ທ່ານໃຊ້ຕົວເລັ່ງຮາດແວເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ. ພວກມັນຊ່ວຍໃຫ້ການດຳເນີນຮູບແບບ AI ທີ່ສັບສົນໄດ້ໄວຫຼາຍ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ວຽກງານ AI ແລະການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກງ່າຍຂຶ້ນ ແລະ ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ. ໃນສອງສາມປີທີ່ຜ່ານມາ, ມີຮາດແວ AI ໃໝ່ໆຫຼາຍປະເພດ. ບໍລິສັດຕ່າງໆໃນປັດຈຸບັນຜະລິດແພລດຟອມພິເສດສຳລັບວຽກງານ AI ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ:
Microsoft ກຳລັງຜະລິດຊິບ AI ສຳລັບຊຸດຫູຟັງ HoloLens ຂອງຕົນ.
Google ໃຊ້ໜ່ວຍປະມວນຜົນ Tensor ສຳລັບ AI ໃນຄລາວດ໌.
Amazon ກຳລັງຜະລິດຊິບ AI ສຳລັບ Alexa.
Apple ຜະລິດໂປເຊດເຊີ AI ສຳລັບ Siri ແລະ FaceID.
Tesla ສ້າງໂປເຊດເຊີ AI ສຳລັບລົດທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງ
ໃນຂະນະທີ່ຊອບແວ AI ມີຄວາມສະຫຼາດຂຶ້ນ, ຮາດແວກໍ່ມີການປ່ຽນແປງເພື່ອໃຫ້ທັນສະໄໝ.
Key Takeaways
ຕົວເລັ່ງຮາດແວເຮັດໃຫ້ວຽກງານ AI ໄວຂຶ້ນ. ພວກມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຈັດການຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼາຍໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.
ມີຕົວເລັ່ງຄວາມໄວທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຊັ່ນ GPU ແລະ ASICs. ແຕ່ລະອັນແມ່ນເຮັດມາສຳລັບວຽກງານ AI ສະເພາະ. ເລືອກອັນທີ່ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ.
ຕົວເລັ່ງຮາດແວສາມາດໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍລົງ ແລະ ໃຊ້ເງິນໜ້ອຍລົງ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ໂຄງການ AI ຂອງທ່ານເຮັດວຽກໄດ້ດີຂຶ້ນ.
ການຄຳນວນແບບຂະໜານແບ່ງໜ້າວຽກໃຫຍ່ອອກເປັນໜ້າວຽກນ້ອຍໆ. ໜ້າວຽກນ້ອຍໆເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກພ້ອມໆກັນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງ AI.
ໃນອະນາຄົດ, ຮາດແວ AI ຈະມີຊິບພິເສດ ແລະ ການປະມວນຜົນແບບ edge computing. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຈະເຮັດໃຫ້ສິ່ງຕ່າງໆໄວຂຶ້ນ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຕົວເລັ່ງຮາດແວໃນ AI
ຄວາມໄວແລະປະສິດທິພາບ
ທ່ານຕ້ອງການເຄື່ອງມືທີ່ວ່ອງໄວເພື່ອເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ AIຕົວເລັ່ງຮາດແວຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄດ້ໄວຂຶ້ນຫຼາຍ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ໄວກວ່າ CPU ປົກກະຕິ. ທ່ານສາມາດໃຊ້ພວກມັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ AI ວຽກເຮັດງານທຳໄວຂຶ້ນ.
ບາງປະເພດຫຼັກຂອງ ai ຕົວເລັ່ງແມ່ນ:
ໜ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ (GPUs)
ຫນ່ວຍປະມວນຜົນ tensor (TPUs)
ວົງຈອນລວມຂອງແອັບພລິເຄຊັນສະເພາະ (ASICs)
ໜ່ວຍປະມວນຜົນກາງ (CPUs)
Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs)
GPU ມີຄວາມພິເສດເພາະວ່າມັນມີແກນນ້ອຍໆຫຼາຍອັນ. ທ່ານສາມາດໃຊ້ພວກມັນເພື່ອຄິດໄລ່ຫຼາຍຢ່າງໃນເວລາດຽວກັນ. ນີ້ແມ່ນດີຫຼາຍສຳລັບ ai ວຽກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ ຫຼື ໜ້າວຽກດ້ານພາສາ. ASIC ທີ່ກຳນົດເອງແມ່ນເຮັດມາສຳລັບວຽກສະເພາະ. ພວກມັນໃຫ້ປະສິດທິພາບທີ່ເຂັ້ມແຂງ ແລະ ປະຫຍັດພະລັງງານ. ຕົວເລັ່ງເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍລົງ.
