Na spracovanie obrovského množstva dát sa používajú hardvérové akcelerátory. Pomáhajú veľmi rýchlo spúšťať zložité modely umelej inteligencie. Tieto zariadenia uľahčujú a zefektívňujú úlohy umelej inteligencie a strojového učenia. V posledných rokoch existuje mnoho nových typov hardvéru umelej inteligencie. Spoločnosti teraz vyrábajú špeciálne platformy pre rôzne úlohy umelej inteligencie:
Spoločnosť Microsoft vyrába čip s umelou inteligenciou pre svoj headset HoloLens.
Google používa pre umelú inteligenciu v cloude jednotku Tensor Processing Unit.
Amazon vyrába čip s umelou inteligenciou pre Alexu.
Apple vyrába procesor s umelou inteligenciou pre Siri a FaceID.
Tesla vyvíja procesor s umelou inteligenciou pre autonómne autá.
S tým, ako sa softvér umelej inteligencie stáva inteligentnejším, sa mení aj hardvér, aby s ním držal krok.
Kľúčové poznatky
Hardvérové akcelerátory zrýchľujú úlohy umelej inteligencie. Pomáhajú vám rýchlo spracovať veľké množstvo údajov.
Existujú rôzne akcelerátory, ako napríklad GPU a ASIC. Každý z nich je určený pre určité úlohy umelej inteligencie. Vyberte si ten, ktorý vyhovuje vašim potrebám.
Hardvérové akcelerátory môžu spotrebovať menej energie a stáť menej peňazí. Vďaka tomu vaše projekty umelej inteligencie fungujú lepšie.
Paralelné výpočty rozdeľujú veľké úlohy na menšie. Tieto malé úlohy bežia súčasne, aby sa zvýšil výkon umelej inteligencie.
V budúcnosti bude mať hardvér umelej inteligencie špeciálne čipy a edge computing. Vďaka nim budú veci ešte rýchlejšie a efektívnejšie.
Hardvérové akcelerátory v umelej inteligencii
Rýchlosť a efektivita
Na prácu s veľkým množstvom údajov potrebujete rýchle nástroje AIHardvérové akcelerátory vám pomáhajú spracovávať dáta oveľa rýchlejšie. Tieto zariadenia sú rýchlejšie ako bežné procesory. Môžete ich použiť na strojové učenie a AI práce idú rýchlejšie.
Niektoré hlavné typy ai urýchľovače sú:
Jednotky grafického spracovania (GPU)
Jednotky na spracovanie tenzorov (TPU)
Centrálne procesorové jednotky (CPU)
Field-Programmable Gate Arrays (FPGA)
Grafické procesory sú špeciálne, pretože majú veľa malých jadier. Môžete ich použiť na vykonávanie veľkého množstva matematických výpočtov naraz. To je skvelé pre ai úlohy ako rozpoznávanie obrázkov alebo jazykové úlohy. Pre určité úlohy sú vyrobené vlastné ASIC obvody. Poskytujú vám vysoký výkon a šetria energiu. Tieto akcelerátory vám pomáhajú trénovať modely rýchlejšie a spotrebúvať menej energie.
Tip: Ak používate hardvérové akcelerátory, môžete dokončiť trénovanie svojho ai modely v hodinách, nie dňoch.
Benchmarky ukazujú, aké rýchle sú tieto akcelerátory. Napríklad grafické procesory (GPU) dokážu dosiahnuť približne 15 700 GFLOPS. TPU dokážu vykonať až 275 000 operácií INT8 za sekundu. Nástroje ako benchmark MLPerf Training vám umožňujú porovnať, ako dobre sa líšia... ai urýchľovače fungujú. Môžete zistiť, ktorý z nich je pre vás najlepší ai pracovných miest.
Umožnenie hlbokého učenia
Modely hlbokého učenia môžu mať miliardy parametrov. Potrebujete silné ai akcelerátory na trénovanie týchto modelov. Hardvérové akcelerátory ako FPGA, GPU a ASIC to umožňujú. Pomáhajú vám používať menej pamäte a pracovať rýchlejšie. To znamená, že môžete trénovať väčšie modely bez problémov s pamäťou.
