最有前途的5项AI硬件技术

小白软件  2023-06-06 12:15  阅读 68 次浏览 次

自2022年底以来,人工智能(AI)已经取得了显著的进步。越来越复杂的基于人工智能的软件应用程序正在通过提供创造性的解决方案来彻底改变各个行业。从无缝的客户服务聊天机器人到令人惊叹的视觉生成器,人工智能正在增强我们的日常体验。然而,在幕后,人工智能硬件在推动这些智能系统的发展方面是至关重要的。

 

什么是人工智能硬件?

人工智能硬件是指旨在有效执行人工智能相关任务的专门计算机硬件。这包括特定的芯片和集成电路,提供更快的处理和节能能力。此外,它们还提供必要的基础设施,以有效执行人工智能算法和模型。

人工智能硬件在机器学习中的作用至关重要,因为它有助于深度学习模型的复杂程序的执行。此外,与中央处理器(CPU)等传统计算机硬件相比,人工智能硬件可以加速众多进程,大大减少算法训练和执行所需的时间和成本。

此外,随着人工智能和机器学习模型的日益普及,对加速解决方案的需求也在增加。因此,像世界领先的GPU制造商Nvidia这样的公司已经见证了大幅增长。2023年6月,《华盛顿邮报》报道,Nvidia的市值超过了1万亿美元,超过了特斯拉和Meta的身价。Nvidia的成功突出了人工智能硬件在当今技术领域的重要性。

1. 边缘计算芯片

 

如果你熟悉什么是边缘计算,你可能对边缘计算芯片有一些了解。这些专门的处理器是专门为在网络的边缘运行人工智能模型而设计的。有了边缘计算芯片,用户可以直接在数据源处处理数据并进行关键的分析操作,而不需要将数据传输到集中式系统。

边缘计算芯片的应用是多样化和广泛的。它们在自动驾驶汽车、面部识别系统、智能相机、无人机、便携式医疗设备和其他实时决策场景中都有应用。

边缘计算芯片的优势是显著的。首先,它们通过在数据源附近处理数据大大降低了延迟,提高了人工智能生态系统的整体性能。此外,边缘计算通过最大限度地减少需要传输到云端的数据量,增强了安全性。

以下是边缘计算芯片领域的一些领先的AI硬件制造商:

杰森泽维尔 NX

AMD EPYC(霄龙)嵌入式 3000 系列

杰森纳米

ARM Cortex-M55

ARM Ethos-U55

2. 量子硬件

有人可能会问,"什么是量子计算,它甚至是真的吗?" 量子计算确实是一个真实的、先进的计算系统,它基于量子力学原理运行。经典计算机使用比特,而量子计算则利用量子比特(qubits)来进行计算。这些量子比特使量子计算系统能够更有效地处理大型数据集,使其非常适用于人工智能、机器学习和深度学习模型。

量子硬件的应用有可能彻底改变人工智能的算法。例如,在药物发现中,量子硬件可以模拟分子的行为,帮助研究人员准确识别新的药物。同样,在材料科学中,它可以为气候变化预测做出贡献。金融部门可以通过开发价格预测工具从量子硬件中获益。

以下是量子计算对人工智能的显著好处:

速度: 量子计算机比传统计算机快得多,能够在几秒钟内解决需要几十亿年的复杂问题。

精确性: 量子计算允许人工智能模型在更短的时间内用大量的数据进行训练,从而使预测和分析的准确性更高。

创新: 量子计算硬件为市场的新发展和突破提供了可能性,解锁了以前无法实现的计算能力。

3. 特定应用集成电路(ASIC)

特定应用集成电路(ASIC)是为图像处理和语音识别等目标任务而设计的(尽管你可能通过加密货币挖矿听说过ASIC)。它们的目的是加速人工智能程序,以满足你的业务的具体需求,提供一个有效的基础设施,提高生态系统内的整体速度。

与传统的中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)相比,ASIC具有成本效益。这是由于它们的电源效率和卓越的任务性能,超过了CPU和GPU。因此,ASIC促进了各种应用中的人工智能算法。

这些集成电路可以处理大量的数据,使它们在训练人工智能模型方面发挥了作用。它们的应用扩展到不同领域,包括文本和语音数据的自然语言处理。此外,它们简化了复杂机器学习机制的部署。

4. 神经形态的硬件

 

神经形态硬件代表了计算机硬件技术的一个重大进步,旨在模仿人脑的功能。这种创新的硬件模拟了人类的神经系统,采用了神经网络基础设施,以自下而上的方式运行。该网络包括相互连接的处理器,被称为神经元。

与按顺序处理数据的传统计算硬件相比,神经形态硬件擅长于并行处理。这种并行处理能力使网络能够同时执行多个任务,从而提高速度和能源效率。

此外,神经形态硬件还具有其他几个引人注目的优势。它可以用广泛的数据集进行训练,使其适用于广泛的应用,包括图像检测、语音识别和自然语言处理。此外,神经形态硬件的准确性也很显著,因为它能从大量的数据中快速学习。

以下是一些最引人注目的神经形态计算应用:

自动驾驶汽车可以利用神经形态计算硬件来增强其对周围环境的感知和解释能力。

在医疗诊断中,神经形态硬件可以为图像检测功能做出贡献,帮助识别疾病。

各种物联网(Internet of Things)设备可以利用神经形态硬件来收集和分析数据,实现高效的数据处理和决策。

5. 现场可编程门阵列(FPGA)

 

现场可编程门阵列(FPGA)是一种先进的集成电路,为实现人工智能软件提供了宝贵的好处。这些专门的芯片可以被定制和编程,以满足人工智能生态系统的具体要求,从而赢得了 "现场可编程 "这一名称。

FPGA由可配置的逻辑块(CLB)组成,这些逻辑块是相互连接和可编程的。这种固有的灵活性使得人工智能领域有广泛的应用。此外,这些芯片可以通过编程来处理不同复杂程度的操作,适应系统的具体需求。

像只读存储器芯片一样操作,但具有更高的门容量,FPGA具有可重新编程的优势。这意味着它们可以被多次编程,允许根据不断变化的要求进行调整和扩展。此外,FPGA比传统的计算硬件更有效,为人工智能应用提供了一个强大和具有成本效益的架构。

除了其定制和性能优势,FPGA还提供了增强的安全措施。它们的完整架构确保了强大的保护,使它们成为安全的人工智能实施的可靠工具。

人工智能硬件的未来是什么?

人工智能硬件正处于变革性进展的风口浪尖。不断发展的人工智能应用需要专门的系统来满足计算需求。处理器、加速器和神经形态芯片的创新优先考虑了效率、速度、节能和并行计算。将人工智能硬件集成到边缘和物联网设备中,可以实现设备上的处理,减少延迟,并增强隐私。与量子计算和神经形态工程的融合释放了指数级功率和类似人类学习的潜力。

人工智能硬件的未来蕴含着强大、高效和专业的计算系统的希望,它将彻底改变行业,重塑我们与智能技术的互动。

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