ຄໍາແນະນໍາ: ຖ້າທ່ານໃຊ້ຕົວເລັ່ງຮາດແວ, ທ່ານສາມາດເຮັດສຳເລັດການຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານໄດ້ ai ຮູບແບບຕ່າງໆໃນຊົ່ວໂມງ, ບໍ່ແມ່ນມື້.
ມາດຕະຖານສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຕົວເລັ່ງເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມໄວເທົ່າໃດ. ຕົວຢ່າງ, GPU ສາມາດບັນລຸໄດ້ປະມານ 15,700 GFLOPS. TPU ສາມາດປະຕິບັດການ INT8 ໄດ້ເຖິງ 275,000 ຄັ້ງຕໍ່ວິນາທີ. ເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ: ມາດຕະຖານການຝຶກອົບຮົມ MLPerf ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປຽບທຽບວ່າມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ. ai ເຄື່ອງເລັ່ງຄວາມໄວເຮັດວຽກ. ທ່ານສາມາດເບິ່ງໄດ້ວ່າອັນໃດດີທີ່ສຸດສຳລັບທ່ານ ai ວຽກ.
ການເປີດໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເລິກ
ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກສາມາດມີຫຼາຍພັນລ້ານພາລາມິເຕີ. ທ່ານຕ້ອງການຄວາມເຂັ້ມແຂງ ai ຕົວເລັ່ງຄວາມໄວເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້. ຕົວເລັ່ງຄວາມໄວຮາດແວເຊັ່ນ FPGAs, GPUs, ແລະ ASICs ເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ເປັນໄປໄດ້. ພວກມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳໜ້ອຍລົງ ແລະ ເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າໂດຍບໍ່ມີບັນຫາໜ່ວຍຄວາມຈຳ.
ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ຕົວເລັ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຊ່ວຍໃນການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ:
Accelerator | ມັນຊ່ວຍແນວໃດ |
|---|---|
GPUs | ພວກມັນໃຊ້ໂປເຊດເຊີຫຼາຍອັນສຳລັບເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ສັບສົນ. ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກໄດ້ໄວຂຶ້ນຍ້ອນສິ່ງນີ້. |
ASICs | ພວກມັນຖືກສ້າງຂື້ນມາເພື່ອຄວາມພິເສດ ai ວຽກເຮັດງານທຳ. ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໄວຂຶ້ນ ແລະ ໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍລົງ. |
FPGAs | ທ່ານສາມາດປ່ຽນແປງການອອກແບບຂອງພວກມັນຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານໄດ້. ທ່ານສາມາດເຮັດໃຫ້ພວກມັນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ຈັດການກັບຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່ໄດ້. |
ທ່ານຍັງໄດ້ຮັບລະບົບໜ່ວຍຄວາມຈຳແບນວິດສູງ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍຢຸດຂໍ້ມູນຈາກການຕິດຂັດ ແລະ ຮັກສາ ai ຮູບແບບທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີ. ເມື່ອທ່ານໃຊ້ GPU ຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງ, ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າໄດ້. ເທັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ InfiniBand ແລະ NVLink ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຍ້າຍຂໍ້ມູນໄດ້ໄວລະຫວ່າງອຸປະກອນຕ່າງໆ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ທ່ານ ai ວຽກງານໃຫຍ່ກວ່າ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ທ່ານສາມາດໃຊ້ວິທີການຮັບຮູ້ສະຖານທີ່ຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນໄວຂຶ້ນ.
ທ່ານສາມາດຫຼຸດຜ່ອນປະລິມານການສື່ສານໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມໄດ້.
ເຈົ້າສາມາດເຮັດໃຫ້ຫົວໜ່ວຍຄະນິດສາດດີຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄວາມໄວຫຼາຍຂຶ້ນ.
ດ້ວຍເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້, ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກສຳລັບຂັ້ນສູງ ai ວຽກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ລົດຂັບດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະ ການວິນິດໄສທາງການແພດ. ຕົວເລັ່ງຮາດແວຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ຄວາມໄວທີ່ດີຂຶ້ນ ai.
