De 5 mest lovande AI-hårdvaruteknikerna

Artificiell intelligens (AI) har gjort anmärkningsvärda framsteg sedan slutet av 2022. Alltmer sofistikerade AI-baserade programvaruapplikationer revolutionerar olika sektorer genom att tillhandahålla uppfinningsrika lösningar. Från sömlösa chatbots för kundtjänst till fantastiska visuella generatorer, AI förbättrar våra dagliga upplevelser. Men bakom kulisserna är AI-hårdvara avgörande för att driva dessa intelligenta system.

Vad är AI-hårdvara?

AI-hårdvara hänvisar till specialiserad datorhårdvara utformad för att utföra AI-relaterade uppgifter effektivt. Detta inkluderar specifika chips och integrerade kretsar som erbjuder snabbare bearbetning och energibesparingsmöjligheter. Dessutom tillhandahåller de den nödvändiga infrastrukturen för att exekvera AI-algoritmer och modeller effektivt.

Rollen för AI-hårdvara i maskininlärning är avgörande eftersom den hjälper till att utföra komplexa program för modeller för djupinlärning. Jämfört med konventionell datorhårdvara som centrala bearbetningsenheter (CPU) kan AI-hårdvara dessutom påskynda många processer, vilket avsevärt minskar den tid och kostnad som krävs för algoritmträning och avrättning.

Dessutom, med den växande populariteten för AI och maskininlärningsmodeller, har det funnits en ökad efterfrågan på accelerationslösningar. Som ett resultat har företag som Nvidia, världens ledande GPU-tillverkare, sett en betydande tillväxt. I juni 2023, Det rapporterade Washington Post att Nvidias marknadsvärde översteg 1 biljon dollar, vilket översteg värdet av Tesla och Meta. Nvidias framgångar belyser betydelsen av AI-hårdvara i dagens tekniklandskap.

1. Edge Computing Chips

Om du är bekant med vad edge computing är, har du förmodligen en viss förståelse för edge computing-chips. Dessa specialiserade processorer är utformade specifikt för att köra AI-modeller i nätverkets kant. Med edge computing-chips kan användare bearbeta data och utföra viktiga analytiska operationer direkt vid datakällan, vilket eliminerar behovet av dataöverföring till centraliserade system.

Applikationerna för edge computing-chips är olika och omfattande. De kan användas i självkörande bilar, system för ansiktsigenkänning, smarta kameror, drönare, bärbara medicinska apparater och andra scenarier för beslutsfattande i realtid.

Fördelarna med edge computing chips är betydande. För det första minskar de fördröjningen avsevärt genom att bearbeta data nära dess källa, vilket förbättrar den övergripande prestandan för AI-ekosystem. Dessutom förbättrar edge computing säkerheten genom att minimera mängden data som behöver överföras till molnet.

Här är några av de ledande tillverkarna av AI-hårdvara inom området edge computing chips:

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

2. Quantum hårdvara

Vissa kanske undrar, "Vad är kvantberäkning, och är det ens verkligt?"Quantum computing är verkligen ett verkligt och avancerat datorsystem som fungerar baserat på principerna för kvantmekanik. Medan klassiska datorer använder bitar, använder kvantberäkningar kvantbitar (qubits) för att utföra beräkningar. Dessa qubits gör det möjligt för kvantberäkningssystem att bearbeta stora datamängder mer effektivt, vilket gör dem mycket lämpliga för AI, maskininlärning och djupinlärning modeller.

Tillämpningarna av kvanthårdvara har potential att revolutionera AI-algoritmer. Till exempel, vid upptäckt av läkemedel kan kvanthårdvara simulera beteendet hos molekyler, vilket hjälper forskare att exakt identifiera nya läkemedel. På liknande sätt, inom materialvetenskap, kan det bidra till klimatförändringsförutsägelser. Finanssektorn kan dra nytta av kvanthårdvara genom att utveckla verktyg för prisprediktion.

Nedan är de betydande fördelarna med kvantberäkning för AI:

• Fart: Kvantdatorer är mycket snabbare än traditionella datorer och kan lösa komplexa problem som skulle ta miljarder år inom några sekunder.
• Noggrannhet: Kvantberäkning gör att AI-modeller kan tränas med stora mängder data på kortare tid, vilket leder till högre noggrannhet i förutsägelser och analyser.
• Innovation: Kvantberäkningshårdvara öppnar möjligheter för nya utvecklingar och genombrott på marknaden, och låser upp tidigare ouppnåelig beräkningskraft.

3. Application Specific Integrated Circuits (ASIC)

Application Specific Integrated Circuits (ASIC) är designade för riktade uppgifter som bildbehandling och taligenkänning (även om du kanske har hört talas om ASICs genom cryptocurrency mining). Deras syfte är att påskynda AI-procedurer för att möta ditt företags specifika behov, och tillhandahålla en effektiv infrastruktur som förbättrar den totala hastigheten inom ekosystemet.