Tu je návod, ako rôzne akcelerátory pomáhajú s hlbokým učením:
Urýchľovač | Ako to pomáha |
|---|---|
GPU | Používajú veľa procesorov pre komplexné neurónové siete. Vďaka tomu môžete modely hlbokého učenia trénovať rýchlejšie. |
ASIC | Sú vyrobené pre špeciálne ai pracovné miesta. Získate rýchlejšie zaškolenie a spotrebujete menej energie. |
FPGA | Ich dizajn si môžete upraviť podľa svojich potrieb. Môžete ich zefektívniť a zvládnuť aj veľké modely. |
Získate tiež pamäťové systémy s vysokou šírkou pásma. Tieto systémy zabraňujú zaseknutiu údajov a udržiavajú vaše ai modely fungujú dobre. Keď používate viac ako jeden GPU, môžete trénovať ešte väčšie modely. Technológie ako InfiniBand a NVLink vám pomáhajú rýchlo presúvať dáta medzi zariadeniami. Vďaka tomu je vaša ai väčšie a efektívnejšie pracovné miesta.
Na rýchlejšie získanie údajov môžete použiť metódy zamerané na lokalitu údajov.
Počas tréningu môžete znížiť množstvo komunikácie.
Môžete vylepšiť aritmetické jednotky pre väčšiu rýchlosť.
Pomocou týchto nástrojov môžete trénovať modely hlbokého učenia pre pokročilých ai úlohy ako rozpoznávanie reči, autonómne autá a lekárska diagnostika. Hardvérové akcelerátory vám pomôžu dosiahnuť lepšiu presnosť a rýchlosť v ai.
Typy akcelerátorov umelej inteligencie
Môžete si vybrať z mnohých akcelerátorov umelej inteligencie. Každý z nich je určený na špecifickú úlohu. Niektoré fungujú lepšie pre určité úlohy umelej inteligencie. Hlavnými typmi sú GPU, NPU, FPGA a ASIC. Tieto nástroje vám pomáhajú vykonávať strojové učenie rýchlejšie a lepšie.
Hardvérový akcelerátor | kľúčové vlastnosti | výhody | Obmedzenia |
|---|---|---|---|
GPU | Na spoluprácu používajú veľa jadier. | Skvelé pre matematické úlohy a rýchlu prácu s dátami. | Na niektoré úlohy nie sú také dobré ako ASIC. |
NPU | Vytvorené pre neurónové siete. | Veľmi dobré pre hlboké učenie a šetrí energiu. | Nie sú také flexibilné ako FPGA. |
FPGA | Môžete zmeniť spôsob, akým fungujú. | Môžete ich prispôsobiť špeciálnym úlohám a dosiahnuť rýchle výsledky. | Náročnejšie na nastavenie a programovanie. |
ASIC | Vyrobené len na jednu prácu. | Veľmi rýchly a na túto prácu spotrebuje málo energie. | Nemôžete ich použiť na iné úlohy. |
GPU
Grafické procesory (GPU) sa často používajú na úlohy súvisiace s umelou inteligenciou. Dokážu robiť veľa vecí súčasne. To vám pomáha rýchlo spracovať veľké množstvo dát. GPU sú skvelé na hlboké učenie a rýchle hľadanie odpovedí. Môžete rýchlejšie trénovať modely a robiť veci, ako je rozpoznávanie obrázkov. GPU tiež pomáhajú s matematikou, ktorá sa používa v strojovom učení.
GPU pracujú s mnohými dátami naraz.
Získate rýchlejší tréning a viac sily pre umelú inteligenciu.
NPU
NPU sú určené pre neurónové siete. Vidíte ich v mnohých produktoch umelej inteligencie. NPU sú rýchle a šetria energiu pre hlboké učenie. Sú dobré pre veci, ktoré vyžadujú rýchle odpovede, ako sú autonómne autá alebo roboty. NPU pomáhajú s dátami zo senzorov, rečou a obrázkami.
NPU zlepšujú fungovanie systémov umelej inteligencie.
Pomáhajú s rýchlymi odpoveďami a mediálnymi úlohami.
FPGA
FPGA vám umožňujú zmeniť spôsob ich fungovania podľa vašich potrieb. Po zakúpení ich môžete nastaviť pre nové úlohy. FPGA sú vhodné pre úlohy, ktoré vyžadujú rýchle výsledky a vysoký výkon. Môžete ich použiť pre špeciálne úlohy umelej inteligencie, kde chcete mať všetko pod kontrolou.