ປະເພດຂອງ AI Accelerators
ທ່ານສາມາດເລືອກຈາກຕົວເລັ່ງ AI ຫຼາຍອັນ. ແຕ່ລະອັນແມ່ນເຮັດມາເພື່ອວຽກພິເສດ. ບາງອັນເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າສຳລັບວຽກງານ AI ບາງຢ່າງ. ປະເພດຫຼັກໆແມ່ນ GPU, NPUs, FPGAs, ແລະ ASICs. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ດີຂຶ້ນ.
ຮາດແວ Accelerator | ຄຸນນະສົມບັດທີ່ສໍາຄັນ | ຂໍ້ດີ | ຂໍ້ຈໍາກັດ |
|---|---|---|---|
GPUs | ພວກມັນໃຊ້ຫຼາຍແກນເພື່ອເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ. | ດີເລີດສຳລັບວຽກງານຄະນິດສາດ ແລະ ວຽກງານຂໍ້ມູນທີ່ວ່ອງໄວ. | ບໍ່ດີສຳລັບບາງວຽກເທົ່າກັບ ASICs. |
NPUs | ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບເຄືອຂ່າຍປະສາດ. | ດີຫຼາຍສຳລັບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ແລະ ປະຫຍັດພະລັງງານ. | ບໍ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຄືກັບ FPGAs. |
FPGAs | ທ່ານສາມາດປ່ຽນວິທີການເຮັດວຽກຂອງພວກມັນໄດ້. | ເຈົ້າສາມາດເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເໝາະສົມກັບວຽກພິເສດ ແລະ ໄດ້ຮັບຜົນໄວ. | ຍາກກວ່າທີ່ຈະຕັ້ງຄ່າ ແລະ ຂຽນໂປຣແກຣມ. |
ASICs | ສ້າງຂື້ນສຳລັບວຽກດຽວເທົ່ານັ້ນ. | ໄວຫຼາຍ ແລະ ໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍສຳລັບວຽກນັ້ນ. | ທ່ານບໍ່ສາມາດໃຊ້ພວກມັນສຳລັບວຽກອື່ນໄດ້. |
GPUs
GPU ຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍສໍາລັບວຽກງານ AI. ພວກມັນສາມາດເຮັດຫຼາຍສິ່ງຫຼາຍຢ່າງໃນເວລາດຽວກັນ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ໄວ. GPU ແມ່ນດີເລີດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ແລະ ຊອກຫາຄໍາຕອບໄດ້ໄວ. ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ເຮັດສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ. GPU ຍັງຊ່ວຍໃນດ້ານຄະນິດສາດທີ່ໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.
GPU ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຫຼາຍໆຊິ້ນໃນເວລາດຽວກັນ.
ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໄວຂຶ້ນ ແລະ ມີພະລັງຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບ AI.
NPUs
NPUs ແມ່ນຜະລິດຂຶ້ນສຳລັບເຄືອຂ່າຍປະສາດ. ທ່ານເຫັນພວກມັນຢູ່ໃນຜະລິດຕະພັນ AI ຫຼາຍຢ່າງ. NPUs ແມ່ນໄວ ແລະ ປະຫຍັດພະລັງງານສຳລັບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ພວກມັນດີສຳລັບສິ່ງຕ່າງໆທີ່ຕ້ອງການຄຳຕອບໄວ, ເຊັ່ນ: ລົດທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງ ຫຼື ຫຸ່ນຍົນ. NPUs ຊ່ວຍກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ, ສຽງເວົ້າ ແລະ ຮູບພາບ.
NPU ເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ເຮັດວຽກໄດ້ດີຂຶ້ນ.
ພວກເຂົາຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຕອບຄຳຖາມຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ວຽກງານສື່ມວນຊົນ.
FPGAs
FPGA ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປ່ຽນວິທີການເຮັດວຽກຂອງພວກມັນຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ. ທ່ານສາມາດຕັ້ງຄ່າພວກມັນສຳລັບວຽກໃໝ່ຫຼັງຈາກທີ່ທ່ານຊື້ພວກມັນ. FPGA ແມ່ນດີສຳລັບວຽກທີ່ຕ້ອງການຜົນໄດ້ຮັບໄວ ແລະ ພະລັງງານສູງ. ທ່ານສາມາດໃຊ້ພວກມັນສຳລັບວຽກ AI ພິເສດທີ່ທ່ານຕ້ອງການຄວບຄຸມ.
