ИТ Блог. Администрирование серверов на основе Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, openSUSE)
Аппаратное обеспечение будет способствовать открытиям завтрашнего дня. Оно находится в авангарде постоянно меняющейся области искусственного интеллекта. По мере приближения к 2024 году сфера применения процессоров искусственного интеллекта расширяется. Они предлагают революционные функции и непревзойденную эффективность.
Выбор подходящего процессора может существенно повлиять на производительность вашего проекта. От этого зависит всё: от поддержки мощного искусственного интеллекта до улучшения сложного машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим 10 лучших процессоров для искусственного интеллекта этого года. Каждый из них может полностью изменить то, как мы используем искусственный интеллект. Независимо от того, являетесь ли вы лицом, принимающим технологические решения, опытным разработчиком или энтузиастом технологий, понимание этих ключевых игроков имеет решающее значение.
Давайте рассмотрим лучшие процессоры ИИ 2024 года, их уникальные характеристики и то, как они побивают предыдущие рекорды в области ИИ.
Это тип полупроводника, называемый процессором ИИ. Он создан для удовлетворения уникальных потребностей приложений ИИ, включая машинное обучение и глубокое обучение. Процессоры ИИ отличаются от процессоров общего назначения. Они созданы специально для ускорения алгоритмов ИИ, что позволяет выполнять вычисления быстрее и эффективнее использовать энергию. Процессоры общего назначения созданы для выполнения широкого спектра вычислительных задач.
После обучения модели ИИ обычно могут делать выводы и обучаться на их основе. Модели ИИ должны корректировать свои параметры во время обучения на основе данных и алгоритмов обучения. Эта трудоёмкая процедура требует высокого уровня математических навыков.
Процессоры ИИ часто используют множество компонентов аппаратного ускорения. К ним относятся программируемые логические интегральные схемы (FPGA). К ним также относятся графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Графические процессоры хорошо подходят для обучения и логического вывода. Они отлично справляются с математическими вычислениями, используемыми в работе ИИ. Такие компании, как Google, создают TPU для машинного обучения нейронных сетей. Они делают это для максимальной скорости и эффективности.
Процессоры искусственного интеллекта улучшают вычисления. Они играют ключевую роль в этой области, особенно в глубоком обучении. Эти процессоры разработаны для алгоритмов искусственного интеллекта. Им требуется много вычислений, включая параллельные и матричные операции и обработку больших объемов данных. Ниже я подробно объясню, как проектируются и работают процессоры искусственного интеллекта для выполнения этих требований.
Процессоры искусственного интеллекта используют высокую мощность параллельной обработки для ускорения выполнения моделей искусственного интеллекта. Включение графических процессоров, которые превосходно справляются с несколькими операциями параллельно благодаря своей способности выполнять тысячи простых вычислений одновременно, что делает их идеальными для глубокого обучения, и нескольких вычислительных ядер, которые могут обрабатывать несколько задач одновременно, – вот некоторые примеры того, как этого добиться.
Аппаратные оптимизации, снижающие нагрузку на основные функции ИИ, также включены в процессоры ИИ. Одним из способов сделать это является архитектура потоковой передачи данных, которая обрабатывает данные по мере их прохождения через процессор, сводя к минимуму перемещение данных и оптимизируя производительность вычислений. Другой способ — использование более быстрой встроенной памяти, которая обеспечивает быстрый доступ к данным, необходимым для вычислений ИИ. От этих оптимизаций зависят повторяющиеся задачи при обучении и выводе моделей ИИ.
Процессоры искусственного интеллекта поддерживаются специализированным программным обеспечением и фреймворками, разработанными для максимального повышения их эффективности за счет полного использования аппаратных возможностей. Эти инструменты предлагают библиотеки и интерфейсы прикладного программирования (API), которые упрощают написание алгоритмов искусственного интеллекта и гарантируют, что лежащие в их основе вычисления адаптированы к конкретной архитектуре процессора искусственного интеллекта.
Наконец, возможность масштабирования приложений искусственного интеллекта зависит от энергоэффективности конструкции процессора искусственного интеллекта. Они достигают этого с помощью таких методов, как квантование, которое снижает точность входных данных и, следовательно, снижает вычислительную нагрузку и энергопотребление, существенно не влияя на точность выходных данных.
