Cele mai promițătoare 5 tehnologii hardware AI

Inteligența artificială (AI) a făcut progrese remarcabile de la sfârșitul anului 2022. Aplicațiile software din ce în ce mai sofisticate bazate pe inteligență artificială revoluționează diverse sectoare, oferind soluții inventive. De la chatbot-uri fără întreruperi de servicii pentru clienți până la generatoare vizuale uimitoare, AI ne îmbunătățește experiențele zilnice. Cu toate acestea, în culise, hardware-ul AI este esențial în alimentarea acestor sisteme inteligente.

Ce este hardware-ul AI?

Hardware-ul AI se referă la hardware-ul computerizat specializat conceput pentru a îndeplini sarcinile legate de AI în mod eficient. Aceasta include cipuri specifice și circuite integrate care oferă o procesare mai rapidă și capabilități de economisire a energiei. În plus, oferă infrastructura necesară pentru a executa algoritmi și modele AI în mod eficient.

Rolul hardware-ului AI în învățarea automată este crucial, deoarece ajută la execuția de programe complexe pentru modele de învățare profundă. În plus, în comparație cu hardware-ul computerului convențional, cum ar fi unitățile centrale de procesare (CPU), hardware-ul AI poate accelerează numeroase procese, reducând semnificativ timpul și costurile necesare antrenării algoritmilor și execuţie.

În plus, odată cu popularitatea tot mai mare a AI și modele de învățare automată, a existat o cerere crescută pentru soluții de accelerare. Drept urmare, companii precum Nvidia, cel mai mare producător de GPU din lume, au înregistrat o creștere substanțială. În iunie 2023, The Washington Post a raportat că valoarea de piață a Nvidia a depășit 1 trilion de dolari, depășind valoarea Tesla și Meta. Succesul Nvidia evidențiază importanța hardware-ului AI în peisajul tehnologic de astăzi.

1. Chipsuri de calcul Edge

Dacă ești familiarizat cu ce este edge computing, probabil că aveți o anumită înțelegere a cipurilor edge computing. Aceste procesoare specializate sunt proiectate special pentru a rula modele AI la marginea rețelei. Cu cipurile edge computing, utilizatorii pot procesa datele și pot efectua operațiuni analitice cruciale direct la sursa datelor, eliminând necesitatea transmiterii datelor către sisteme centralizate.

Aplicațiile pentru cipurile edge computing sunt diverse și extinse. Ei găsesc utilitate în mașinile cu conducere autonomă, sistemele de recunoaștere facială, camerele inteligente, dronele, dispozitivele medicale portabile și alte scenarii de luare a deciziilor în timp real.

Avantajele cipurilor edge computing sunt semnificative. În primul rând, reduc foarte mult latența prin procesarea datelor în apropierea sursei lor, îmbunătățind performanța generală a ecosistemelor AI. În plus, edge computing îmbunătățește securitatea prin reducerea la minimum a cantității de date care trebuie transmise în cloud.

Iată câțiva dintre cei mai importanți producători de hardware AI în domeniul cipurilor edge computing:

• Jetson Xavier NX
• Seria AMD EPYC™ Embedded 3000
• Jetson Nano
• ARM Cortex-M55
• ARM Ethos-U55

2. Hardware cuantic

Unii s-ar putea întreba, "Ce este calculul cuantic și este chiar real?„Calculul cuantic este într-adevăr un sistem de calcul real și avansat care funcționează pe baza principiilor mecanicii cuantice. În timp ce computerele clasice folosesc biți, calculul cuantic utilizează biți cuantici (qubiți) pentru a efectua calcule. Acești qubiți permit sistemelor de calcul cuantic să proceseze seturi mari de date mai eficient, făcându-le foarte potrivite pentru AI, învățarea automată și învățarea profundă modele.

Aplicațiile hardware-ului cuantic au potențialul de a revoluționa algoritmii AI. De exemplu, în descoperirea de medicamente, hardware-ul cuantic poate simula comportamentul moleculelor, ajutând cercetătorii să identifice cu exactitate noi medicamente. În mod similar, în știința materialelor, poate contribui la predicțiile schimbărilor climatice. Sectorul financiar poate beneficia de hardware cuantic prin dezvoltarea unor instrumente de predicție a prețurilor.

Mai jos sunt beneficiile semnificative ale calculului cuantic pentru AI:

• Viteză: Calculatoarele cuantice sunt mult mai rapide decât calculatoarele tradiționale, capabile să rezolve probleme complexe care ar dura miliarde de ani în câteva secunde.
• Precizie: Calcularea cuantică permite modelelor AI să fie antrenate cu cantități mari de date într-un timp mai scurt, ceea ce duce la o precizie mai mare în predicții și analize.
• Inovaţie: Hardware-ul de calcul cuantic deschide posibilități pentru noi dezvoltări și descoperiri pe piață, deblocând o putere de calcul neatinsă anterior.