FPGAs ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດອອກແບບຮາດແວສຳລັບ AI ຂອງທ່ານໄດ້.
ທ່ານສາມາດປ່ຽນພວກມັນສຳລັບວຽກໃໝ່ໄດ້ຕາມທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
ASICs
ASICs ແມ່ນຜະລິດມາສຳລັບວຽກ AI ປະເພດໜຶ່ງ. ພວກມັນໃຫ້ຄວາມໄວສູງສຸດ ແລະ ປະຫຍັດພະລັງງານ. ASICs ແມ່ນດີທີ່ສຸດສຳລັບວຽກທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງ, ເຊັ່ນ: ວຽກງານສຽງ ຫຼື ສູນຂໍ້ມູນ. ພວກມັນໄວ ແລະ ໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍ, ແຕ່ທ່ານບໍ່ສາມາດໃຊ້ພວກມັນສຳລັບສິ່ງອື່ນໄດ້.
ASICs ແມ່ນຜະລິດສຳລັບວຽກງານ AI ພິເສດ.
ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຄຳຕອບໄວ ແລະ ປະຫຍັດພະລັງງານ.
ຄຳແນະນຳ: ເມື່ອທ່ານເລືອກເຄື່ອງເລັ່ງ AI, ໃຫ້ຄິດກ່ຽວກັບວຽກງານ AI ຂອງທ່ານ ແລະ ທ່ານຕ້ອງການປ່ຽນແປງສິ່ງຕ່າງໆຫຼາຍປານໃດ. ແຕ່ລະປະເພດແມ່ນດີສຳລັບວຽກງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບປະລິມານວຽກຂອງ AI
ການຝຶກອົບຮົມ vs ການອະນຸມານ
ມີສອງຂັ້ນຕອນຫຼັກໃນ AI. ຂັ້ນຕອນທຳອິດແມ່ນການຝຶກອົບຮົມ. ການຝຶກອົບຮົມຕ້ອງການພະລັງງານຄອມພິວເຕີຫຼາຍ. ເຈົ້າເຮັດບັນຫາຄະນິດສາດຫຼາຍຢ່າງຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກ. ຕົວເລັ່ງ AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງຊ່ວຍໃນວຽກທີ່ຫຍຸ້ງຍາກເຫຼົ່ານີ້. ຂັ້ນຕອນທີສອງແມ່ນການອະນຸມານ. ການອະນຸມານໝາຍຄວາມວ່າ AI ເບິ່ງຂໍ້ມູນໃໝ່ ແລະ ເຮັດການເລືອກ. ຂັ້ນຕອນນີ້ບໍ່ຕ້ອງການຮາດແວຫຼາຍ. ເຈົ້າສາມາດໃຊ້ຕົວເລັ່ງໜຶ່ງອັນ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ CPU.
ໝາຍເຫດ: ການເຮັດໃຫ້ການອະນຸມານໄວຂຶ້ນສາມາດປະຫຍັດເງິນໄດ້ຫຼາຍ. ເຄື່ອງມື AI ຫຼາຍຢ່າງ, ເຊັ່ນ: ການກວດສອບການສໍ້ໂກງ ແລະ ຄຳແນະນຳ, ຕ້ອງການການອະນຸມານທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ສະຫຼາດ.
ຮາດແວທີ່ທ່ານເລືອກແມ່ນຂຶ້ນກັບວຽກຂອງທ່ານ. ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງບາງຢ່າງ:
ສະຖານະການ | ຮາດແວການຝຶກອົບຮົມ | ຮາດແວການອະນຸມານ |
|---|---|---|
ເຄື່ອງຈັກຄາດຄະເນການຂາຍ | CPU | CPU |
ຮູບແບບການຈັດປະເພດຮູບພາບ | GPU | CPU ຫຼື GPU ຖ້າຈຳເປັນ |
ວິທີການທີ່ເຈົ້າເຮັດການອະນຸມານສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້. ມັນຂຶ້ນກັບວ່າຮູບແບບຂອງເຈົ້າໃຫຍ່ປານໃດ, ເຈົ້າໃຊ້ມັນຢູ່ໃສ, ແລະເຈົ້າຕ້ອງການຄຳຕອບໄວເທົ່າໃດ. ເຈົ້າອາດຈະຕ້ອງຕັ້ງຄ່າສິ່ງຕ່າງໆ, ປັບແຕ່ງພວກມັນ, ວາງພວກມັນໄວ້ໃນບ່ອນ, ເຮັດວຽກກັບຮູບແບບໃຫຍ່, ຫຼືໃຊ້ພວກມັນຢູ່ແຄມ. ການສ້າງລະບົບການອະນຸມານທີ່ດີມັກຈະຕ້ອງການຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບຮາດແວໃໝ່ເທົ່ານັ້ນ.