FPGA vám umožňujú navrhovať hardvér pre vašu umelú inteligenciu.
Môžete ich podľa potreby zmeniť na nové úlohy.
ASIC
Čipsety ASIC sú určené pre jeden druh práce s umelou inteligenciou. Poskytujú maximálnu rýchlosť a šetria energiu. Čipsety ASIC sú najlepšie pre úlohy, ktoré sa nemenia, ako je hlasová komunikácia alebo práca v dátových centrách. Sú rýchle a spotrebúvajú málo energie, ale nemôžete ich použiť na iné účely.
ASIC sú určené pre špeciálne úlohy v oblasti umelej inteligencie.
Získate rýchle odpovede a ušetríte energiu.
Tip: Pri výbere akcelerátora umelej inteligencie premýšľajte o svojich úlohách v oblasti umelej inteligencie a o tom, koľko vecí potrebujete zmeniť. Každý typ je vhodný pre iné úlohy.
Optimalizácia pracovnej záťaže s umelou inteligenciou
Tréning vs. inferencia
V umelej inteligencii existujú dva hlavné kroky. Prvým je tréning. Trénovanie si vyžaduje veľa počítačového výkonu. Znova a znova riešite veľa matematických problémov. S týmito náročnými úlohami pomáhajú silné akcelerátory umelej inteligencie. Druhým krokom je inferencia. Inferencia znamená, že umelá inteligencia sa pozerá na nové údaje a robí rozhodnutia. Tento krok nevyžaduje toľko hardvéru. Môžete použiť jeden akcelerátor alebo dokonca procesor.
Poznámka: Rýchlejšie vyvodzovanie záverov môže ušetriť veľa peňazí. Mnohé nástroje umelej inteligencie, ako sú kontroly podvodov a návrhy, vyžadujú rýchle a inteligentné vyvodzovanie záverov.
Výber hardvéru závisí od vašej práce. Tu je niekoľko príkladov:
Scenár | Tréningový hardvér | Inferenčný hardvér |
|---|---|---|
Nástroj na predpovedanie predaja | CPU | CPU |
Model klasifikácie obrázkov | GPU | CPU alebo GPU, ak je to potrebné |
Spôsob, akým vykonávate inferenciu, sa môže meniť. Záleží na tom, aký veľký je váš model, kde ho používate a ako rýchlo chcete získať odpovede. Možno budete musieť veci nastaviť, vyladiť, umiestniť na miesto, pracovať s veľkými modelmi alebo ich použiť na okraji siete. Vytvorenie dobrého inferenčného systému často vyžaduje odborníkov. Nejde len o nový hardvér.
Techniky paralelného výpočtu
Umelá inteligencia môže fungovať lepšie pomocou paralelných výpočtov. To znamená, že rozdelíte veľké úlohy na menšie. Tieto menšie úlohy spustíte súčasne. Akcelerátory umelej inteligencie na to používajú rôzne spôsoby:
Paralelné spracovanie rozdeľuje úlohy medzi mnoho CPU alebo GPU. Vďaka tomu umelá inteligencia pracuje rýchlejšie a lepšie.
Paralelizmus dát rozdeľuje vaše dáta na časti. Každý akcelerátor pracuje na jednej časti. Vy dáte všetky odpovede dokopy.
Paralelizmus modelov rozdeľuje model umelej inteligencie. Rôzne akcelerátory pracujú na rôznych častiach súčasne.
Tieto spôsoby pomáhajú aplikáciám s umelou inteligenciou pracovať rýchlejšie. Napríklad grafické procesory (GPU) a nukleárne procesory (NPU) používajú paralelné spracovanie na podporu hlbokého učenia a úsporu energie. Dosiahnete lepšie výsledky a môžete pracovať s väčšími úlohami s umelou inteligenciou bez spomalenia.
Porovnanie akcelerátorov
Výkon a účinnosť
Chceš svoje projekty umelej inteligencie bežia rýchlo a spotrebúvajú menej energie. Pri porovnávaní rôznych hardvérov sa pozriete na to, ako rýchlo dokončujú úlohy a koľko energie spotrebúvajú. Niektoré akcelerátory dokážu trénovať modely umelej inteligencie oveľa rýchlejšie ako iné. Napríklad najnovšie výsledky benchmarkov ukazujú, že NVIDIA B300 dokáže dokončiť trénovanie len za 9.59 minúty. AMD Instinct MI355X je až 2.8-krát rýchlejší ako staršie modely. V tabuľke nižšie si môžete pozrieť, ako si tieto zariadenia stoja.
