அதிக அளவிலான தரவைக் கையாள நீங்கள் வன்பொருள் முடுக்கிகளைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள். அவை சிக்கலான AI மாதிரிகளை மிக வேகமாக இயக்க உதவுகின்றன. இந்த சாதனங்கள் AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் வேலைகளை எளிதாகவும் வலுவாகவும் ஆக்குகின்றன. கடந்த சில ஆண்டுகளில், பல புதிய வகையான AI வன்பொருள்கள் உள்ளன. நிறுவனங்கள் இப்போது வெவ்வேறு AI வேலைகளுக்கு சிறப்பு தளங்களை உருவாக்குகின்றன:
மைக்ரோசாப்ட் தனது ஹோலோலென்ஸ் ஹெட்செட்டுக்கு ஒரு AI சிப்பை உருவாக்குகிறது.
கிளவுட்டில் AI க்கு கூகிள் டென்சர் செயலாக்க அலகைப் பயன்படுத்துகிறது.
அமேசான் அலெக்சாவிற்காக ஒரு AI சிப்பை உருவாக்குகிறது.
ஆப்பிள் நிறுவனம் சிரி மற்றும் ஃபேஸ்ஐடிக்கு ஒரு AI செயலியை உருவாக்குகிறது.
டெஸ்லா நிறுவனம் சுயமாக இயங்கும் கார்களுக்கான AI செயலியை உருவாக்குகிறது.
AI மென்பொருள் ஸ்மார்ட்டாகும்போது, வன்பொருளும் அதற்கு ஏற்றவாறு மாறுகிறது.
முக்கிய எடுத்துக்காட்டுகள்
வன்பொருள் முடுக்கிகள் AI பணிகளை விரைவுபடுத்துகின்றன. அவை அதிக அளவிலான தரவை விரைவாகக் கையாள உதவுகின்றன.
GPUகள் மற்றும் ASICகள் போன்ற பல்வேறு முடுக்கிகள் உள்ளன. ஒவ்வொன்றும் குறிப்பிட்ட AI வேலைகளுக்காக உருவாக்கப்பட்டவை. உங்கள் தேவைகளுக்கு ஏற்ற ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
வன்பொருள் முடுக்கிகள் குறைந்த ஆற்றலைப் பயன்படுத்தி குறைந்த பணத்தைச் செலவழிக்க முடியும். இது உங்கள் AI திட்டங்களை சிறப்பாகச் செயல்பட வைக்கிறது.
இணை கணக்கீடு பெரிய பணிகளை சிறிய பணிகளாகப் பிரிக்கிறது. இந்த சிறிய வேலைகள் AI செயல்திறனை அதிகரிக்க ஒரே நேரத்தில் இயங்குகின்றன.
எதிர்காலத்தில், AI வன்பொருளில் சிறப்பு சில்லுகள் மற்றும் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் இருக்கும். இவை விஷயங்களை இன்னும் வேகமாகவும் திறமையாகவும் மாற்றும்.
AI இல் வன்பொருள் முடுக்கிகள்
வேகம் மற்றும் செயல்திறன்
செயற்கை நுண்ணறிவில் (AI) ஏராளமான தரவுகளுடன் பணிபுரிய உங்களுக்கு வேகமான கருவிகள் தேவை . வன்பொருள் முடுக்கிகள் (Hardware accelerators) தரவுகளை மிக வேகமாகச் செயலாக்க உதவுகின்றன. இந்தச் சாதனங்கள் சாதாரண CPU-க்களை விட வேகமானவை. இயந்திரக் கற்றல் (machine learning) மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுப் பணிகளை விரைவாகச் செய்ய நீங்கள் அவற்றைப் பயன்படுத்தலாம் .
AI முடுக்கிகளின் சில முக்கிய வகைகள் பின்வருமாறு:
கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகள் (GPU)
டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் (TPUகள்)
மைய செயலாக்க அலகுகள் (CPUகள்)
ஃபீல்ட்-ப்ரோக்ராம்மபிள் கேட் அரேஸ் (FPGAs)
GPU-க்கள் பல சிறிய கோர்களைக் கொண்டிருப்பதால் அவை சிறப்பு வாய்ந்தவை. ஒரே நேரத்தில் ஏராளமான கணிதச் செயல்பாடுகளைச் செய்ய அவற்றைப் பயன்படுத்தலாம். படங்களை அடையாளம் காணுதல் அல்லது மொழி சார்ந்த பணிகள் போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு வேலைகளுக்கு இது மிகவும் சிறந்தது. பிரத்யேக ASIC-கள் குறிப்பிட்ட பணிகளுக்காக உருவாக்கப்படுகின்றன. அவை உங்களுக்கு வலுவான செயல்திறனை வழங்குவதோடு, ஆற்றலையும் சேமிக்கின்றன. இந்த முடுக்கிகள், மாடல்களுக்கு வேகமாகப் பயிற்சி அளிக்கவும், குறைந்த ஆற்றலைப் பயன்படுத்தவும் உதவுகின்றன.