ເຕັກນິກການຄິດໄລ່ແບບຂະໜານ
ເຈົ້າສາມາດເຮັດໃຫ້ AI ເຮັດວຽກໄດ້ດີຂຶ້ນໂດຍການໃຊ້ການຄິດໄລ່ແບບຂະໜານ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າເຈົ້າແບ່ງວຽກໃຫຍ່ອອກເປັນວຽກນ້ອຍໆ. ເຈົ້າເຮັດວຽກນ້ອຍໆເຫຼົ່ານີ້ໃນເວລາດຽວກັນ. ຕົວເລັ່ງ AI ໃຊ້ວິທີການຕ່າງໆເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້:
ການປະມວນຜົນແບບຂະໜານແບ່ງວຽກອອກເປັນຫຼາຍ CPU ຫຼື GPU. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ AI ເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ດີຂຶ້ນ.
ຄວາມຂະໜານຂອງຂໍ້ມູນແຍກຂໍ້ມູນຂອງທ່ານອອກເປັນຕ່ອນໆ. ຕົວເລັ່ງແຕ່ລະອັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນຕ່ອນດຽວ. ທ່ານເອົາຄຳຕອບທັງໝົດມາລວມກັນ.
ຮູບແບບຂະໜານກັນຂອງຮູບແບບແຍກຮູບແບບ ai. ຕົວເລັ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນສ່ວນຕ່າງໆໃນເວລາດຽວກັນ.
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ແອັບ AI ເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງ, GPU ແລະ NPU ໃຊ້ການປະມວນຜົນແບບຂະໜານເພື່ອຊ່ວຍໃນການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ແລະ ປະຫຍັດພະລັງງານ. ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າ ແລະ ສາມາດເຮັດວຽກກັບວຽກ AI ທີ່ໃຫຍ່ກວ່າໄດ້ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ຊ້າລົງ.
ການປຽບທຽບຕົວເລັ່ງ
ປະສິດທິພາບແລະປະສິດທິພາບ
ທ່ານຕ້ອງການຂອງທ່ານ ໂຄງການ ai ໃຫ້ເຮັດວຽກໄດ້ໄວ ແລະ ໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍລົງ. ເມື່ອທ່ານປຽບທຽບຮາດແວທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ທ່ານຈະເບິ່ງວ່າພວກມັນເຮັດວຽກສຳເລັດໄວເທົ່າໃດ ແລະ ໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍປານໃດ. ຕົວເລັ່ງຄວາມໄວບາງອັນສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI ໄດ້ໄວກວ່າຮູບແບບອື່ນໆ. ຕົວຢ່າງ, ຜົນການທົດສອບລ່າສຸດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ NVIDIA B300 ສາມາດຝຶກອົບຮົມສຳເລັດພາຍໃນເວລາພຽງ 9.59 ນາທີເທົ່ານັ້ນ. AMD Instinct MI355X ໄວກວ່າຮຸ່ນເກົ່າເຖິງ 2.8 ເທົ່າ. ທ່ານສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ວາງຊ້ອນກັນແນວໃດໃນຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້.
GPU Model | ເວລາຝຶກອົບຮົມ (ນາທີ) | ຜົນໄດ້ຮັບ |
|---|---|---|
AMD Instinct MI355X | 10.18 | ໄວກວ່າເຖິງ 2.8 ເທົ່າ |
NVIDIA B200 | 9.85 | N / A |
NVIDIA B300 | 9.59 | N / A |
AMD Instinct MI300X | 28 | N / A |
AMD Instinct MI325X | ~ 20 | N / A |
ທ່ານສາມາດໃຊ້ຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອເລືອກຮາດແວ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ. ການຝຶກອົບຮົມທີ່ໄວຂຶ້ນໝາຍຄວາມວ່າທ່ານສາມາດລອງໃຊ້ແນວຄວາມຄິດເພີ່ມເຕີມ ແລະ ໄດ້ຮັບຜົນໄວຂຶ້ນ. ປະສິດທິພາບສູງຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປະຫຍັດພະລັງງານ ແລະ ເງິນ. ເມື່ອທ່ານເລືອກຮາດແວທີ່ຖືກຕ້ອງ, ທ່ານຈະເພີ່ມທັງຄວາມໄວ ແລະ ປະສິດທິພາບ.
