Чипы для искусственного интеллекта: что это такое и почему они важны
Чип для искусственного интеллекта предназначен для обеспечения необходимой мощности для работы ИИ. Приложениям на основе искусственного интеллекта требуется огромная вычислительная мощность, которую устройства общего назначения, такие как центральные процессоры, обычно не могут обеспечить в достаточном объеме. Для достижения высокой вычислительной мощности требуется огромное количество схем искусственного интеллекта с более быстрыми, компактными и эффективными транзисторами.
Что такое чипы искусственного интеллекта?
В чипах искусственного интеллекта используются процессоры общего назначения, которые обеспечивают более высокую скорость и эффективность за счет использования меньших по размеру и более быстрых транзисторов. Транзистор меньшего размера работает быстрее и потребляет меньше энергии. Но в отличие от центральных процессоров, чипы искусственного интеллекта также обладают конструктивными особенностями, оптимизированными для искусственного интеллекта. Последние значительно ускоряют те же самые предсказуемые и независимые друг от друга вычисления. Для этого используются алгоритмы искусственного интеллекта. В современных технологиях, например в чипах искусственного интеллекта, сигналы включения и
выключения миллиарды раз в секунду, благодаря чему схемы могут выполнять сложные вычисления, используя двоичный код для представления различных типов информации и данных. Чипы могут служить для разных целей: например, микросхемы памяти используются для хранения и извлечения данных, а в логических микросхемах происходит множество сложных процессов, обеспечивающих обработку данных. ИИ-чипы — это те же логические чипы, только они обрабатывают и выполняют огромные массивы данных, необходимые для работы ИИ.
Типы ИИ-чипов
ПЛИС: Возможность реконфигурации ИИ-моделей может быть очень полезна при их внедрении. По словам Тима Фиста, научного сотрудника Программы технологий и национальной безопасности Центра передового опыта в области науки и технологий, их можно перестраивать «на лету» беспрецедентным образом, делая их «узкоспециализированными».
НКУ: эти периферийные устройства появились относительно недавно и предназначены для того, чтобы центральные процессоры могли выполнять задачи, связанные с искусственным интеллектом. Он сравним с GPGPU, но специально разработан для глубокого обучения моделей и нейронных сетей.
ASIC: ASIC — это чипы-ускорители, разработанные для решения конкретных задач, в данном случае — для искусственного интеллекта. Они применяются в некоторых сферах. ASIC обладают той же вычислительной мощностью, что и ПЛИС, но их нельзя перепрограммировать.
Графические процессоры: большая часть обучения моделей ИИ происходит с помощью графических процессоров. Эти чипы общего назначения изначально разрабатывались для приложений, требующих высокой графической производительности, например для запуска видеоигр или создания видеопоследовательностей.
Ключевые игроки в разработке чипов для искусственного интеллекта
Qualcomm: Если говорить о Qualcomm, то можно сказать, что это компания, занимающаяся разработкой полупроводников. Изначально она занималась разработкой мобильных полупроводников, а теперь внедряет искусственный интеллект в такие устройства. Убийственный коктейль. Процессоры Snapdragon, разработанные этой компанией, оснащены встроенными механизмами искусственного интеллекта, специально предназначенными для эффективной работы с машинным обучением, что обеспечивает более высокую скорость и конфиденциальность при использовании смартфона.
Intel: Эта компания присутствует в наших компьютерах с незапамятных времен. Но NVIDIA выиграла гонку за чипами для искусственного интеллекта, и на производство этих высокопроизводительных процессоров для ИИ уходят годы. Компания совсем недавно представила совершенно новое семейство процессоров для ИИ. Gaudi2 станет основой для всего программного обеспечения для генеративного ИИ и крупномасштабного обучения языковых моделей.
Amazon: Amazon AWS выпустила Trainium 2 — процессор, предназначенный для решения сложной задачи обучения больших языковых моделей. Компания также производит недорогой и высокопроизводительный чип-ускоритель Inferentia. Это ставит компанию в один ряд с лидерами в области искусственного интеллекта.
AMD: Одна из самых популярных полупроводниковых компаний может разрабатывать решения для центральных и графических процессоров, а также ускорители для искусственного интеллекта.Например, в ускорителе для центров обработки данных от AMD миллионы транзисторов. Таким образом, этот ускоритель может обрабатывать миллионы наборов данных для встраивания и графов алгоритмов за миллисекунды.