குறிப்பு: நீங்கள் வன்பொருள் முடுக்கிகளைப் பயன்படுத்தினால், உங்கள் AI மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளிப்பதை நாட்களுக்குப் பதிலாக சில மணிநேரங்களிலேயே முடித்துவிடலாம் .
இந்த முடுக்கிகள் எவ்வளவு வேகமாகச் செயல்படுகின்றன என்பதை அளவீடுகள் காட்டுகின்றன. உதாரணமாக, GPU-க்கள் சுமார் 15,700 GFLOPS வேகத்தை எட்ட முடியும். TPU-க்கள் ஒவ்வொரு வினாடிக்கும் 275,000 INT8 செயல்பாடுகள் வரை செய்ய முடியும். MLPerf பயிற்சி அளவீடு போன்ற கருவிகள், வெவ்வேறு AI முடுக்கிகள் எவ்வளவு சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன என்பதை ஒப்பிட்டுப் பார்க்க உங்களை அனுமதிக்கின்றன. உங்கள் AI பணிகளுக்கு எது சிறந்தது என்பதை நீங்கள் கண்டறியலாம்.
ஆழ்ந்த கற்றலை செயல்படுத்துதல்
ஆழ் கற்றல் மாதிரிகள் பில்லியன் கணக்கான அளவுருக்களைக் கொண்டிருக்கலாம். இந்த மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க உங்களுக்கு வலிமையான செயற்கை நுண்ணறிவு முடுக்கிகள் தேவை. FPGA-கள், GPU-கள் மற்றும் ASIC-கள் போன்ற வன்பொருள் முடுக்கிகள் இதைச் சாத்தியமாக்குகின்றன. அவை குறைந்த நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தவும், வேகமாகச் செயல்படவும் உங்களுக்கு உதவுகின்றன. இதன் பொருள், நினைவகச் சிக்கல்கள் இல்லாமல் உங்களால் பெரிய மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க முடியும்.
ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு பல்வேறு முடுக்கிகள் எவ்வாறு உதவுகின்றன என்பது இங்கே:
முடுக்கி | இது எப்படி உதவுகிறது |
|---|---|
ஜி.பீ.யூகள் | சிக்கலான நரம்பியல் வலையமைப்புகளுக்கு அவர்கள் பல செயலிகளைப் பயன்படுத்துகிறார்கள். இதன் காரணமாக நீங்கள் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை வேகமாகப் பயிற்றுவிக்க முடியும். |
மின்சுற்று | அவை சிறப்பு AI பணிகளுக்காக உருவாக்கப்பட்டவை . இதன் மூலம் நீங்கள் விரைவான பயிற்சியைப் பெறுவீர்கள், மேலும் குறைந்த சக்தியையே பயன்படுத்துவீர்கள். |
FPGA க்களுக்கு | உங்கள் தேவைக்கேற்ப அவற்றின் வடிவமைப்பை மாற்றலாம். நீங்கள் அவற்றை மிகவும் திறமையானதாக மாற்றலாம் மற்றும் பெரிய மாடல்களைக் கையாளலாம். |
உங்களுக்கு அதிக அலைவரிசை நினைவக அமைப்புகளும் கிடைக்கின்றன. இந்த அமைப்புகள் தரவுகள் தேங்குவதைத் தடுத்து, உங்கள் AI மாதிரிகளைச் சீராக இயங்க வைக்கின்றன. நீங்கள் ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட GPU-க்களைப் பயன்படுத்தும்போது, இன்னும் பெரிய மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க முடியும். இன்ஃபினிபேண்ட் மற்றும் என்வி-லிங்க் போன்ற தொழில்நுட்பங்கள், சாதனங்களுக்கு இடையில் தரவுகளை வேகமாக நகர்த்த உதவுகின்றன. இது உங்கள் AI பணிகளைப் பெரியதாகவும் மேலும் திறமையானதாகவும் ஆக்குகிறது.