3. Circuite integrate specifice aplicației (ASIC)

Circuitele integrate specifice aplicației (ASIC) sunt proiectate pentru sarcini specifice, cum ar fi procesarea imaginilor și recunoașterea vorbirii (deși este posibil să aveți am auzit despre ASIC-uri prin minarea criptomonedelor). Scopul lor este de a accelera procedurile AI pentru a satisface nevoile specifice ale afacerii dvs., oferind o infrastructură eficientă care îmbunătățește viteza generală în cadrul ecosistemului.

ASIC-urile sunt rentabile în comparație cu unitățile centrale de procesare (CPU) tradiționale sau cu unitățile de procesare grafică (GPU). Acest lucru se datorează eficienței energetice și performanței superioare a sarcinilor, depășind CPU-urile și GPU-urile. Ca rezultat, ASIC-urile facilitează algoritmii AI în diverse aplicații.

Aceste circuite integrate pot gestiona volume substanțiale de date, făcându-le instrumentale în formarea modelelor de inteligență artificială. Aplicațiile lor se extind în domenii diverse, inclusiv procesarea în limbaj natural a textelor și a datelor de vorbire. În plus, ele simplifică implementarea mecanismelor complexe de învățare automată.

4. Hardware neuromorfic

Hardware-ul neuromorf reprezintă un progres semnificativ în tehnologia hardware a computerelor, având ca scop imiterea funcționării creierului uman. Acest hardware inovator emulează sistemul nervos uman și adoptă un infrastructura rețelei neuronale, operând cu o abordare de jos în sus. Rețeaua cuprinde procesoare interconectate, denumite neuroni.

Spre deosebire de hardware-ul de calcul tradițional care procesează datele secvenţial, hardware-ul neuromorf excelează la procesarea paralelă. Această capacitate de procesare paralelă permite rețelei să execute simultan mai multe sarcini, rezultând o viteză și eficiență energetică îmbunătățite.

În plus, hardware-ul neuromorf oferă alte câteva avantaje convingătoare. Poate fi antrenat cu seturi extinse de date, făcându-l potrivit pentru o gamă largă de aplicații, inclusiv detectarea imaginilor, recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural. În plus, acuratețea hardware-ului neuromorf este remarcabilă, deoarece învață rapid din cantități mari de date.

Iată câteva dintre cele mai notabile aplicații de calcul neuromorfe:

• Vehiculele cu conducere autonomă pot folosi hardware-ul de calcul neuromorf pentru a-și spori capacitatea de a percepe și interpreta mediul înconjurător.
• În diagnosticul medical, hardware-ul neuromorf poate contribui la caracteristicile de detectare a imaginii, ajutând la identificarea bolilor.
• Diverse dispozitive IoT (Internet of Things) pot utiliza hardware neuromorf pentru a colecta și analiza date, permițând procesarea eficientă a datelor și luarea deciziilor.

5. Matrice de porți programabilă în câmp (FPGA)

Un Field Programmable Gate Array (FPGA) este un circuit integrat avansat care oferă beneficii valoroase pentru implementarea software-ului AI. Aceste cipuri specializate pot fi personalizate și programate pentru a îndeplini cerințele specifice ale ecosistemului AI, câștigându-le denumirea de „programabile pe teren”.

FPGA-urile constau din blocuri logice configurabile (CLB) care sunt interconectate și programabile. Această flexibilitate inerentă permite o gamă largă de aplicații în domeniul AI. În plus, aceste cipuri pot fi programate pentru a gestiona operațiuni cu diferite niveluri de complexitate, adaptându-se la nevoile specifice ale sistemului.

Funcționând ca un cip de memorie numai pentru citire, dar cu o capacitate de poartă mai mare, FPGA-urile oferă avantajul reprogramabilității. Aceasta înseamnă că pot fi programate de mai multe ori, permițând ajustări și scalabilitate în funcție de cerințele în evoluție. În plus, FPGA-urile sunt mai eficiente decât hardware-ul de calcul tradițional, oferind o arhitectură robustă și rentabilă pentru aplicațiile AI.

Pe lângă avantajele de personalizare și performanță, FPGA-urile oferă și măsuri de securitate îmbunătățite. Arhitectura lor completă asigură o protecție robustă, făcându-le fiabile pentru implementări AI sigure.

Care este viitorul hardware-ului AI?

Hardware-ul AI este în pragul progreselor transformatoare. Aplicațiile AI în evoluție necesită sisteme specializate pentru a satisface nevoile de calcul. Inovațiile în procesoare, acceleratoare și cipuri neuromorfe prioritizează eficiența, viteza, economiile de energie și calculul paralel. Integrarea hardware-ului AI în dispozitivele edge și IoT permite procesarea pe dispozitiv, o latență redusă și confidențialitate îmbunătățită. Convergența cu calculul cuantic și ingineria neuromorfă deblochează potențialul de putere exponențială și de învățare asemănătoare omului.

Viitorul hardware-ului AI deține promisiunea unor sisteme de calcul puternice, eficiente și specializate, care vor revoluționa industriile și vor remodela interacțiunile noastre cu tehnologiile inteligente.