Использование процессоров искусственного интеллекта
Процессоры с искусственным интеллектом необходимы для многих отраслей промышленности. Они обеспечивают более эффективные решения за счет решения задач с искусственным интеллектом и машинного обучения. Ниже приводится подробный анализ некоторых основных приложений для процессоров с искусственным интеллектом:
Процессоры Avital имеют решающее значение для разработки и эксплуатации автономных транспортных средств. К таким транспортным средствам относятся автомобили, дроны и другие беспилотные системы. Они контролируют обработку данных с различных датчиков в режиме реального времени. К ним относятся лидары, радары и камеры. Они позволяют автомобилям быстро принимать решения о правилах дорожного движения и навигации. Искусственный интеллект обрабатывает данные разумно, быстро и сообразительно. Они необходимы для быстрого реагирования. Они необходимы для обеспечения эффективности и безопасности в динамичных и непредсказуемых условиях. Они раздвигают границы возможностей автономных технологий.
Бытовая электроника и смартфоны
Процессоры искусственного интеллекта значительно улучшают функции. К ним относятся распознавание голоса, обработка изображений и дополненная реальность в электронике. Эти процессоры уменьшают необходимость передачи данных на другие серверы. Они позволяют устройству напрямую выполнять операции, управляемые искусственным интеллектом. Это повышает скорость и защищает конфиденциальность пользователей. Обработка данных на устройстве не только важна для приложений реального времени, таких как фильтры дополненной реальности и распознавание лиц, но и улучшает взаимодействие пользователей с интеллектуальными личными помощниками, делая гаджеты более удобными и чувствительными к конкретным требованиям каждого пользователя.
Здравоохранение
Процессоры искусственного интеллекта ускоряют анализ сложных данных. Сюда входят генетические данные и медицинские изображения. Это значительно улучшает системы здравоохранения. Они обеспечивают раннюю диагностику и персонализированные планы лечения. Они делают это, помогая моделям машинного обучения находить небольшие закономерности и аномалии. Люди могли бы скучать по этому. Эта способность особенно новаторская. Это ключ к успеху в таких областях, как неврология и онкология. Значительные действия могут существенно повлиять на результаты лечения пациентов. Процессоры искусственного интеллекта также позволяют проводить прогнозную аналитику и мониторинг в режиме реального времени. Они могут произвести революцию в медицинской помощи и управлении.
Робототехника
Процессоры искусственного интеллекта имеют решающее значение для робототехники. Они позволяют роботам хорошо анализировать сенсорные данные. И они позволяют роботам запускать сложные алгоритмы принятия решений. Этот навык позволяет роботам выполнять широкий спектр задач. К ним относятся сложные и легко адаптируемые модели поведения. Они необходимы в автономных хирургических роботах или роботах, используемых в космосе. Это также включает в себя точные и повторяющиеся действия при производстве. Процессоры искусственного интеллекта позволяют совершать прорывы во многих областях. К ним относятся промышленная автоматизация и здравоохранение. Они делают это, сокращая разрыв между тем, что могут делать роботы, и тем, что полезно.
Центры обработки данных
Процессоры ИИ имеют решающее значение. Они улучшают работу многих центров обработки данных. К ним относятся кибербезопасность, управление сетевым трафиком и балансировка серверных нагрузок. Крупномасштабные приложения ИИ требуют больших вычислительных мощностей. Они справляются с этой задачей, создавая сложные модели глубокого обучения и анализируя данные в режиме реального времени. Для компаний и организаций, которые зависят от больших данных и облачных вычислений, повышенная вычислительная мощность центров обработки данных позволяет им работать более эффективно, потреблять меньше энергии и предоставлять более быстрые и надёжные услуги.
Безопасность и видеонаблюдение
Процессоры с искусственным интеллектом (ИИ) совершают революцию в системах безопасности и видеонаблюдения, позволяя в режиме реального времени обрабатывать большие объёмы видеоданных для отслеживания объектов, идентификации людей даже в переполненных помещениях и выявления аномального поведения. Эта технология повышает общественную безопасность и защищает важные объекты, поддерживая сложные системы мониторинга в государственном и коммерческом секторах. Процессоры с ИИ необходимы в современных системах видеонаблюдения, поскольку они сокращают время ожидания, повышают точность обнаружения угроз и позволяют принимать упреждающие меры безопасности за счёт локальной обработки данных.