Nvidia: Компания NVIDIA производит графические процессоры (GPU) для игровой индустрии. Среди других продуктов — графические массивы Nvidia, которые используются в PlayStation 3 и Xbox. Компания также производит процессоры для искусственного интеллекта, в том числе Volta, Xavier и Tesla.
Apple: Apple немного отстает от других компаний в области полупроводников. Однако это никогда не мешало Apple внедрять новейшие передовые технологии. По имеющимся данным, компания модернизирует всю линейку Mac, оснащая ее собственным процессором M4, оптимизированным для искусственного интеллекта.
Применение чипов с искусственным интеллектом
Чипы с искусственным интеллектом используются в самых разных отраслях для разработки передовых приложений. Вот некоторые из ключевых областей, в которых чипы с искусственным интеллектом меняют промышленность:
Автономные транспортные средства: Микросхемы с искусственным интеллектом играют важнейшую роль в принятии решений в режиме реального времени, необходимых для автономных транспортных средств. От обнаружения объектов до навигации — микросхемы с искусственным интеллектом помогают беспилотным автомобилям интерпретировать окружающую обстановку и реагировать на нее.
Здравоохранение: в сфере здравоохранения микросхемы с искусственным интеллектом позволяют быстрее и точнее ставить диагнозы с помощью медицинской визуализации, разработки лекарств и персонализированной медицины. Они также используются в роботизированных операциях и диагностических инструментах на основе искусственного интеллекта.
Умные устройства: от смартфонов до «умной» бытовой техники — в основе интеллектуальных функций, таких как распознавание голоса, обработка изображений и предиктивная аналитика, — лежат чипы с искусственным интеллектом. Такие устройства, как iPhone от Apple и Amazon Echo, — яркие примеры потребительских продуктов, работающих на чипах с искусственным интеллектом.
Облачные вычисления: поставщики облачных услуг, такие как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud, используют чипы с искусственным интеллектом для предоставления решений по модели «ИИ как услуга» (AIaaS). Эти облачные платформы искусственного интеллекта позволяют компаниям получать доступ к мощным вычислительным ресурсам без необходимости инвестировать в собственное оборудование.
Робототехника: чипы с искусственным интеллектом меняют робототехнику, обеспечивая вычислительную мощность, необходимую для решения таких задач, как распознавание объектов, принятие решений в режиме реального времени и взаимодействие человека с роботом. Роботы с искусственным интеллектом используются в производстве, здравоохранении и сфере услуг.
Важность чипов с искусственным интеллектом для современных систем искусственного интеллекта
Прогрессу в LLM способствует способность чипа искусственного интеллекта ускорять работу с ML и алгоритмами глубокого обучения. LLM относятся к классу базовых моделей искусственного интеллекта, обученных на больших объемах данных, которые могут понимать и воспроизводить реальный язык.
Параллельная обработка встроенные процессоры искусственного интеллекта позволяют LLM ускорять операции нейронных сетей, делая такие приложения, как чат-боты и генеративный искусственный интеллект, более эффективными.
Если бы эта тренировка проводилась на процессорах общего назначения, таких как центральные процессоры или даже более ранние чипы для искусственного интеллекта, она заняла бы гораздо больше времени и обошлась бы на несколько порядков дороже. Таким образом, оставаться на переднем крае исследований и внедрения технологий невозможно.
Аналогичные перерасходы средств и отставание на несколько порядков могут возникнуть при выводах, сделанных с использованием менее продвинутых или узкоспециализированных устройств.
Чипы для искусственного интеллекта вносят особенно ценный вклад в развитие робототехники,связанное с машинным обучением и компьютерным зрением. Роботы с искусственным интеллектом, от персональных помощников до охранников, каждый день кардинально меняют наше общество, выполняя сложнейшие задачи.
ИИ-чипы в основе этой технологии позволяют роботу автоматически распознавать окружающую среду и реагировать так же быстро и незаметно, как это делают люди.
Заключение
В этой статье мы узнали о чипах искусственного интеллекта. Это определило чипы искусственного интеллекта как подмножество полупроводников для обеспечения возможностей искусственного интеллекта на устройстве, которые могут выполнять большие языковые модели или LLM. Часто они используют систему на кристалле, включающую все, от множества задач до центрального процессора, который выполняет большинство общих операций обработки и вычислений.