Model GPU | Čas tréningu (minúty) | Zvýšenie výkonu |
|---|---|---|
AMD Instinct MI355X | 10.18 | Až 2.8x rýchlejšie |
NVIDIA B200 | 9.85 | N / A |
NVIDIA B300 | 9.59 | N / A |
AMD Instinct MI300X | 28 | N / A |
AMD Instinct MI325X | ~ 20 | N / A |
Tieto čísla môžete použiť na výber najlepšieho hardvéru umelej inteligencie pre vaše potreby. Rýchlejšie trénovanie znamená, že môžete vyskúšať viac nápadov a dosiahnuť výsledky skôr. Vysoký výkon vám tiež pomáha šetriť energiu a peniaze. Keď si vyberiete správny hardvér, zvýšite rýchlosť aj efektivitu.
Scenáre nasadenia
Umelú inteligenciu môžete používať na mnohých miestach, napríklad v cloude alebo na okraji siete. Každé miesto má svoje výhody a obmedzenia. Ak spustíte umelú inteligenciu na okraji siete, znížite oneskorenia v sieti. Zároveň zachováte súkromie svojich údajov a znížite náklady. Napríklad umelá inteligencia na okraji siete dokáže odstrániť 50 až 200 milisekúnd čakacej doby v sieti. Zníži tiež náklady na dáta až o 80 %. V cloude sa môžete stretnúť s vyššími oneskoreniami a väčšou spotrebou dát.
Tu je tabuľka, ktorá vám pomôže porovnať edge a cloudovú umelú inteligenciu:
Aspekt | Výhody umelej inteligencie na okraji systému | Obmedzenia cloudovej umelej inteligencie |
|---|---|---|
latencia | Eliminuje latenciu prenosu dát v sieti 50 – 200 ms | Vysoká latencia kvôli prenosu dát |
Ochrana osobných údajov | Spracováva citlivé údaje lokálne | Vyžaduje prenos údajov na externé servery |
Optimalizácia šírky pásma | Znižuje šírku pásma lokálnym spracovaním údajov | Vysoké využitie šírky pásma na prenos dát |
Zníženie nákladov | Zníženie nákladov na prenos dát o 60 – 80 % | Vyššie prevádzkové náklady kvôli šírke pásma |
Mali by ste premýšľať o tom, kde chcete, aby vaša umelá inteligencia bežala. Ak potrebujete rýchle odpovede a súkromie, najlepšie funguje edge AI. Ak potrebujete veľa výkonu pre rozsiahle úlohy, lepšou voľbou môže byť cloudová umelá inteligencia. Správna voľba závisí od vášho projektu a cieľov.
Výzvy a trendy
Problémy s integráciou
Pri používaní hardvérových akcelerátorov v umelej inteligencii sa môžu vyskytnúť problémy. Musíte sa uistiť, že váš hardvér a softvér dobre spolupracujú. Ak sa nezhodujú, vaše modely umelej inteligencie môžu bežať pomaly. Musíte tiež sledovať, koľko energie a pamäte spotrebujete. To je veľmi dôležité pri veľkých modeloch umelej inteligencie. Niekedy musíte zmeniť nastavenie pre nové metódy umelej inteligencie. V tabuľke nižšie sú uvedené niektoré bežné problémy:
Vyzvať | Popis |
|---|---|
Získanie najlepšej rýchlosti zosúladením hardvéru a softvéru. | |
Efektívnosť zdrojov | Spotreba menšej energie a pamäte pre veľké modely umelej inteligencie. |
prispôsobivosť | Zabezpečenie toho, aby sa váš systém mohol meniť v záujme nových nápadov v oblasti umelej inteligencie. |
Na riešenie týchto problémov môžete použiť nový softvér. Napríklad SNAX vám umožňuje jednoducho pripojiť rôzne akcelerátory. Poskytuje vám jednoduchú vrstvu, aby ste sa mohli sústrediť na svoju prácu s umelou inteligenciou. SNAX-MLIR vám pomáha lepšie využívať pamäť a dáta. Vďaka tomu váš systém umelej inteligencie pracuje rýchlejšie.