Микросхемы ИИ, также известные как процессоры ИИ, лучше подходят для этих задач, чем процессоры общего назначения, такие как центральные процессоры. Они созданы специально для нужд приложений ИИ. Процессоры ИИ часто превосходят обычные процессоры в задачах, связанных с ИИ. Это происходит по следующим причинам:
Специализированное оборудование для задач искусственного интеллекта
Чипы для ИИ оснащены специальным оборудованием для тензорных и матричных вычислений. Они широко используются в ИИ и машинном обучении. Тензорные операции важны для многих алгоритмов ИИ. Они предназначены для использования в нейронных сетях. Именно поэтому были созданы тензорные процессоры (TPU). Обычные чипы не оптимизированы для выполнения этих задач. Чипы для ИИ могут выполнять их более эффективно благодаря своим специализированным компонентам.
Возможности параллельной обработки
Приложениям с искусственным интеллектом приходится обрабатывать большие объёмы данных одновременно. Это делает параллельную обработку идеальной. Стандартными функциями устройств с искусственным интеллектом являются несколько вычислительных ядер и специализированные компоненты, такие как графические процессоры (GPU), которые отлично справляются с обработкой нескольких потоков данных одновременно. Для сравнения, обычные процессоры предназначены для выполнения одной задачи за раз. Они могут не справляться с параллельными задачами искусственного интеллекта.
Повышенная эффективность и быстродействие
Микросхемы ИИ могут выполнять эти процессы быстрее и лучше, чем обычные микросхемы. Они созданы специально для задач ИИ. Такая эффективность снижает энергопотребление и тепловыделение при выполнении задач. Это также ускоряет работу ИИ. Поскольку процессоры ИИ являются специализированными, они также могут применять оптимизации, подходящие для вычислений ИИ, такие как арифметика пониженной точности (с использованием форматов данных с пониженной точностью), что значительно повышает производительность и энергоэффективность.
Сокращенная задержка
Процессоры искусственного интеллекта обеспечивают более низкую задержку в приложениях, где важна обработка данных в реальном времени, в том числе в автономных автомобилях и при голосовом переводе в реальном времени. Микросхемы искусственного интеллекта сокращают задержку, обрабатывая данные локально на микросхеме, а не передавая их на удалённый сервер, что повышает скорость отклика приложений ИИ. Это важно в ситуациях, когда требуются быстрые и точные решения.
Обработка искусственного интеллекта на устройстве
По мере распространения периферийных вычислений растёт спрос на локальную обработку данных вместо их отправки на центральный сервер. Процессоры ИИ позволяют обрабатывать данные на устройстве, повышая конфиденциальность и безопасность за счёт локального хранения конфиденциальных данных на устройстве и одновременно снижая зависимость от облачных сервисов и связанных с ними задержек при передаче данных.
Экономическая эффективность
Инвестиции в чипы с искусственным интеллектом могут быть более выгодными для компаний, которые в первую очередь полагаются на технологии искусственного интеллекта. Повышение скорости и эффективности может привести к снижению эксплуатационных расходов за счёт уменьшения количества необходимых серверов или ресурсов облачных вычислений, а также затрат на энергопотребление, даже если первоначальные инвестиции могут быть более значительными.
Критерии оценки процессоров искусственного интеллекта
При оценке процессоров искусственного интеллекта учитывайте несколько важных факторов. Эти факторы показывают как общую эффективность системы, так и ее пригодность для данного приложения. Ниже приведена подробная разбивка основных стандартов, по которым оцениваются процессоры искусственного интеллекта.:
Производительность
Процессор искусственного интеллекта может быстро и качественно выполнять задачи, связанные с искусственным интеллектом. Эта способность является ключевым показателем производительности. Показатели производительности показывают, насколько быстро центральный процессор может выполнять инструкции. Они включают скорость обработки, измеряемую в терафлопсах. Терафлоп – это триллион операций с плавающей запятой в секунду. Для таких операций, как обучение массивных нейронных сетей, пропускная способность имеет решающее значение. Пропускная способность – это объем данных, который процессор может обработать за заданное время. Кроме того, решающее значение имеет задержка. Это время, необходимое процессору для завершения задачи с момента ее запуска. Это ключевой момент для искусственного интеллекта в реальном времени, где необходимы быстрые решения.
