bukan hari.
Benchmark menunjukkan seberapa cepat akselerator ini. Misalnya, GPU dapat mencapai sekitar 15,700 GFLOPS. TPU dapat melakukan hingga 275,000 operasi INT8 setiap detik. Alat seperti benchmark MLPerf Training memungkinkan Anda membandingkan seberapa baik kinerja berbagai akselerator. ai Akselerator berfungsi. Anda dapat melihat mana yang terbaik untuk Anda. ai pekerjaan.
Mengaktifkan Pembelajaran Mendalam
Model pembelajaran mendalam dapat memiliki miliaran parameter. Anda membutuhkan infrastruktur yang kuat. ai Akselerator digunakan untuk melatih model-model ini. Akselerator perangkat keras seperti FPGA, GPU, dan ASIC memungkinkan hal ini. Mereka membantu Anda menggunakan lebih sedikit memori dan bekerja lebih cepat. Ini berarti Anda dapat melatih model yang lebih besar tanpa masalah memori.
Berikut cara berbagai akselerator membantu dalam pembelajaran mendalam:
Akselerator | Cara Membantu |
|---|---|
GPU | Mereka menggunakan banyak prosesor untuk jaringan saraf yang kompleks. Karena itu, Anda dapat melatih model pembelajaran mendalam lebih cepat. |
ASICs | Dibuat untuk keperluan khusus. ai pekerjaan. Anda mendapatkan pelatihan lebih cepat dan menggunakan lebih sedikit daya. |
FPGA | Anda dapat mengubah desainnya sesuai kebutuhan. Anda dapat membuatnya lebih efisien dan mampu menangani model berukuran besar. |
Anda juga mendapatkan sistem memori berkecepatan tinggi. Sistem ini mencegah data macet dan menjaga agar data Anda tetap tersedia. ai Model berjalan dengan baik. Saat Anda menggunakan lebih dari satu GPU, Anda dapat melatih model yang lebih besar lagi. Teknologi seperti InfiniBand dan NVLink membantu Anda memindahkan data dengan cepat antar perangkat. Ini membuat model Anda berjalan dengan lancar. ai pekerjaan menjadi lebih besar dan lebih efisien.
Anda dapat menggunakan metode yang mempertimbangkan lokalitas data untuk mendapatkan data lebih cepat.
Anda dapat mengurangi jumlah komunikasi selama pelatihan.
Anda dapat meningkatkan unit aritmatika untuk kecepatan yang lebih tinggi.
Dengan alat-alat ini, Anda dapat melatih model pembelajaran mendalam untuk hal-hal yang lebih canggih. ai Pekerjaan seperti pengenalan suara, mobil otonom, dan diagnosis medis. Akselerator perangkat keras membantu Anda mendapatkan akurasi dan kecepatan yang lebih baik dalam ai.
Jenis-jenis Akselerator AI
Anda dapat memilih dari berbagai akselerator AI. Masing-masing dirancang untuk pekerjaan khusus. Beberapa bekerja lebih baik untuk tugas-tugas AI tertentu. Jenis utamanya adalah GPU, NPU, FPGA, dan ASIC. Alat-alat ini membantu Anda melakukan pembelajaran mesin lebih cepat dan lebih baik.
Akselerator Perangkat Keras | Fitur utama | Kelebihan | keterbatasan |
|---|---|---|---|
GPU | Mereka menggunakan banyak inti untuk bekerja bersama. | Sangat cocok untuk pekerjaan matematika dan pengolahan data cepat. | Tidak sebaik ASIC untuk beberapa pekerjaan. |
NPU | Dirancang untuk jaringan saraf. | Sangat bagus untuk pembelajaran mendalam dan menghemat energi. | Tidak sefleksibel FPGA. |
FPGA | Anda dapat mengubah cara kerjanya. | Anda dapat menyesuaikannya untuk pekerjaan khusus dan mendapatkan hasil yang cepat. | Lebih sulit untuk disiapkan dan diprogram. |
ASICs | Dibuat hanya untuk satu pekerjaan. | Sangat cepat dan hemat daya untuk pekerjaan itu. | Anda tidak dapat menggunakannya untuk pekerjaan lain. |
GPU
GPU banyak digunakan untuk pekerjaan AI. GPU dapat melakukan banyak hal secara bersamaan. Ini membantu Anda menangani banyak data dengan cepat. GPU sangat bagus untuk pembelajaran mendalam dan menemukan jawaban dengan cepat. Anda dapat melatih model lebih cepat dan melakukan hal-hal seperti pengenalan gambar. GPU juga membantu dalam perhitungan matematika yang digunakan dalam pembelajaran mesin.