ASIC: er är kostnadseffektiva jämfört med traditionella centralprocessorer (CPU) eller grafikprocessorer (GPU). Detta beror på deras energieffektivitet och överlägsna uppgiftsprestanda, som överträffar CPU: er och GPU: er. Som ett resultat underlättar ASIC AI-algoritmer över olika applikationer.

Dessa integrerade kretsar kan hantera stora mängder data, vilket gör dem till avgörande för att träna artificiell intelligensmodeller. Deras tillämpningar sträcker sig till olika områden, inklusive naturlig språkbehandling av texter och taldata. Dessutom förenklar de användningen av komplexa maskininlärningsmekanismer.

4. Neuromorf hårdvara

Neuromorf hårdvara representerar ett betydande framsteg inom datorhårdvaruteknik, som syftar till att efterlikna den mänskliga hjärnans funktion. Denna innovativa hårdvara emulerar det mänskliga nervsystemet och antar en neurala nätverksinfrastruktur, som arbetar med en bottom-up-strategi. Nätverket består av sammankopplade processorer, kallade neuroner.

I motsats till traditionell datorhårdvara som bearbetar data sekventiellt utmärker sig neuromorf hårdvara vid parallell bearbetning. Denna parallella bearbetningsförmåga gör det möjligt för nätverket att utföra flera uppgifter samtidigt, vilket resulterar i förbättrad hastighet och energieffektivitet.

Dessutom erbjuder neuromorf hårdvara flera andra övertygande fördelar. Den kan tränas med omfattande datauppsättningar, vilket gör den lämplig för ett brett spektrum av applikationer, inklusive bilddetektering, taligenkänning och naturlig språkbehandling. Dessutom är noggrannheten hos neuromorfisk hårdvara anmärkningsvärd, eftersom den snabbt lär sig av stora mängder data.

Här är några av de mest anmärkningsvärda neuromorfa datortillämpningarna:

• Självkörande fordon kan utnyttja neuromorfisk datorhårdvara för att förbättra deras förmåga att uppfatta och tolka sin omgivning.
• Vid medicinsk diagnostik kan neuromorf hårdvara bidra till bilddetekteringsfunktioner, vilket hjälper till att identifiera sjukdomar.
• Olika IoT-enheter (Internet of Things) kan använda neuromorf hårdvara för att samla in och analysera data, vilket möjliggör effektiv databearbetning och beslutsfattande.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

A Field Programmable Gate Array (FPGA) är en avancerad integrerad krets som erbjuder värdefulla fördelar för implementering av AI-programvara. Dessa specialiserade chips kan anpassas och programmeras för att möta de specifika kraven för AI-ekosystemet, vilket ger dem namnet "fältprogrammerbara".

FPGA består av konfigurerbara logiska block (CLB) som är sammankopplade och programmerbara. Denna inneboende flexibilitet möjliggör ett brett spektrum av applikationer inom området AI. Dessutom kan dessa chips programmeras för att hantera operationer av varierande komplexitetsnivåer, anpassade till systemets specifika behov.

FPGA: er fungerar som ett skrivskyddat minneschip men med en högre gatekapacitet, och erbjuder fördelen med omprogrammerbarhet. Detta innebär att de kan programmeras flera gånger, vilket möjliggör justeringar och skalbarhet enligt de förändrade kraven. Dessutom är FPGA: er mer effektiva än traditionell datorhårdvara, och erbjuder en robust och kostnadseffektiv arkitektur för AI-tillämpningar.

Förutom sina anpassnings- och prestandafördelar ger FPGA: er också förbättrade säkerhetsåtgärder. Deras kompletta arkitektur säkerställer robust skydd, vilket gör dem tillförlitliga för säkra AI-implementeringar.

Vad är framtiden för AI-hårdvara?

AI-hårdvara är på väg mot transformativa framsteg. Utveckling av AI-applikationer kräver specialiserade system för att möta beräkningsbehov. Innovationer inom processorer, acceleratorer och neuromorfa chips prioriterar effektivitet, hastighet, energibesparingar och parallell beräkning. Att integrera AI-hårdvara i edge- och IoT-enheter möjliggör bearbetning på enheten, minskad latens och förbättrad integritet. Konvergens med kvantberäkningar och neuromorfisk ingenjörskonst låser upp potentialen för exponentiell kraft och mänskligt lärande.

Framtiden för AI-hårdvara har löftet om kraftfulla, effektiva och specialiserade datorsystem som kommer att revolutionera industrier och omforma vår interaktion med intelligent teknik.