Энергоэффективность
Вычисления на базе искусственного интеллекта потребляют много энергии. Это особенно актуально в местах с ограниченным энергопотреблением, таких как центры обработки данных или мобильные устройства. Вы можете оценить энергоэффективность процессора искусственного интеллекта, посмотрев на его мощность, мощность, которую он использует во время работы, и производительность на ватт. Эта производительность представляет собой вычислительную мощность, производимую процессором на каждый использованный ватт. В непрерывных приложениях с высоким спросом это соотношение имеет решающее значение. Оно обеспечивает устойчивую и дешевую работу.
Совместимость и интеграция
Внедрение процессора искусственного интеллекта зависит от его способности бесперебойно работать с существующим программным обеспечением и системами. Это касается поддержки программного обеспечения. Это касается способности процессора работать с популярными платформами искусственного интеллекта и машинного обучения. К ним относятся TensorFlow и PyTorch. Он также включает аппаратную совместимость. Он охватывает способность процессора вписываться в существующее оборудование. Надежная поддержка этих фреймворков может значительно сократить сложность и время разработки, позволяя практически реализовать искусственный интеллект.
Масштабируемость
Способность процессора искусственного интеллекта обрабатывать большие и сложные приложения искусственного интеллекта приобретает все большее значение по мере увеличения его масштабируемости. Сюда входит способность процессора добавлять дополнительные процессорные блоки без заметного снижения производительности, что позволяет ему справляться с возросшими рабочими нагрузками. Способность процессора сохранять эффективную производительность при масштабировании в кластере из множества машин или процессорных блоков также важна для обеспечения линейного увеличения производительности с увеличением объема дополнительных ресурсов.
Гибкость
Способность процессора искусственного интеллекта эффективно управлять различными действиями искусственного интеллекта, от сложных алгоритмов глубокого обучения до более традиционных задач машинного обучения, имеет важное значение. Поскольку он может приспосабливаться к меняющимся вычислительным требованиям и условиям эксплуатации, эта гибкость определяет полезность процессора в различных приложениях искусственного интеллекта и отраслях промышленности, повышая его адаптивность и эффективность в различных технологических ландшафтах.
В этом разделе мы подробно рассмотрим 10 лучших процессоров искусственного интеллекта 2024 года. Давайте начнем разговор.
Nvidia
С 1990-х годов Nvidia производит графические процессоры (GPU) для игровой индустрии. Графические матрицы Nvidia используются как в Xbox, так и в PlayStation 3. Кроме того, предприятие производит процессоры искусственного интеллекта Tesla, Xavier и Volta. Этому способствовал бум генеративного искусственного интеллекта. Это позволило NVIDIA достичь триллионной прибыли во втором квартале 202 года. Огромные прибыли massive укрепили ее лидирующие позиции в секторах графических процессоров и оборудования для искусственного интеллекта.
Чипсеты NVIDIA с процессорами искусственного интеллекта решают бизнес-задачи в различных секторах. Volta предназначена для центров обработки данных, но Xavier – это основа автономной системы управления. Флагманские чипы искусственного интеллекта Nvidia, DGXTM A100 и H100, предназначены для разработки и обучения искусственного интеллекта в центрах обработки данных.
Google Tensor Processing Unit (TPU) v4
Этот TPU был создан для улучшения больших моделей машинного обучения. Он был создан для тех, которые используются Google в таких сервисах, как Translate и Search. TPU v4 обладает сложными возможностями матричного умножения. Они необходимы для обучения нейронных сетей. V4 обеспечивает скорость вычислений намного выше, чем у его предшественников. Это позволяет эффективно обучать более крупные модели. Это благодаря поддержке широкой сетевой архитектуры. Это лучший вариант для этапов обучения и вывода при разработке искусственного интеллекта из-за его высокой пропускной способности и низкой задержки.
AMD Instinct MI250X
Модель AMD Instinct MI250X рассчитана на длительный срок службы и предназначена для выполнения самых сложных задач с искусственным интеллектом и высокопроизводительных вычислений. Архитектура AMD CDNA 2 сочетается с конструкцией с несколькими матрицами. Это сочетание позволяет хорошо масштабировать их и эффективно обрабатывать. Превосходный MI250X обладает отличной параллельной обработкой. Он используется в крупномасштабном машинном обучении, разведке нефти и газа и научных исследованиях. Его память с высокой пропускной способностью и современные технологии межсоединений обеспечивают быструю передачу данных. Они обеспечивают эффективную коммуникацию между многими графическими процессорами. Это ключ к уменьшению узких мест в сложных вычислениях.