தரவை விரைவாகப் பெற, தரவு இருப்பிடம் குறித்த விழிப்புணர்வு முறைகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
பயிற்சியின் போது நீங்கள் தகவல்தொடர்பு அளவைக் குறைக்கலாம்.
அதிக வேகத்திற்கு நீங்கள் எண்கணித அலகுகளை சிறப்பாக உருவாக்கலாம்.
இந்தக் கருவிகளைக் கொண்டு, பேச்சு அறிதல், தானியங்கி கார்கள் மற்றும் மருத்துவ நோயறிதல் போன்ற மேம்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவுப் பணிகளுக்காக ஆழ் கற்றல் மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்கலாம் . வன்பொருள் முடுக்கிகள், செயற்கை நுண்ணறிவில் சிறந்த துல்லியத்தையும் வேகத்தையும் பெற உங்களுக்கு உதவுகின்றன.
AI முடுக்கிகளின் வகைகள்
நீங்கள் பல AI முடுக்கிகளில் இருந்து தேர்வு செய்யலாம். ஒவ்வொன்றும் ஒரு சிறப்பு வேலைக்காக உருவாக்கப்பட்டது. சில குறிப்பிட்ட AI பணிகளுக்கு சிறப்பாக செயல்படுகின்றன. முக்கிய வகைகள் GPUகள், NPUகள், FPGAகள் மற்றும் ASICகள். இந்த கருவிகள் இயந்திர கற்றலை விரைவாகவும் சிறப்பாகவும் செய்ய உங்களுக்கு உதவுகின்றன.
வன்பொருள் முடுக்கி | முக்கிய அம்சங்கள் | நன்மைகள் | வரம்புகள் |
|---|---|---|---|
ஜி.பீ.யூகள் | அவை ஒன்றாக வேலை செய்ய பல கோர்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. | கணித வேலைகளுக்கும் வேகமான தரவு வேலைகளுக்கும் சிறந்தது. | ASIC-களைப் போல சில வேலைகளுக்கு நல்லதல்ல. |
NPUகள் | நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்காக உருவாக்கப்பட்டது. | ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு மிகவும் நல்லது மற்றும் ஆற்றலைச் சேமிக்கிறது. | FPGA-களைப் போல நெகிழ்வானது அல்ல. |
FPGA க்களுக்கு | அவை செயல்படும் விதத்தை நீங்கள் மாற்றலாம். | நீங்கள் அவற்றை சிறப்பு வேலைகளுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றி விரைவான முடிவுகளைப் பெறலாம். | அமைத்து நிரல் செய்வது கடினம். |
மின்சுற்று | ஒரே ஒரு வேலைக்காக உருவாக்கப்பட்டது. | மிக வேகமாகவும் அந்த வேலைக்கு மிகக் குறைந்த சக்தியையும் பயன்படுத்துகிறது. | நீங்கள் அவற்றை வேறு வேலைகளுக்குப் பயன்படுத்த முடியாது. |
ஜி.பீ.யூகள்
AI வேலைகளுக்கு GPU-கள் அதிகம் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அவை ஒரே நேரத்தில் பல விஷயங்களைச் செய்ய முடியும். இது நிறைய தரவை விரைவாகக் கையாள உதவுகிறது. ஆழமான கற்றலுக்கும் பதில்களை விரைவாகக் கண்டறிவதற்கும் GPU-கள் சிறந்தவை. நீங்கள் மாதிரிகளை விரைவாகப் பயிற்றுவிக்கலாம் மற்றும் பட அங்கீகாரம் போன்ற விஷயங்களைச் செய்யலாம். இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படும் கணிதத்திற்கும் GPU-கள் உதவுகின்றன.
GPUகள் ஒரே நேரத்தில் பல தரவுத் துண்டுகளில் வேலை செய்கின்றன.
நீங்கள் விரைவான பயிற்சியையும் AI க்கு அதிக சக்தியையும் பெறுவீர்கள்.