ສະຖານະການການ ນຳ ໃຊ້
ທ່ານສາມາດໃຊ້ AI ໃນຫຼາຍບ່ອນ, ເຊັ່ນ: ຢູ່ໃນຄລາວ ຫຼື ຢູ່ແຄມ. ແຕ່ລະບ່ອນມີຂໍ້ດີ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງມັນເອງ. ຖ້າທ່ານໃຊ້ AI ຢູ່ແຄມ, ທ່ານຈະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລ່າຊ້າຂອງເຄືອຂ່າຍ. ທ່ານຍັງຮັກສາຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ຕົວຢ່າງ, edge ai ສາມາດກຳຈັດເວລາລໍຖ້າເຄືອຂ່າຍໄດ້ 50 ຫາ 200 ມິນລິວິນາທີ. ມັນຍັງຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂໍ້ມູນໄດ້ເຖິງ 80%. ໃນຄລາວ, ທ່ານອາດຈະປະເຊີນກັບຄວາມລ່າຊ້າທີ່ສູງຂຶ້ນ ແລະ ການໃຊ້ຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ.
ນີ້ແມ່ນຕາຕະລາງເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປຽບທຽບ edge ແລະ cloud ai:
ລັກສະນະ | ຜົນປະໂຫຍດຂອງ Edge AI | ຂໍ້ຈຳກັດຂອງ Cloud AI |
|---|---|---|
ການເລື່ອນເວລາ | ກຳຈັດຄວາມໜ່ວງຊ້າໃນການຮັບ-ສົ່ງຂໍ້ມູນຂອງເຄືອຂ່າຍ 50-200ms | ຄວາມໜ່ວງເວລາສູງເນື່ອງຈາກການສົ່ງຂໍ້ມູນ |
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂໍ້ມູນ | ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໃນທ້ອງຖິ່ນ | ຕ້ອງການການສົ່ງຂໍ້ມູນໄປຫາເຊີບເວີພາຍນອກ |
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບນວິດ | ຫຼຸດຜ່ອນແບນວິດໂດຍການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນ | ການໃຊ້ແບນວິດສູງສຳລັບການສົ່ງຂໍ້ມູນ |
ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ | ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນ 60-80% | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດຳເນີນງານທີ່ສູງຂຶ້ນຍ້ອນແບນວິດ |
ເຈົ້າຄວນຄິດກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການໃຫ້ AI ຂອງເຈົ້າເຮັດວຽກ. ຖ້າເຈົ້າຕ້ອງການຄຳຕອບທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, Edge AI ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດ. ຖ້າເຈົ້າຕ້ອງການພະລັງງານຫຼາຍສຳລັບວຽກໃຫຍ່, Cloud AI ອາດຈະດີກວ່າ. ທາງເລືອກທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນຂຶ້ນກັບໂຄງການ ແລະ ເປົ້າໝາຍຂອງເຈົ້າ.