GPU memproses banyak bagian data sekaligus.
Anda mendapatkan pelatihan yang lebih cepat dan lebih banyak kekuatan untuk AI.
NPU
NPU (Nuclear Processing Unit) dirancang untuk jaringan saraf. Anda dapat melihatnya di banyak produk AI. NPU cepat dan hemat energi untuk pembelajaran mendalam. NPU cocok untuk hal-hal yang membutuhkan jawaban cepat, seperti mobil otonom atau robot. NPU membantu dalam pengolahan data sensor, suara, dan gambar.
NPU membuat sistem AI bekerja lebih baik.
Mereka membantu memberikan jawaban cepat dan menangani pekerjaan media.
FPGA
FPGA memungkinkan Anda mengubah cara kerjanya sesuai kebutuhan. Anda dapat mengaturnya untuk pekerjaan baru setelah membelinya. FPGA cocok untuk pekerjaan yang membutuhkan hasil cepat dan daya tinggi. Anda dapat menggunakannya untuk pekerjaan AI khusus di mana Anda menginginkan kendali.
FPGA memungkinkan Anda mendesain perangkat keras untuk AI Anda.
Anda dapat mengubahnya untuk pekerjaan baru sesuai kebutuhan.
ASICs
ASIC dirancang untuk satu jenis pekerjaan AI. ASIC memberikan kecepatan tinggi dan hemat energi. ASIC paling cocok untuk pekerjaan yang tidak berubah, seperti pengolahan suara atau pusat data. ASIC cepat dan hemat daya, tetapi tidak dapat digunakan untuk hal lain.
ASIC dibuat untuk tugas-tugas AI khusus.
Anda mendapatkan jawaban cepat dan menghemat energi.
Tips: Saat memilih akselerator AI, pertimbangkan pekerjaan AI Anda dan seberapa banyak perubahan yang perlu Anda lakukan. Setiap jenis akselerator cocok untuk pekerjaan yang berbeda.
Optimasi Beban Kerja AI
Pelatihan vs Inferensi
Ada dua langkah utama dalam AI. Pertama adalah pelatihan. Pelatihan membutuhkan banyak daya komputasi. Anda mengerjakan banyak soal matematika berulang kali. Akselerator AI yang kuat membantu dalam pekerjaan yang sulit ini. Langkah kedua adalah inferensi. Inferensi berarti AI melihat data baru dan membuat pilihan. Langkah ini tidak membutuhkan banyak perangkat keras. Anda dapat menggunakan satu akselerator atau bahkan CPU.
Catatan: Mempercepat inferensi dapat menghemat banyak uang. Banyak alat AI, seperti pemeriksaan kecurangan dan saran, membutuhkan inferensi yang cepat dan cerdas.
Perangkat keras yang Anda pilih bergantung pada pekerjaan Anda. Berikut beberapa contohnya:
Contoh | Perangkat keras pelatihan | Perangkat keras inferensi |
|---|---|---|
Mesin peramalan penjualan | CPU | CPU |
Model klasifikasi gambar | GPU | CPU atau GPU jika diperlukan |
Cara Anda melakukan inferensi dapat berubah. Hal ini bergantung pada seberapa besar model Anda, di mana Anda menggunakannya, dan seberapa cepat Anda menginginkan jawabannya. Anda mungkin perlu menyiapkan berbagai hal, menyetelnya, menempatkannya pada tempatnya, bekerja dengan model besar, atau menggunakannya di edge computing. Membuat sistem inferensi yang baik seringkali membutuhkan para ahli. Ini bukan hanya tentang perangkat keras baru.
Teknik Komputasi Paralel
Anda dapat meningkatkan kinerja AI dengan menggunakan komputasi paralel. Artinya, Anda membagi pekerjaan besar menjadi pekerjaan-pekerjaan kecil. Kemudian, Anda menjalankan pekerjaan-pekerjaan kecil ini secara bersamaan. Akselerator AI menggunakan berbagai cara untuk melakukan hal ini:
Pemrosesan paralel membagi tugas ke banyak CPU atau GPU. Hal ini membuat AI bekerja lebih cepat dan lebih baik.
Paralelisme data memecah data Anda menjadi beberapa bagian. Setiap akselerator bekerja pada satu bagian. Anda menggabungkan semua jawabannya.
Paralelisme model membagi model AI. Akselerator yang berbeda mengerjakan bagian yang berbeda secara bersamaan.
Cara-cara ini membantu aplikasi AI bekerja lebih cepat. Misalnya, GPU dan NPU menggunakan pemrosesan paralel untuk membantu pembelajaran mendalam dan menghemat energi. Anda mendapatkan hasil yang lebih baik dan dapat mengerjakan tugas AI yang lebih besar tanpa melambat.