NPUகள்
NPUகள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்காக உருவாக்கப்படுகின்றன. பல AI தயாரிப்புகளில் அவற்றை நீங்கள் காணலாம். NPUகள் வேகமானவை மற்றும் ஆழமான கற்றலுக்கு ஆற்றலைச் சேமிக்கின்றன. சுயமாக ஓட்டும் கார்கள் அல்லது ரோபோக்கள் போன்ற விரைவான பதில்கள் தேவைப்படும் விஷயங்களுக்கு அவை நல்லது. சென்சார் தரவு, பேச்சு மற்றும் படங்களுக்கு NPUகள் உதவுகின்றன.
NPUகள் AI அமைப்புகளை சிறப்பாக செயல்பட வைக்கின்றன.
அவர்கள் விரைவான பதில்கள் மற்றும் ஊடக வேலைகளுக்கு உதவுகிறார்கள்.
FPGA க்களுக்கு
FPGA-க்கள் உங்கள் தேவைகளுக்கு ஏற்ப எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை மாற்ற உதவுகின்றன. நீங்கள் அவற்றை வாங்கிய பிறகு புதிய வேலைகளுக்கு அவற்றை அமைக்கலாம். விரைவான முடிவுகளும் அதிக சக்தியும் தேவைப்படும் வேலைகளுக்கு FPGA-க்கள் நல்லது. நீங்கள் கட்டுப்பாட்டை விரும்பும் சிறப்பு AI வேலைகளுக்கு அவற்றைப் பயன்படுத்தலாம்.
உங்கள் AI-க்கான வன்பொருளை வடிவமைக்க FPGA-க்கள் உங்களை அனுமதிக்கின்றன.
உங்களுக்குத் தேவைக்கேற்ப அவற்றைப் புதிய வேலைகளுக்கு மாற்றலாம்.
மின்சுற்று
ASIC-கள் ஒரு வகையான AI வேலைக்காக உருவாக்கப்படுகின்றன. அவை உங்களுக்கு அதிகபட்ச வேகத்தை அளித்து ஆற்றலைச் சேமிக்கின்றன. குரல் அல்லது தரவு மைய வேலை போன்ற மாறாத வேலைகளுக்கு ASIC-கள் சிறந்தவை. அவை வேகமானவை மற்றும் குறைந்த சக்தியைப் பயன்படுத்துகின்றன, ஆனால் நீங்கள் அவற்றை மற்ற விஷயங்களுக்குப் பயன்படுத்த முடியாது.
ASIC-கள் சிறப்பு AI வேலைகளுக்காக உருவாக்கப்படுகின்றன.
நீங்கள் விரைவான பதில்களைப் பெறுவீர்கள், ஆற்றலைச் சேமிப்பீர்கள்.
குறிப்பு: நீங்கள் ஒரு AI முடுக்கியைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது, உங்கள் AI வேலைகள் மற்றும் விஷயங்களை எவ்வளவு மாற்ற வேண்டும் என்பதைப் பற்றி சிந்தியுங்கள். ஒவ்வொரு வகையும் வெவ்வேறு வேலைகளுக்கு நல்லது.
AI பணிச்சுமை உகப்பாக்கம்
பயிற்சி vs அனுமானம்
AI-யில் இரண்டு முக்கிய படிகள் உள்ளன. முதலாவது பயிற்சி. பயிற்சிக்கு அதிக கணினி சக்தி தேவை. நீங்கள் பல கணித சிக்கல்களை மீண்டும் மீண்டும் செய்கிறீர்கள். வலுவான AI முடுக்கிகள் இந்த கடினமான வேலைகளுக்கு உதவுகின்றன. இரண்டாவது படி அனுமானம். அனுமானம் என்பது AI புதிய தரவைப் பார்த்து தேர்வுகளை செய்கிறது. இந்தப் படிக்கு அதிக வன்பொருள் தேவையில்லை. நீங்கள் ஒரு முடுக்கி அல்லது ஒரு CPU-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
குறிப்பு: அனுமானத்தை விரைவாகச் செய்வது நிறைய பணத்தை மிச்சப்படுத்தும். மோசடி சரிபார்ப்புகள் மற்றும் பரிந்துரைகள் போன்ற பல AI கருவிகளுக்கு விரைவான மற்றும் புத்திசாலித்தனமான அனுமானம் தேவை.
நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கும் வன்பொருள் உங்கள் வேலையைப் பொறுத்தது. இங்கே சில உதாரணங்கள்:
சூழ்நிலையில் | பயிற்சி வன்பொருள் | அனுமான வன்பொருள் |
|---|---|---|
விற்பனை முன்னறிவிப்பு இயந்திரம் | சிபியு | சிபியு |
பட வகைப்பாடு மாதிரி | ஜி.பீ. | தேவைப்பட்டால் CPU அல்லது GPU |
நீங்கள் அனுமானம் செய்யும் விதம் மாறலாம். அது உங்கள் மாதிரி எவ்வளவு பெரியது, எங்கு பயன்படுத்துகிறீர்கள், எவ்வளவு விரைவாக பதில்களை விரும்புகிறீர்கள் என்பதைப் பொறுத்தது. நீங்கள் விஷயங்களை அமைக்க வேண்டும், அவற்றை சரிசெய்ய வேண்டும், அவற்றை இடத்தில் வைக்க வேண்டும், பெரிய மாதிரிகளுடன் வேலை செய்ய வேண்டும் அல்லது விளிம்பில் பயன்படுத்த வேண்டும். ஒரு நல்ல அனுமான அமைப்பை உருவாக்குவதற்கு பெரும்பாலும் நிபுணர்கள் தேவைப்படுகிறார்கள். இது புதிய வன்பொருளைப் பற்றியது மட்டுமல்ல.
இணை கணக்கீட்டு நுட்பங்கள்
இணை கணக்கீட்டைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் நீங்கள் AI ஐ சிறப்பாகச் செயல்பட வைக்கலாம். இதன் பொருள் நீங்கள் பெரிய வேலைகளை சிறிய வேலைகளாகப் பிரிக்கிறீர்கள். இந்த சிறிய வேலைகளை ஒரே நேரத்தில் இயக்குகிறீர்கள். AI முடுக்கிகள் இதைச் செய்ய வெவ்வேறு வழிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன:
இணை செயலாக்கம் பல CPUகள் அல்லது GPUகளில் வேலைகளைப் பிரிக்கிறது. இது AI வேலை செய்வதை வேகமாகவும் சிறப்பாகவும் ஆக்குகிறது.
தரவு இணைச் செயல்பாடு உங்கள் தரவை துண்டுகளாகப் பிரிக்கிறது. ஒவ்வொரு முடுக்கியும் ஒரு துண்டில் வேலை செய்கிறது. நீங்கள் எல்லா பதில்களையும் ஒன்றாக இணைக்கிறீர்கள்.
மாதிரி இணைத்தன்மை AI மாதிரியைப் பிரிக்கிறது. வெவ்வேறு முடுக்கிகள் ஒரே நேரத்தில் வெவ்வேறு பகுதிகளில் வேலை செய்கின்றன.
இந்த வழிகள் AI பயன்பாடுகள் வேகமாக வேலை செய்ய உதவுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, GPUகள் மற்றும் NPUகள் ஆழமான கற்றலுக்கு உதவவும் ஆற்றலைச் சேமிக்கவும் இணை செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. நீங்கள் சிறந்த முடிவுகளைப் பெறுவீர்கள், மேலும் பெரிய AI வேலைகளில் வேகத்தைக் குறைக்காமல் வேலை செய்யலாம்.
முடுக்கிகளை ஒப்பிடுதல்
செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறன்
உங்கள் AI திட்டங்கள் வேகமாக இயங்க வேண்டும் மற்றும் குறைந்த ஆற்றலைப் பயன்படுத்த வேண்டும் என நீங்கள் விரும்புவீர்கள். வெவ்வேறு வன்பொருட்களை ஒப்பிடும்போது, அவை பணிகளை எவ்வளவு விரைவாக முடிக்கின்றன மற்றும் எவ்வளவு சக்தியைப் பயன்படுத்துகின்றன என்பதை நீங்கள் கவனிப்பீர்கள். சில முடுக்கிகள் மற்றவற்றை விட AI மாதிரிகளுக்கு மிக வேகமாகப் பயிற்சி அளிக்க முடியும். உதாரணமாக, சமீபத்திய அளவீட்டு முடிவுகள், என்விடியா B300 வெறும் 9.59 நிமிடங்களில் பயிற்சியை முடிக்க முடியும் என்பதைக் காட்டுகின்றன. ஏஎம்டி இன்ஸ்டிங்க்ட் MI355X பழைய மாடல்களை விட 2.8 மடங்கு வரை வேகமானது. கீழேயுள்ள அட்டவணையில் இந்தச் சாதனங்கள் எவ்வாறு ஒப்பிடப்படுகின்றன என்பதை நீங்கள் காணலாம்.