ສິ່ງທ້າທາຍແລະແນວໂນ້ມ
ບັນຫາການເຊື່ອມໂຍງ
ເມື່ອທ່ານໃຊ້ຕົວເລັ່ງຮາດແວໃນ AI, ທ່ານອາດຈະປະເຊີນກັບບັນຫາຕ່າງໆ. ທ່ານຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າຮາດແວ ແລະ ຊອບແວຂອງທ່ານເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໄດ້ດີ. ຖ້າພວກມັນບໍ່ກົງກັນ, ຮຸ່ນ AI ຂອງທ່ານອາດຈະເຮັດວຽກຊ້າ. ທ່ານຍັງຈຳເປັນຕ້ອງສັງເກດເບິ່ງວ່າທ່ານໃຊ້ພະລັງງານ ແລະ ໜ່ວຍຄວາມຈຳຫຼາຍປານໃດ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍກັບຮຸ່ນ AI ຂະໜາດໃຫຍ່. ບາງຄັ້ງ, ທ່ານຕ້ອງປ່ຽນການຕັ້ງຄ່າຂອງທ່ານສຳລັບວິທີການ AI ໃໝ່. ຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້ລະບຸບັນຫາທົ່ວໄປບາງຢ່າງ:
ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ | ລາຍລະອຽດ |
|---|---|
ການໄດ້ຮັບຄວາມໄວທີ່ດີທີ່ສຸດໂດຍການຈັບຄູ່ຮາດແວ ແລະ ຊອບແວ. | |
ປະສິດທິພາບຊັບພະຍາກອນ | ໃຊ້ພະລັງງານ ແລະ ໜ່ວຍຄວາມຈຳໜ້ອຍລົງສຳລັບຮຸ່ນ AI ຂະໜາດໃຫຍ່. |
ເຫມາະສົມ | ຮັບປະກັນວ່າລະບົບຂອງທ່ານສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ສຳລັບແນວຄວາມຄິດ AI ໃໝ່ໆ. |
ທ່ານສາມາດໃຊ້ຊອບແວໃໝ່ເພື່ອຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້. ຕົວຢ່າງ, SNAX ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຕົວເລັ່ງຄວາມໄວທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ງ່າຍ. ມັນໃຫ້ຊັ້ນງ່າຍໆແກ່ທ່ານ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດສຸມໃສ່ວຽກງານ AI ຂອງທ່ານໄດ້. SNAX-MLIR ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳ ແລະ ຂໍ້ມູນໄດ້ດີຂຶ້ນ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ຂອງທ່ານເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂຶ້ນ.
ຄຳແນະນຳ: ເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ SNAX ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເພີ່ມຕົວເລັ່ງໃໝ່ ແລະ ປ່ຽນການຕັ້ງຄ່າຂອງທ່ານໄດ້ເມື່ອ AI ຂອງທ່ານເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນ.
ອະນາຄົດຂອງຮາດແວ AI
ການປ່ຽນແປງອັນໃຫຍ່ຫຼວງກຳລັງຈະມາເຖິງສຳລັບຮາດແວ AI. ໃນປັດຈຸບັນ, ບໍລິສັດຕ່າງໆຜະລິດຊິບ AI ພິເສດສຳລັບວຽກງານສະເພາະ. ຊິບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ AI ຂອງທ່ານເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍລົງ. ທ່ານຍັງຈະເຫັນລະບົບຫຼາຍຂຶ້ນທີ່ໃຊ້ໂປເຊດເຊີທີ່ແຕກຕ່າງກັນຮ່ວມກັນ, ເຊັ່ນ GPU, FPGA, ແລະ ASICs. ນີ້ເອີ້ນວ່າການປະມວນຜົນແບບບໍ່ເປັນເອກະພາບ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບວຽກງານ AI ແຕ່ລະຢ່າງ.
ນີ້ແມ່ນແນວໂນ້ມບາງຢ່າງສຳລັບອະນາຄົດ:
ຊິບ AI ແບບກຳນົດເອງເຊັ່ນ NPU ແລະ TPU ຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ການປະມວນຜົນແບບ Edge ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄດ້ໃກ້ຄຽງກັບບ່ອນທີ່ທ່ານໄດ້ຮັບມັນ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລ່າຊ້າ ແລະ ຮັກສາຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວ.
ການປະມວນຜົນແບບ Neuromorphic ໃຊ້ການອອກແບບທີ່ຄ້າຍຄືສະໝອງເພື່ອປະຫຍັດພະລັງງານ ແລະ ເຮັດໃຫ້ AI ດີຂຶ້ນ.
ການຄອມພິວເຕີ້ຄວອນຕຳອາດຈະແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຍາກຫຼາຍ, ແຕ່ມັນຍັງມີບັນຫາຫຼາຍຢ່າງທີ່ຕ້ອງແກ້ໄຂ.
ຜູ້ຊ່ຽວຊານຄິດວ່າຕະຫຼາດຮາດແວ AI ຈະເຕີບໂຕຫຼາຍ. ໃນປີ 2024, ຕະຫຼາດມີມູນຄ່າ 16.55 ຕື້ໂດລາ. ຮອດປີ 2029, ມັນອາດຈະມີມູນຄ່າ 52.76 ຕື້ໂດລາ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າມັນເຕີບໂຕປະມານ 26% ໃນແຕ່ລະປີ.