Membandingkan Akselerator
Performa dan Efisiensi
Anda ingin proyek AI berjalan cepat dan menggunakan lebih sedikit energi. Saat membandingkan berbagai perangkat keras, Anda melihat seberapa cepat mereka menyelesaikan tugas dan berapa banyak daya yang mereka gunakan. Beberapa akselerator dapat melatih model AI jauh lebih cepat daripada yang lain. Misalnya, hasil benchmark terbaru menunjukkan bahwa NVIDIA B300 dapat menyelesaikan pelatihan hanya dalam 9.59 menit. AMD Instinct MI355X hingga 2.8 kali lebih cepat daripada model yang lebih lama. Anda dapat melihat bagaimana kinerja perangkat-perangkat ini dalam tabel di bawah ini.
Model GPU | Waktu Pelatihan (menit) | Peningkatan Kinerja |
|---|---|---|
AMD Insting MI355X | 10.18 | Hingga 2.8X lebih cepat |
NVIDIA B200 | 9.85 | N / A |
NVIDIA B300 | 9.59 | N / A |
AMD Insting MI300X | 28 | N / A |
AMD Insting MI325X | ~ 20 | N / A |
Anda dapat menggunakan angka-angka ini untuk memilih perangkat keras AI terbaik sesuai kebutuhan Anda. Pelatihan yang lebih cepat berarti Anda dapat mencoba lebih banyak ide dan mendapatkan hasil lebih cepat. Kinerja tinggi juga membantu Anda menghemat energi dan uang. Saat Anda memilih perangkat keras yang tepat, Anda meningkatkan kecepatan dan efisiensi.
Skenario Penerapan
Anda dapat menggunakan AI di banyak tempat, seperti di cloud atau di edge computing. Setiap tempat memiliki manfaat dan keterbatasannya masing-masing. Jika Anda menjalankan AI di edge computing, Anda mengurangi penundaan jaringan. Anda juga menjaga kerahasiaan data dan menurunkan biaya. Misalnya, AI di edge computing dapat mengurangi waktu tunggu jaringan hingga 50 hingga 200 milidetik. Selain itu, biaya data juga dapat dipangkas hingga 80%. Di cloud, Anda mungkin menghadapi penundaan yang lebih tinggi dan penggunaan data yang lebih banyak.
Berikut tabel yang membantu Anda membandingkan AI di edge dan cloud:
Aspek | Manfaat Edge AI | Keterbatasan AI Cloud |
|---|---|---|
Latensi | Menghilangkan latensi perjalanan pulang pergi jaringan sebesar 50-200ms. | Latensi tinggi karena transmisi data |
Privasi data | Memproses data sensitif secara lokal. | Membutuhkan transmisi data ke server eksternal. |
Optimalisasi Bandwidth | Mengurangi penggunaan bandwidth dengan memproses data secara lokal. | Penggunaan bandwidth yang tinggi untuk transmisi data |
Pengurangan biaya | Pengurangan biaya transmisi data sebesar 60-80%. | Biaya operasional lebih tinggi karena keterbatasan bandwidth. |
Anda perlu mempertimbangkan di mana Anda ingin menjalankan AI Anda. Jika Anda membutuhkan jawaban cepat dan privasi, AI edge adalah pilihan terbaik. Jika Anda membutuhkan daya komputasi yang besar untuk pekerjaan besar, AI cloud mungkin lebih baik. Pilihan yang tepat bergantung pada proyek dan tujuan Anda.
Tantangan dan Tren
Masalah Integrasi
Saat menggunakan akselerator perangkat keras dalam AI, Anda mungkin menghadapi masalah. Anda harus memastikan perangkat keras dan perangkat lunak Anda bekerja dengan baik bersama-sama. Jika tidak cocok, model AI Anda mungkin berjalan lambat. Anda juga perlu memperhatikan berapa banyak energi dan memori yang Anda gunakan. Ini sangat penting untuk model AI yang besar. Terkadang, Anda harus mengubah pengaturan Anda untuk metode AI baru. Tabel di bawah ini mencantumkan beberapa masalah umum:
Tantangan | Deskripsi |
|---|---|
Mendapatkan kecepatan terbaik dengan mencocokkan perangkat keras dan perangkat lunak. | |
Efisiensi sumber daya | Menggunakan lebih sedikit energi dan memori untuk model AI besar. |
Adaptability | Memastikan sistem Anda dapat beradaptasi dengan ide-ide AI baru. |
Anda dapat menggunakan perangkat lunak baru untuk membantu mengatasi masalah ini. Misalnya, SNAX memungkinkan Anda menghubungkan berbagai akselerator dengan mudah. Ini memberi Anda lapisan yang sederhana, sehingga Anda dapat fokus pada pekerjaan AI Anda. SNAX-MLIR membantu Anda menggunakan memori dan data dengan lebih baik. Ini membuat sistem AI Anda bekerja lebih cepat.