ஜி.பீ.யூ மாதிரி | பயிற்சி நேரம் (நிமிடங்கள்) | செயல்திறன் ஆதாயம் |
|---|---|---|
AMD இன்ஸ்டிங்க்ட் MI355X | 10.18 | 2.8 மடங்கு வரை வேகமாக |
என்விடியா பி200 | 9.85 | : N / A |
என்விடியா பி300 | 9.59 | : N / A |
AMD இன்ஸ்டிங்க்ட் MI300X | 28 | : N / A |
AMD இன்ஸ்டிங்க்ட் MI325X | ~ 20 | : N / A |
உங்கள் தேவைகளுக்கு ஏற்ற சிறந்த AI வன்பொருளைத் தேர்ந்தெடுக்க இந்த எண்களைப் பயன்படுத்தலாம். விரைவான பயிற்சி என்பது நீங்கள் அதிக யோசனைகளை முயற்சித்து விரைவில் முடிவுகளைப் பெறலாம் என்பதாகும். உயர் செயல்திறன் ஆற்றலையும் பணத்தையும் மிச்சப்படுத்தவும் உதவுகிறது. சரியான வன்பொருளைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது, வேகம் மற்றும் செயல்திறன் இரண்டையும் அதிகரிக்கிறீர்கள்.
வரிசைப்படுத்தல் காட்சிகள்
மேகம் அல்லது விளிம்பில் போன்ற பல இடங்களில் நீங்கள் ai ஐப் பயன்படுத்தலாம். ஒவ்வொரு இடத்திற்கும் அதன் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் வரம்புகள் உள்ளன. நீங்கள் விளிம்பில் AI ஐ இயக்கினால், நெட்வொர்க் தாமதங்களைக் குறைக்கிறீர்கள். உங்கள் தரவை தனிப்பட்டதாக வைத்திருப்பதோடு செலவுகளையும் குறைக்கிறீர்கள். எடுத்துக்காட்டாக, எட்ஜ் AI நெட்வொர்க் காத்திருப்பு நேரத்தை 50 முதல் 200 மில்லி விநாடிகள் வரை நீக்க முடியும். இது தரவு செலவுகளை 80% வரை குறைக்கிறது. மேகத்தில், நீங்கள் அதிக தாமதங்களையும் அதிக தரவு பயன்பாட்டையும் சந்திக்க நேரிடும்.
விளிம்பு மற்றும் மேக AI ஐ ஒப்பிட உதவும் ஒரு அட்டவணை இங்கே:
அம்சம் | எட்ஜ் AI நன்மைகள் | கிளவுட் AI வரம்புகள் |
|---|---|---|
தாமதத்தைத் | 50-200ms நெட்வொர்க் ரவுண்ட்-ட்ரிப் தாமதத்தை நீக்குகிறது | தரவு பரிமாற்றம் காரணமாக அதிக தாமதம் |
தரவு தனியுரிமை | உணர்திறன் தரவை உள்ளூரில் செயலாக்குகிறது | வெளிப்புற சேவையகங்களுக்கு தரவு பரிமாற்றம் தேவை. |
அலைவரிசை உகப்பாக்கம் | தரவை உள்ளூரில் செயலாக்குவதன் மூலம் அலைவரிசையைக் குறைக்கிறது. | தரவு பரிமாற்றத்திற்கான அதிக அலைவரிசை பயன்பாடு |
செலவு குறைப்பு | தரவு பரிமாற்ற செலவுகளில் 60-80% குறைப்பு | அலைவரிசை காரணமாக அதிக செயல்பாட்டு செலவுகள் |
உங்கள் AI எங்கு இயங்க வேண்டும் என்பதைப் பற்றி நீங்கள் சிந்திக்க வேண்டும். உங்களுக்கு விரைவான பதில்களும் தனியுரிமையும் தேவைப்பட்டால், edge AI சிறப்பாகச் செயல்படும். பெரிய வேலைகளுக்கு உங்களுக்கு அதிக சக்தி தேவைப்பட்டால், cloud AI சிறப்பாக இருக்கலாம். சரியான தேர்வு உங்கள் திட்டம் மற்றும் இலக்குகளைப் பொறுத்தது.