Intel Habana Gaudi2
Процессоры для искусственного интеллекта Intel оснащены процессором искусственного интеллекта Habana Gaudi2, специально разработанным для обучения модели глубокого обучения. Его превосходная производительность и экономичность делают его отличным выбором. Это для предприятий, которые хотят использовать передовой искусственный интеллект без высоких затрат. Центры обработки данных отличаются гибкостью и масштабируемостью. Они делают это за счет интеграции уникальной встроенной технологии RoCE (RDMA через конвергентный Ethernet). Gaudi2 имеет обширную встроенную поддержку популярных фреймворков для искусственного интеллекта, таких как TensorFlow и PyTorch. Эта поддержка ускоряет операции искусственного интеллекта и сокращает время обучения. Intel делает упор на дешевую обработку данных с помощью искусственного интеллекта. Gaudi2 – хороший вариант для бизнеса. Им нужен передовой искусственный интеллект без высоких затрат.
Apple Neural Engine
Новейший Apple Neural Engine улучшает искусственный интеллект на всех устройствах Apple. Он также органично вписывается в экосистему компании. Этот процессор гарантирует конфиденциальность и быстрое время обработки, поскольку он специально разработан для приложений искусственного интеллекта на устройстве, таких как обработка речи, дополненная реальность и распознавание лиц. Благодаря широкому спектру моделей машинного обучения нейронный движок делает продукты Apple более инновационными и доступными для пользователей. Эти функции включают анализ фотографий в режиме реального времени и улучшенное понимание естественного языка Siri.
Процессор IBM Telum
Разработанный для преобразования интеграции искусственного интеллекта в корпоративные приложения, где критически важны высокая безопасность и низкая задержка, процессор Telum от IBM предназначен для использования в системах обработки транзакций. Ультрасовременный встроенный ускоритель для вывода данных с помощью искусственного интеллекта расположен прямо в потоке данных, устраняя необходимость передачи данных за пределы чипа и значительно сокращая время отклика в жизненно важных приложениях, таких как обнаружение мошенничества при финансовых транзакциях. Архитектура Telum является революционной для компаний, которым требуется интеграция аналитики в реальном времени и возможностей искусственного интеллекта в их основные операционные процессы, поскольку она обеспечивает устойчивую масштабируемость.
Движок искусственного интеллекта Qualcomm Snapdragon
Процессор Qualcomm Snapdragon AI Engine хорошо известен своей исключительной производительностью в мобильных и периферийных устройствах. Он позволяет использовать сложные функции искусственного интеллекта на планшетах, смартфонах и устройствах Интернета вещей. Последняя версия поддерживает расширенные приложения искусственного интеллекта, такие как принятие решений на основе ИИ на устройстве и обработка 3D-изображений, а также повышает скорость обработки данных и энергоэффективность. Процессор Snapdragon является важной частью следующего поколения подключенных устройств благодаря интеграции с возможностями 5G, что еще больше повышает его полезность в приложениях реального времени.
IPU Graphcore Colossus Mk2
Интеллектуальный процессор Colossus Mk2 IPU (Intelligence Processing Unit) от Graphcore специально разработан для решения сложных задач, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Его особая архитектура делает упор на параллелизм и передачу данных, что делает его очень эффективным для задач, связанных как с выводом, так и с обучением. Он идеально подходит для исследований в области искусственного интеллекта и создания приложений на основе ИИ нового поколения благодаря огромной мощности параллельной обработки и продуманной архитектуре памяти, которые позволяют быстро обрабатывать сложные модели и наборы данных.
Cerebras Wafer-Scale Engine 2
В Cerebras Wafer-Scale Engine 2, который может похвастаться самым большим из когда-либо созданных чипов, представлен значительным достижением в области аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта. Этот процессор использует цельную кремниевую пластину и применяет новую стратегию, которая значительно увеличивает пространство для обработки и сокращает расстояния передачи данных. Он особенно хорошо работает для обучающих моделей, с которыми обычные графические процессоры могут быть не в состоянии справиться должным образом. Благодаря большим ядрам и встроенной памяти он может работать на невиданном ранее уровне, что делает его инновационным инструментом для передовых исследований в области искусственного интеллекта.
