Хардвер за вештачку интелигенцију
Специјализовани рачунарски хардвер се често користи за брзо и енергетски ефикасно извршавање програма вештачке интелигенције (VI), као што су Лисп машине, неуроморфни инжењеринг, неуроморфне камере и физичке неуронске мреже. Према подацима из 2023. године, тржиштем VI хардвера доминирају ГПУ јединице.[1]
Лисп машине уреди
Лисп машине су развијене током касних 1970-их и раних 1980-их да би програми вештачке интелигенције написани у програмском језику Лисп брже радили.
Архитектура протока података уреди
Процесори с архитектуром протока података који се користе за вештачку интелигенцију служе у различите сврхе, са различитим имплементацијама као што је полиморфни ток података[2] конволуционе машине[3] од Кинаре (раније Дубоки вид), ток података вођен структуром од стране Хејла,[4] и планирање токова података од стране Серибраса.[5]
Компонентни хардвер уреди
VI акцелератори уреди
Од 2010-их, напредак рачунарског хардвера довео је до ефикаснијих метода за обуку дубоких неуронских мрежа које садрже много слојева нелинеарних скривених јединица и веома велики излазни слој.[6] До 2019. године, графичке процесорске јединице (ГПУ), често са побољшањима специфичним за VI, замениле су централне процесорске јединице (ЦПУ) као доминантно средство за VI обуку великих комерцијалних облака.[7] ОпенАИ је проценио хардверско рачунарство коришћено у највећим пројектима дубоког учења од Алек мреже (2012) до Алфа нуле (2017) и открио повећање количине потребног хардвера од 300.000 пута, са трендом времена удвостручавања од 3,4 месеца.[8][9]
Хардверске компоненте вештачке интелигенције уреди
Централне процесорске јединице (ЦПУ) уреди
Сваки рачунарски систем је изграђен на централним процесорским јединицама (ЦПУ). Они обављају дужности, врше прорачуне и извршавају наређења. Чак и ако је специјализовани хардвер ефикаснији у руковању активностима вештачке интелигенције, ЦПУ јединице су и даље од суштинског значаја за управљање општим рачунарским задацима у системима вештачке интелигенције.
Јединице за графичку обраду (ГПУ) уреди
Вештачка интелигенција је доживела драматичну трансформацију као резултат доступности јединица за графичку обраду (ГПУ). Оне су савршено подесне су за послове вештачке интелигенције који захтевају руковање огромним количинама података и сложене математичке операције због њиховог паралелног дизајна, који им омогућава да покрећу неколико прорачуна одједном.[10]
Тензорске јединице за обраду (ТПУ) уреди
У сврху убрзања и оптимизације радног оптерећења машинског учења, Гугл је креирао Тензорске процесорске јединице (ТПУ). Оне су направљене да буду подесне у прецедурама закључивања и обуке, и да добро раде када се користе на задацима неуронских мрежа.
Пољно-програмабилни низови капија (ФПГА) уреди
Пољно-програмабилни низови капија (Фиелд-Программабле Гате Арраис, ФПГА) су изузетно прилагодљиви делови хардвера који се могу подесити да обављају специфичне функције. Они су погодни за разне VI апликације због њихове свестраности, укључујући препознавање слика у реалном времену и обраду природног језика.
Меморијски системи уреди
Да би се ускладиштили и преузели подаци који су потребни за обраду, вештачкој интелигенцији су потребни ефикасни меморијски системи. Да би се избегла уска грла у приступу подацима, брзо повезивање и меморија великог капацитета су кључни.
Решења за складиштење уреди
Апликације вештачке интелигенције генеришу и користе огромне количине података. Избори видова складиштење велике брзине као што су ССД-ови и НВМе дискови омогућавају брзо преузимање података, побољшавајући општу функционалност VI система.
Квантум рачунарство уреди
Иако је још увек у раној фази, квантно рачунарство има огроман потенцијал за вештачку интелигенцију. Способност кјубита, који се често називају квантни битови, да обрађују многа стања одједном, има потенцијал да револуционише задатке вештачке интелигенције који захтевају сложене симулације и оптимизације.
Периферни VI Хардвер уреди
Гранични VI се односи на операције вештачке интелигенције (VI) које се изводе локално на уређају, негирајући потребу за сталним приступом интернету. Гранична VI технологија, која укључује специјализоване чипове и ЦПУ, чини тренутни напредак могућим за задатке као што су препознавање говора и идентификација објеката на паметним телефонима и Интернету ствари (ИоТ).
Мрежне могућности уреди
VI системи се често ослањају на податке из неколико извора. Ефикасност размене података зависи од одговорних и поузданих мрежних могућности. Брзи пренос података омогућава доношење одлука у реалном времену и беспрекорну комуникацију између компоненти вештачке интелигенције.
Референце уреди
- ^ „Нвидиа: Тхе цхип макер тхат бецаме ан АИ суперпоwер”. ББЦ Неwс. 25. 5. 2023. Приступљено 18. 6. 2023.
- ^ Маxфиелд, Маx (24. 12. 2020). „Саy Хелло то Дееп Висион'с Полyморпхиц Датафлоw Арцхитецтуре”. Елецтрониц Енгинееринг Јоурнал. Тецхфоцус медиа.
- ^ „Кинара (формерлy Дееп Висион)”. Кинара. 2022. Приступљено 2022-12-11.
- ^ „Хаило”. Хаило. Приступљено 2022-12-11.
- ^ Лие, Сеан (29. 8. 2022). Церебрас Арцхитецтуре Дееп Диве: Фирст Лоок Инсиде тхе ХW/СW Цо-Десигн фор Дееп Леарнинг. Церебрас (Извештај).
- ^ Ресеарцх, АИ (23. 10. 2015). „Дееп Неурал Нетwоркс фор Ацоустиц Моделинг ин Спеецх Рецогнитион”. АИресеарцх.цом. Приступљено 23. 10. 2015.
- ^ Кобиелус, Јамес (27. 11. 2019). „ГПУс Цонтинуе то Доминате тхе АИ Аццелератор Маркет фор Ноw”. ИнформатионWеек (на језику: енглески). Приступљено 11. 6. 2020.
- ^ Тиернан, Раy (2019). „АИ ис цхангинг тхе ентире натуре оф цомпуте”. ЗДНет (на језику: енглески). Приступљено 11. 6. 2020.
- ^ „АИ анд Цомпуте”. ОпенАИ (на језику: енглески). 16. 5. 2018. Приступљено 11. 6. 2020.
- ^ „Бридгинг Интеллигенце анд Тецхнологy : Артифициал Интеллигенце Хардwаре Реqуирементс”. Сабуј Басинда (на језику: енглески). 22. 8. 2023. Приступљено 23. 8. 2023.