சவால்கள் மற்றும் போக்குகள்
ஒருங்கிணைப்பு சிக்கல்கள்
நீங்கள் AI-யில் வன்பொருள் முடுக்கிகளைப் பயன்படுத்தும்போது, சிக்கல்களைச் சந்திக்க நேரிடும். உங்கள் வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருள் நன்றாக வேலை செய்வதை உறுதி செய்ய வேண்டும். அவை பொருந்தவில்லை என்றால், உங்கள் AI மாதிரிகள் மெதுவாக இயங்கக்கூடும். நீங்கள் எவ்வளவு ஆற்றலையும் நினைவகத்தையும் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்பதையும் நீங்கள் கவனிக்க வேண்டும். பெரிய AI மாதிரிகளுக்கு இது மிகவும் முக்கியமானது. சில நேரங்களில், புதிய AI முறைகளுக்கு உங்கள் அமைப்பை மாற்ற வேண்டியிருக்கும். கீழே உள்ள அட்டவணை சில பொதுவான சிக்கல்களை பட்டியலிடுகிறது:
சவால் | விளக்கம் |
|---|---|
வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருளை பொருத்துவதன் மூலம் சிறந்த வேகத்தைப் பெறுதல். | |
வள செயல்திறன் | பெரிய AI மாதிரிகளுக்கு குறைந்த ஆற்றல் மற்றும் நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துதல். |
ஒத்துப்போகும் | புதிய செயற்கை நுண்ணறிவு யோசனைகளுக்கு ஏற்ப உங்கள் அமைப்பு மாறுவதை உறுதி செய்தல். |
இந்தப் பிரச்சினைகளுக்கு உதவ புதிய மென்பொருளைப் பயன்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, SNAX பல்வேறு முடுக்கிகளை எளிதாக இணைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது உங்களுக்கு ஒரு எளிய அடுக்கை வழங்குகிறது, எனவே நீங்கள் உங்கள் AI வேலையில் கவனம் செலுத்தலாம். SNAX-MLIR நினைவகம் மற்றும் தரவை சிறப்பாகப் பயன்படுத்த உதவுகிறது. இது உங்கள் AI அமைப்பை வேகமாகச் செயல்பட வைக்கிறது.
குறிப்பு: SNAX போன்ற கருவிகள் உங்கள் AI வளரும்போது புதிய முடுக்கிகளைச் சேர்க்கவும் உங்கள் அமைப்பை மாற்றவும் உங்களை அனுமதிக்கின்றன.
AI வன்பொருளின் எதிர்காலம்
AI வன்பொருளில் பெரிய மாற்றங்கள் வரவிருக்கின்றன. நிறுவனங்கள் இப்போது சில வேலைகளுக்கு சிறப்பு AI சில்லுகளை உருவாக்குகின்றன. இந்த சில்லுகள் உங்கள் AI வேகமாக இயங்கவும் குறைந்த ஆற்றலைப் பயன்படுத்தவும் உதவுகின்றன. GPUகள், FPGAகள் மற்றும் ASICகள் போன்ற வெவ்வேறு செயலிகளை ஒன்றாகப் பயன்படுத்தும் பல அமைப்புகளையும் நீங்கள் காண்பீர்கள். இது ஹீட்டோரோஜெனரிக் கம்ப்யூட்டிங் என்று அழைக்கப்படுகிறது. இது ஒவ்வொரு AI வேலைக்கும் சிறந்த முடிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.
எதிர்காலத்திற்கான சில போக்குகள் இங்கே:
NPUகள் மற்றும் TPUகள் போன்ற தனிப்பயன் AI சில்லுகள் அதிகமாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங், நீங்கள் தரவைப் பெறும் இடத்திற்கு அருகிலேயே செயலாக்க அனுமதிக்கிறது. இது தாமதங்களைக் குறைத்து, உங்கள் தரவை தனிப்பட்டதாக வைத்திருக்கும்.
நியூரோமார்பிக் கம்ப்யூட்டிங், ஆற்றலைச் சேமிக்கவும், செயற்கை நுண்ணறிவை மேம்படுத்தவும் மூளை போன்ற வடிவமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் மிகவும் கடினமான சிக்கல்களைத் தீர்க்கக்கூடும், ஆனால் அது இன்னும் பல சிக்கல்களைச் சரிசெய்ய வேண்டியுள்ளது.