AWS Trainium
Trainium – высокопроизводительное облачное решение для обучения моделям искусственного интеллекта AWS Amazon по разумной цене. Trainium – это инструмент оптимизации рабочего процесса машинного обучения, который исключительно хорошо работает в различных приложениях искусственного интеллекта, таких как компьютерное зрение и обработка естественного языка. Они легко сочетаются с широким спектром сервисов ИИ AWS и инструментами разработки, предоставляя разработчикам и предприятиям доступ к надежной масштабируемой платформе для развертывания ИИ и обучения, поддерживаемой обширной инфраструктурой и сервисами AWS.
Будущие тенденции в разработке процессоров искусственного интеллекта
Спрос на более сложный, эффективный и разнообразный искусственный интеллект растет. Это приведет к крупным прорывам в разработке процессоров искусственного интеллекта. Вот несколько глубоких наблюдений. Они касаются тенденций, которые, вероятно, повлияют на эту ключевую технологическую область.
Гетерогенные вычисления
Приложения с искусственным интеллектом становятся все более сложными. Наблюдается тенденция к созданию гетерогенных вычислительных систем. Эти конструкции объединяют несколько типов процессоров (ЦП, графические процессоры, TPU и ПЛИС) в одну систему. Этот метод максимизирует эффективность и быстродействие за счет использования преимуществ каждого типа процессора. Будущие процессоры искусственного интеллекта будут в большей степени интегрировать эти многочисленные вычислительные части. Они предложат более гибкий и масштабируемый способ обработки данных с помощью искусственного интеллекта. Они позволят адаптивным системам искусственного интеллекта эффективно управлять различными видами деятельности.
Усиление специализации
В будущем, вероятно, будет больше специализации на процессорах искусственного интеллекта. Эта стратегия предполагает создание микросхем для конкретных приложений искусственного интеллекта. Чипы создаются с учетом максимальной рабочей нагрузки. Они предназначены для глубокого обучения с подкреплением, компьютерного зрения или обработки естественного языка. В некоторых случаях этот фокус значительно повышает мощность систем искусственного интеллекта. Это позволяет им иметь более продвинутые функции и более быстрые сроки развертывания.
Энергоэффективность и экологичность
Количество энергии, потребляемой моделями с искусственным интеллектом, значительно возросло из-за их увеличившихся размеров и сложности. Компьютеры с искусственным интеллектом будут уделять приоритетное внимание будущему повышению энергоэффективности и скорости. Они включают более совершенное управление энергопотреблением. Кроме того, конструкции процессоров, сокращающие ненужную работу. И создание алгоритмов с меньшими затратами энергии.
Искусственный интеллект на переднем крае
Мощный искусственный интеллект становится все более востребованным на периферии сети. Это связано с ростом IoT-устройств и мобильных технологий. В будущем процессоры искусственного интеллекта будут уменьшаться в размерах, потреблять меньше энергии и выполнять сложные операции искусственного интеллекта без использования облака. Это изменение улучшит возможности многих устройств. Это поможет беспилотным автомобилям и интеллектуальным устройствам. Это достигается за счет поддержки искусственного интеллекта в режиме реального времени в удаленных или мобильных ситуациях.
Квантовые процессоры искусственного интеллекта
Процессоры искусственного интеллекта, использующие квантовые вычисления, обладают потенциалом значительного увеличения вычислительной мощности, особенно для таких операций, как оптимизация и выборка, которые хорошо подходят для использования квантовых алгоритмов. Хотя внедрение компонентов квантовых вычислений в процессоры искусственного интеллекта все еще находится в зачаточном состоянии, оно потенциально может значительно ускорить конкретные вычисления и открыть путь к решению нерешаемых в настоящее время проблем.
Передовые решения для памяти
Благодаря непосредственному подключению передовых решений в области памяти, таких как память с высокой пропускной способностью (HBM) или новые типы энергонезависимой памяти, к процессорам искусственного интеллекта можно добиться более быстрого доступа к данным и снижения задержек, поскольку пропускная способность и быстродействие становятся узкими местами в производительности искусственного интеллекта. Будущие компьютеры с искусственным интеллектом могут еще больше интегрировать память и центральный процессор, переходя к архитектуре “система на кристалле”, которая вмещает значительное количество оперативной памяти в дополнение к ядрам процессора.