Tip: Alat seperti SNAX memungkinkan Anda menambahkan akselerator baru dan mengubah pengaturan seiring perkembangan AI Anda.
Masa Depan Perangkat Keras AI
Perubahan besar akan segera terjadi pada perangkat keras AI. Perusahaan-perusahaan kini membuat chip AI khusus untuk pekerjaan tertentu. Chip ini membantu AI Anda berjalan lebih cepat dan menggunakan lebih sedikit energi. Anda juga akan melihat lebih banyak sistem yang menggunakan berbagai prosesor secara bersamaan, seperti GPU, FPGA, dan ASIC. Ini disebut komputasi heterogen. Ini membantu Anda mendapatkan hasil terbaik untuk setiap pekerjaan AI.
Berikut beberapa tren untuk masa depan:
Chip AI kustom seperti NPU dan TPU semakin banyak digunakan.
Edge computing memungkinkan Anda memproses data di dekat tempat Anda mendapatkannya. Hal ini mengurangi penundaan dan menjaga kerahasiaan data Anda.
Komputasi neuromorfik menggunakan desain menyerupai otak untuk menghemat energi dan meningkatkan kecerdasan buatan.
Komputasi kuantum mungkin dapat memecahkan masalah yang sangat sulit, tetapi masih memiliki banyak masalah yang perlu diperbaiki.
Para ahli memperkirakan pasar perangkat keras AI akan tumbuh pesat. Pada tahun 2024, pasar ini bernilai $16.55 miliar. Pada tahun 2029, nilainya bisa mencapai $52.76 miliar. Ini berarti pertumbuhannya sekitar 26% setiap tahun.
Catatan: Seiring dengan peningkatan kualitas perangkat keras AI, Anda akan memiliki lebih banyak cara untuk membuat proyek AI Anda lebih cepat dan lebih andal.
Anda mendapatkan banyak manfaat dari akselerator perangkat keras dalam AI. Alat-alat ini membantu Anda bekerja lebih cepat. Alat-alat ini memungkinkan Anda membuat pilihan secara langsung. Anda juga menghemat uang saat menggunakannya. Lihat tabel di bawah ini untuk gambaran singkat:
Manfaat | Deskripsi |
|---|---|
Peningkatan Kinerja | Membuat AI lebih cepat dan bekerja lebih baik. |
Efisiensi energi | Menggunakan lebih sedikit daya untuk tugas-tugas AI. |
Skalabilitas | Dapat berkembang seiring bertambahnya ukuran AI Anda. |
Pilih akselerator terbaik untuk pekerjaan AI Anda. Desain chip baru dan cara menghemat energi akan mengubah cara kerja AI di masa depan.
FAQ (Pertanyaan Umum)
Apa itu akselerator perangkat keras dalam AI?
Akselerator perangkat keras adalah chip atau perangkat khusus. Anda menggunakannya untuk mempercepat tugas-tugas AI. Ini membantu komputer Anda menangani data besar dan model kompleks tanpa melambat.
Mengapa Anda membutuhkan berbagai jenis akselerator AI?
Anda membutuhkan akselerator yang berbeda karena setiap pekerjaan AI itu unik. Beberapa bekerja paling baik untuk pelatihan, yang lain untuk jawaban cepat. Anda memilih yang tepat untuk mendapatkan kecepatan terbaik dan menghemat energi.
Bisakah Anda menggunakan akselerator perangkat keras di rumah?
Ya, Anda dapat menggunakan beberapa akselerator di rumah. Banyak laptop dan komputer desktop memiliki GPU. Ini membantu Anda menjalankan program AI untuk pembelajaran, game, atau proyek kecil.
Bagaimana akselerator perangkat keras menghemat energi?
Akselerator perangkat keras menyelesaikan tugas AI dengan cepat. Akselerator ini menggunakan daya lebih sedikit daripada CPU biasa. Hal ini membantu Anda menghemat energi dan menurunkan tagihan listrik.
Bagaimana masa depan perangkat keras AI?
Anda akan melihat lebih banyak chip khusus untuk AI. Chip ini akan membuat perangkat Anda lebih pintar dan lebih cepat. Desain baru seperti chip neuromorfik dan kuantum akan mengubah cara Anda menggunakan AI.
