Akcelerátor umělé inteligence: Co to je a proč je to důležité

Zatímco umělá inteligence (AI) pronikla prakticky do všech segmentů našeho života, předpokladem je neustále vyšší výpočetní výkon, který tvoří základ. Tradiční procesory se totiž zadusí, pokud jde o velký objem výpočtů, které vyžadují složité algoritmy umělé inteligence.

Zde vzniká potřeba akcelerátorů umělé inteligence, které doslova působí jako nenápadní hrdinové v pozadí a umožňují neuvěřitelný pokrok, který se dnes s umělou inteligencí odehrává.

Co je to akcelerátor umělé inteligence?

Akcelerátor umělé inteligence (AI akcelerátor) je hardwarová součástka, někdy také nazývaná procesor pro hluboké učení nebo jednotka pro zpracování neuronů, navržená na úrovni obvodů k výraznému urychlení zpracování úloh umělé inteligence. Tyto pracovní zátěže obvykle zahrnují úlohy, jako je trénování a odvozování strojového učení, kdy je třeba analyzovat obrovské množství dat za účelem trénování modelů umělé inteligence nebo vytváření předpovědí na základě vytvořených modelů.

Tradiční procesory jsou vytvořeny s ohledem na obecné účely – zpracování všech druhů úloh, ale nejsou optimalizovány podle požadavků algoritmů umělé inteligence. Naproti tomu akcelerátory umělé inteligence jsou konstruovány s využitím relevantní architektury, díky níž budou provádět výpočty související s umělou inteligencí mnohonásobně rychleji a efektivněji.

Proč akcelerátory umělé inteligence?

Řada podstatných důvodů ukazuje, proč jsou akcelerátory umělé inteligence budoucností v rozvoji umělé inteligence:

Zvýšení rychlosti zpracování

Akcelerátory umělé inteligence dokáží při provádění úloh spojených s umělou inteligencí pracovat mnohem rychleji než procesor. To znamená, že trénování modelů probíhá rychleji, vyhotovení výsledků je rychlé a mnohem rychleji se nyní budou zpracovávat i větší a složitější modely s většími soubory dat.

Zvýšená energetická účinnost

Akcelerátory umělé inteligence jsou navrženy tak, aby byly ve srovnání s jakoukoli centrální procesorovou jednotkou energeticky účinnější, pokud jde o zpracování úloh umělé inteligence. To povede ke snížení nákladů pro všechny společnosti, které mají zájem o provozování řešení umělé inteligence, a ke snížení dopadu na životní prostředí.

Využití v reálném čase

Akcelerátory umělé inteligence jsou navrženy s ohledem na rychlost a efektivitu při spouštění modelů umělé inteligence v reálném čase. To umožňuje takové využití, jako jsou autonomní vozidla, systémy rozpoznávání obličeje a inteligentní roboti.

Škálovatelnost pro využití náročné na zdroje

Akcelerátory umělé inteligence lze integrovat do různých konfigurací, a tudíž škálovat podle nekonečně rostoucích požadavků na zpracování z komplexního využití umělé inteligence.

Typy akcelerátorů umělé inteligence

Svět akcelerátorů umělé inteligence se rychle mění a různé typy jsou interpretovány jako schopné sloužit v souvislosti s aktuálními potřebami. Jedná se o tyto typy:

Grafické procesory (GPU)

Ty nebyly přímo navrženy pro umělou inteligenci, ale byly přizpůsobeny díky svým schopnostem paralelního zpracování, a proto pracují adekvátně potřebám umělé inteligence. Tvoří oblíbenou možnost pro vývojáře pracující na umělé inteligenci, protože již mají infrastrukturní základnu a jsou ve srovnání s ostatními relativně cenově dostupné.

Tensor Processing Units (TPU)

Tato výpočetní jednotka je určena pouze k provozování umělé inteligence – společnosti jako Google vyvinuly TPU výhradně pro tento účel – jde o extrémně specializované procesory, a tudíž poměrně efektivní při provozování algoritmů hlubokého učení.

Programovatelná hradlová pole (FPGA)

Tyto čipy jsou programovatelné, což umožňuje flexibilitu při návrhu hardwaru, a je poměrně snadné přizpůsobit architekturu pro speciální úlohy umělé inteligence. Ačkoli jsou trochu méně známé, často vyžadují speciální programátorské znalosti.

ASIC

Tyto druhy čipů navržených na míru mají potenciál dosáhnout vynikajícího výkonu a účinnosti pro využití umělé inteligence. Počáteční náklady na vývoj jsou však obvykle vysoké.

Budoucnost akcelerátorů umělé inteligence

S neustále se měnícím prostředím tváří v tvář využití, které je stále sofistikovanější, datově náročnější a složitější, bude v budoucnu bezprecedentní potřeba výkonných a zároveň efektivních akcelerátorů umělé inteligence.

Mezi takové oblasti, které vykazují potenciál pro budoucí rozvoj, patří heterogenní computing. To by umožnilo plně využít různé druhy akcelerátorů a využít jejich odpovídající silné stránky v jednom systému pro dosažení špičkového výkonu.

Neuromorfní computing

Neuromorfní výpočetní paradigma inspirované mozkem předpokládá hardware strukturovaný a funkční podle nervového systému – potenciálně efektivnější – i pro zpracování umělé inteligence.

Specializace na konkrétní využití

Akcelerátory umělé inteligence by mohly pokračovat v dalším specifickém využití, a být tak motorem vstupujícím do zařízení specificky navržených k provádění konkrétního úkolu.

Skutečný dopad akcelerátorů umělé inteligence

Akcelerátory umělé inteligence nejsou v podstatě hardwarem a samy o sobě fungují jako prvotní hybatelé, které dále pohánějí schopnosti umělé inteligence. Ve své podstatě „akcelerace“ v oblasti umělé inteligence znamená rychlejší vývoj a zrychlení nasazení, což tlačí na rychlé inovace v aspektech, jako je zdravotnictví, finance, výroba a doprava.

Takové technologie sice vytvářejí kanály pro budoucí zneužití prostřednictvím umělé inteligence, ale zároveň pomáhají rozvoji dalších souvisejících technologií v oblasti bezpečnosti a vysvětlitelnosti. Akcelerátory umělé inteligence v sobě skrývají řadu potenciálů, které mohou pomoci vybudovat budoucnost prospěšnou pro všechny.

Na závěr jsme pro vás připravili nejčastěji kladené otázky a odpovědi na ně

Co je to akcelerátor umělé inteligence?

Specializovaný hardware nebo software, který urychluje výpočty umělé inteligence. Nejčastěji působí v oblastech strojového učení, neuronových sítí a zpracování dat.

Proč jsou akcelerátory umělé inteligence důležité?

Tvoří páteř efektivního zpracování sofistikovaných úloh umělé inteligence, umožňují lepší časy zpracování, snižují spotřebu energie a dovolují aplikacím umělé inteligence fungovat více podle jejich možností na různých zařízeních.

Jak akcelerátory umělé inteligence fungují

Jsou určeny pro paralelní zpracování rozsáhlých maticových a vektorových operací typických pro zátěž umělé inteligence. Jako takové jsou schopny zpracovávat řadu těchto datových bodů současně, což je v příkrém rozporu s tradičním procesorem, zpracovávajícím své úlohy sekvenčně.

Jaké jsou některé klady spojené s akcelerátory umělé inteligence?

Mezi výhody akcelerátorů umělé inteligence patří vysoký výkon v oblasti umělé inteligence, nízká latence v aplikacích umělé inteligence a zpracování větších a složitějších modelů umělé inteligence spolu se snížením spotřeby.