Возможности обучения на чипе
Будущие процессоры искусственного интеллекта могут включать встроенные в чип обучающие возможности для обучения и адаптации, не требуя обширной переподготовки во внешних системах. Это повысит автономность систем искусственного интеллекта и позволит им взаимодействовать с окружающей средой и приспосабливаться к ней в режиме реального времени, что является важнейшей возможностью для робототехники и приложений-интеллектуальных помощников.
Расширенные функции безопасности
По мере того, как искусственный интеллект становится все более интегрированным в персональные устройства и критически важную инфраструктуру, будет становиться все более важным гарантировать безопасность процессоров искусственного интеллекта. В будущие процессоры могут быть встроены сложные функции шифрования и аппаратной безопасности, обеспечивающие надежную защиту от взлома и незаконного доступа.
В 2024 году технология процессоров для искусственного интеллекта совершит скачок вперед: 10 лучших процессоров, таких как Hopper H100 от NVIDIA и TPU v4 от Google, расширят границы скорости, эффективности и специализации. Они революционизируют скорость, энергоэффективность и оптимизацию для конкретных задач и позволяют широкому кругу предприятий более успешно использовать искусственный интеллект.
Крайне важно учитывать, как процессоры высшего уровня повлияют на облачные сервисы и предприятия, работающие с данными. Эти технические разработки дополняют стремление предоставлять стабильные и надёжные серверные решения, гарантируя нашим клиентам доступ к передовым ресурсам, необходимым для достижения успеха в мире, где искусственный интеллект становится всё более интегрированным.
Несколько крупнейших технологических компаний, включая Google, Apple, NVIDIA, AMD и Intel, производят процессоры для ИИ.
Hopper H100 от NVIDIA отлично справляется со сложными задачами искусственного интеллекта и часто считается самым быстрым процессором искусственного интеллекта по состоянию на 2024 год.
Многие считают NVIDIA лидером в области чипов для искусственного интеллекта, особенно учитывая её чрезвычайно популярные линейки графических процессоров и процессоров для искусственного интеллекта.
Ускорители искусственного интеллекта – это специализированное оборудование, предназначенное для ускорения выполнения рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Они работают, выгружая определенные задачи, связанные с искусственным интеллектом, из центрального процессора или графического процессора, обеспечивая более быструю и эффективную обработку алгоритмов искусственного интеллекта.
Лидеры отрасли, такие как Nvidia, AMD, Intel, Qualcomm и Google, войдут в число ведущих производителей чипов искусственного интеллекта в 2024 году.
Будущее оборудования для искусственного интеллекта сосредоточено на разработке более эффективных и мощных чипов, специально предназначенных для рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Ожидается, что эти чипы обеспечат прогресс в области инноваций в области искусственного интеллекта и послужат толчком к разработке новых решений в области искусственного интеллекта.
Чипы искусственного интеллекта предназначены для ускорения рабочих нагрузок искусственного интеллекта за счет предоставления специального оборудования, оптимизированного для обработки алгоритмов искусственного интеллекта. Они помогают повысить производительность и оперативность задач искусственного интеллекта, таких как обучение и логический вывод, что приводит к более быстрым результатам и сокращению вычислительного времени.
Ведущие производители чипов искусственного интеллекта вкладывают значительные средства в разработку чипов и исследования для создания современных чипов искусственного интеллекта, которые расширяют границы ускорения искусственного интеллекта. Они разрабатывают специализированные чипы, которые удовлетворяют уникальным требованиям рабочих нагрузок искусственного интеллекта, стимулируя инновации в индустрии оборудования для искусственного интеллекта.
ПК с искусственным интеллектом – это персональные компьютеры со специализированным оборудованием для искусственного интеллекта, таким как чипы-ускорители, позволяющие им эффективно выполнять рабочие нагрузки с искусственным интеллектом. Эти ПК предназначены для решения таких задач, как обучение искусственного интеллекта, логический вывод и другие высокопроизводительные приложения с искусственным интеллектом.
Полупроводниковая промышленность готовится к будущему искусственного интеллекта, инвестируя в разработку специализированных чипов искусственного интеллекта и ускоряя исследования в области оборудования для искусственного интеллекта. Компании сотрудничают с ведущими производителями микросхем искусственного интеллекта для создания передовых решений, которые могут масштабно поддерживать искусственный интеллект и стимулировать инновации в области искусственного интеллекта в различных секторах.
(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