Tip: Nástroje ako SNAX vám umožňujú pridávať nové akcelerátory a meniť nastavenie s rastom vašej umelej inteligencie.
Budúcnosť hardvéru umelej inteligencie
V oblasti hardvéru umelej inteligencie prichádzajú veľké zmeny. Spoločnosti teraz vyrábajú špeciálne čipy umelej inteligencie pre určité úlohy. Tieto čipy pomáhajú vašej umelej inteligencii bežať rýchlejšie a spotrebovávať menej energie. Uvidíte tiež viac systémov, ktoré používajú rôzne procesory spoločne, ako sú GPU, FPGA a ASIC. Toto sa nazýva heterogénne výpočty. Pomáhajú vám dosiahnuť najlepšie výsledky pre každú úlohu umelej inteligencie.
Tu sú niektoré trendy do budúcnosti:
Častejšie sa používajú vlastné čipy umelej inteligencie, ako sú NPU a TPU.
Edge computing vám umožňuje spracovávať dáta blízko miesta, kde ich získavate. To znižuje oneskorenia a zachováva súkromie vašich dát.
Neuromorfné výpočty využívajú dizajn podobný mozgu na úsporu energie a zlepšenie umelej inteligencie.
Kvantové výpočty síce môžu riešiť veľmi zložité problémy, ale stále majú pred sebou veľa problémov.
Odborníci si myslia, že trh s hardvérom pre umelú inteligenciu výrazne porastie. V roku 2024 bude mať trh hodnotu 16.55 miliardy dolárov. Do roku 2029 by mohol dosiahnuť 52.76 miliardy dolárov. To znamená, že bude rásť približne o 26 % ročne.
Poznámka: S tým, ako sa hardvér umelej inteligencie bude zlepšovať, budete mať viac spôsobov, ako zrýchliť a zefektívniť svoje projekty umelej inteligencie.
Z hardvérových akcelerátorov v umelej inteligencii získate veľa dobrých vecí. Tieto nástroje vám pomôžu pracovať rýchlejšie. Umožnia vám okamžite robiť rozhodnutia. Ich používaním tiež ušetríte peniaze. Pozrite si tabuľku nižšie pre rýchly prehľad:
Prospech | Popis |
|---|---|
Vylepšený výkon | Zrýchľuje a zlepšuje fungovanie umelej inteligencie |
Energetická účinnosť | Spotrebuje menej energie na úlohy s umelou inteligenciou |
škálovateľnosť | Môže rásť s rastúcou umelou inteligenciou |
Vyberte si najlepší akcelerátor pre vašu prácu s umelou inteligenciou. Nové návrhy čipov a spôsoby úspory energie zmenia fungovanie umelej inteligencie v budúcnosti.
Často kladené otázky
Čo je hardvérový akcelerátor v umelej inteligencii?
Hardvérový akcelerátor je špeciálny čip alebo zariadenie. Používa sa na zrýchlenie úloh umelej inteligencie. Pomáha počítaču spracovať veľké dáta a zložité modely bez spomalenia.
Prečo potrebujete rôzne typy akcelerátorov umelej inteligencie?
Potrebujete rôzne akcelerátory, pretože každá úloha umelej inteligencie je jedinečná. Niektoré fungujú najlepšie na tréning, iné na rýchle odpovede. Vyberiete si ten správny, aby ste dosiahli najlepšiu rýchlosť a ušetrili energiu.
Môžete doma používať hardvérové akcelerátory?
Áno, niektoré akcelerátory môžete používať doma. Mnoho notebookov a stolových počítačov má grafické procesory. Tie vám pomáhajú spúšťať programy umelej inteligencie na učenie, hry alebo malé projekty.
Ako hardvérové akcelerátory šetria energiu?
Hardvérové akcelerátory dokončujú úlohy umelej inteligencie rýchlo. Spotrebúvajú menej energie ako bežné procesory. To vám pomáha šetriť energiu a znižovať účet za elektrinu.
Aká je budúcnosť hardvéru umelej inteligencie?
Uvidíte viac vlastných čipov pre umelú inteligenciu. Vďaka nim budú vaše zariadenia inteligentnejšie a rýchlejšie. Nové dizajny, ako napríklad neuromorfné a kvantové čipy, zmenia spôsob, akým umelú inteligenciu používate.