ໝາຍເຫດ: ເມື່ອຮາດແວ AI ດີຂຶ້ນ, ທ່ານຈະມີວິທີຫຼາຍຂຶ້ນໃນການເຮັດໃຫ້ໂຄງການ AI ຂອງທ່ານໄວຂຶ້ນ ແລະ ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ.
ທ່ານຈະໄດ້ຮັບສິ່ງດີໆຫຼາຍຢ່າງຈາກຕົວເລັ່ງຮາດແວໃນ AI. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ພວກມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເລືອກໄດ້ທັນທີ. ທ່ານຍັງປະຫຍັດເງິນເມື່ອທ່ານໃຊ້ພວກມັນ. ເບິ່ງຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້ເພື່ອເບິ່ງໂດຍຫຍໍ້:
ຜົນປະໂຫຍດ | ລາຍລະອຽດ |
|---|---|
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ | ເຮັດໃຫ້ AI ໄວຂຶ້ນ ແລະ ເຮັດວຽກໄດ້ດີຂຶ້ນ |
ປະສິດທິພາບພະລັງງານ | ໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍລົງສຳລັບວຽກງານ AI |
Scalability | ສາມາດເຕີບໃຫຍ່ໄດ້ເມື່ອ AI ຂອງເຈົ້າໃຫຍ່ຂຶ້ນ |
ເລືອກຕົວເລັ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບວຽກງານ AI ຂອງທ່ານ. ການອອກແບບຊິບໃໝ່ ແລະ ວິທີການປະຫຍັດພະລັງງານຈະປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI ໃນອະນາຄົດ.
FAQ
ຕົວເລັ່ງຮາດແວໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຕົວເລັ່ງຮາດແວແມ່ນຊິບ ຫຼື ອຸປະກອນພິເສດ. ທ່ານໃຊ້ມັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ວຽກງານ AI ໄວຂຶ້ນ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານຈັດການກັບຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ຮູບແບບທີ່ສັບສົນໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ຊ້າລົງ.
ເປັນຫຍັງເຈົ້າຈຶ່ງຕ້ອງການຕົວເລັ່ງ AI ປະເພດຕ່າງໆ?
ເຈົ້າຕ້ອງການຕົວເລັ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພາະວ່າວຽກງານ AI ແຕ່ລະຢ່າງແມ່ນເປັນເອກະລັກ. ບາງອັນເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ, ບາງອັນເຮັດວຽກໄດ້ໄວ. ເຈົ້າເລືອກອັນທີ່ຖືກຕ້ອງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄວາມໄວທີ່ດີທີ່ສຸດ ແລະ ປະຫຍັດພະລັງງານ.
ທ່ານສາມາດໃຊ້ຕົວເລັ່ງຮາດແວຢູ່ເຮືອນໄດ້ບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, ທ່ານສາມາດໃຊ້ຕົວເລັ່ງຄວາມໄວບາງອັນຢູ່ເຮືອນໄດ້. ແລັບທັອບ ແລະ ຄອມພິວເຕີຕັ້ງໂຕະຫຼາຍເຄື່ອງມີ GPU. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານດໍາເນີນໂປຣແກຣມ AI ສໍາລັບການຮຽນຮູ້, ເກມ ຫຼື ໂຄງການຂະໜາດນ້ອຍ.
ຕົວເລັ່ງຮາດແວຊ່ວຍປະຢັດພະລັງງານໄດ້ແນວໃດ?
ຕົວເລັ່ງຮາດແວສຳເລັດວຽກງານ AI ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ. ພວກມັນໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍກວ່າ CPU ທຳມະດາ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປະຫຍັດພະລັງງານ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄຟຟ້າຂອງທ່ານ.
ອະນາຄົດຂອງຮາດແວ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ທ່ານຈະເຫັນຊິບທີ່ກຳນົດເອງຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບ AI. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຈະເຮັດໃຫ້ອຸປະກອນຂອງທ່ານສະຫຼາດຂຶ້ນ ແລະ ໄວຂຶ້ນ. ການອອກແບບໃໝ່ໆເຊັ່ນ: ຊິບ neuromorphic ແລະ ຊິບ quantum ຈະປ່ຽນແປງວິທີທີ່ທ່ານໃຊ້ AI.