நிபுணர்கள் AI வன்பொருள் சந்தை மிகவும் வளரும் என்று கருதுகின்றனர். 2024 ஆம் ஆண்டில், சந்தை $16.55 பில்லியனாக இருக்கும். 2029 ஆம் ஆண்டில், இது $52.76 பில்லியனாக இருக்கலாம். அதாவது இது ஒவ்வொரு ஆண்டும் சுமார் 26% வளரும்.
குறிப்பு: AI வன்பொருள் சிறப்பாக வருவதால், உங்கள் AI திட்டங்களை வேகமாகவும் வலுவாகவும் மாற்ற உங்களுக்கு அதிக வழிகள் கிடைக்கும்.
AI-யில் உள்ள வன்பொருள் முடுக்கிகளிலிருந்து நீங்கள் நிறைய நல்ல விஷயங்களைப் பெறுகிறீர்கள். இந்த கருவிகள் வேகமாக வேலை செய்ய உங்களுக்கு உதவுகின்றன. அவை உடனடியாக தேர்வுகளைச் செய்ய உங்களை அனுமதிக்கின்றன. நீங்கள் அவற்றைப் பயன்படுத்தும்போது பணத்தையும் மிச்சப்படுத்துகிறீர்கள். விரைவான பார்வைக்கு கீழே உள்ள அட்டவணையைப் பாருங்கள்:
பெனிபிட் | விளக்கம் |
|---|---|
மேம்பட்ட செயல்திறன் | AI-ஐ வேகமாக்கி சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது |
ஆற்றல் திறன் | AI வேலைகளுக்கு குறைந்த சக்தியைப் பயன்படுத்துகிறது. |
அளவீடல் | உங்கள் AI பெரிதாகும்போது வளரலாம். |
உங்கள் AI வேலைக்கு சிறந்த முடுக்கியைத் தேர்வுசெய்க. புதிய சிப் வடிவமைப்புகளும் ஆற்றலைச் சேமிப்பதற்கான வழிகளும் எதிர்காலத்தில் AI செயல்படும் விதத்தை மாற்றும்.
FAQ
AI இல் வன்பொருள் முடுக்கி என்றால் என்ன?
வன்பொருள் முடுக்கி என்பது ஒரு சிறப்பு சிப் அல்லது சாதனம். AI பணிகளை விரைவுபடுத்த இதைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள். இது உங்கள் கணினி பெரிய தரவு மற்றும் சிக்கலான மாதிரிகளை மெதுவாக்காமல் கையாள உதவுகிறது.
உங்களுக்கு ஏன் பல்வேறு வகையான AI முடுக்கிகள் தேவை?
ஒவ்வொரு AI வேலையும் தனித்துவமானது என்பதால் உங்களுக்கு வெவ்வேறு முடுக்கிகள் தேவை. சில பயிற்சிக்கு சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன, மற்றவை விரைவான பதில்களுக்குச் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன. சிறந்த வேகத்தைப் பெறவும் ஆற்றலைச் சேமிக்கவும் நீங்கள் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுக்கிறீர்கள்.
வீட்டில் வன்பொருள் முடுக்கிகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
ஆம், நீங்கள் வீட்டிலேயே சில முடுக்கிகளைப் பயன்படுத்தலாம். பல மடிக்கணினிகள் மற்றும் டெஸ்க்டாப்களில் GPUகள் உள்ளன. இவை கற்றல், விளையாட்டுகள் அல்லது சிறிய திட்டங்களுக்கான AI நிரல்களை இயக்க உதவுகின்றன.
வன்பொருள் முடுக்கிகள் எவ்வாறு ஆற்றலைச் சேமிக்கின்றன?
வன்பொருள் முடுக்கிகள் AI பணிகளை விரைவாக முடிக்கின்றன. அவை வழக்கமான CPUகளை விட குறைவான மின்சாரத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. இது ஆற்றலைச் சேமிக்கவும் உங்கள் மின்சாரக் கட்டணத்தைக் குறைக்கவும் உதவுகிறது.
AI வன்பொருளின் எதிர்காலம் என்ன?
AI-க்கான கூடுதல் தனிப்பயன் சில்லுகளை நீங்கள் காண்பீர்கள். இவை உங்கள் சாதனங்களை ஸ்மார்ட்டாகவும் வேகமாகவும் மாற்றும். நியூரோமார்பிக் மற்றும் குவாண்டம் சில்லுகள் போன்ற புதிய வடிவமைப்புகள் நீங்கள் AI-ஐ பயன்படுத்தும் விதத்தை மாற்றும்.
