De 5 mest lovende AI-maskinvareteknologiene

Kunstig intelligens (AI) har gjort bemerkelsesverdige fremskritt siden slutten av 2022. Stadig mer sofistikerte AI-baserte programvareapplikasjoner revolusjonerer ulike sektorer ved å tilby oppfinnsomme løsninger. Fra sømløse kundeservice chatbots til fantastiske visuelle generatorer, AI forbedrer våre daglige opplevelser. Men bak kulissene er AI-maskinvare avgjørende for å gi drivstoff til disse intelligente systemene.

Hva er AI-maskinvare?

AI-maskinvare refererer til spesialisert maskinvare designet for å utføre AI-relaterte oppgaver effektivt. Dette inkluderer spesifikke brikker og integrerte kretser som tilbyr raskere prosessering og energisparende evner. I tillegg gir de den nødvendige infrastrukturen for å utføre AI-algoritmer og modeller effektivt.

Rollen til AI-maskinvare i maskinlæring er avgjørende da den hjelper til med gjennomføringen av komplekse programmer for dyplæringsmodeller. I tillegg, sammenlignet med konvensjonell maskinvare som sentrale prosesseringsenheter (CPUer), kan AI-maskinvare akselerere en rekke prosesser, betydelig redusere tiden og kostnadene som kreves for algoritmetrening og henrettelse.

Videre, med den økende populariteten til AI og maskinlæringsmodeller, har det vært en økt etterspørsel etter akselerasjonsløsninger. Som et resultat har selskaper som Nvidia, verdens ledende GPU-produsent, vært vitne til betydelig vekst. I juni 2023, Det rapporterte Washington Post at Nvidias markedsverdi oversteg 1 billion dollar, og overgikk verdien av Tesla og Meta. Nvidias suksess fremhever betydningen av AI-maskinvare i dagens teknologilandskap.

1. Edge Computing Chips

Hvis du er kjent med hva edge computing er, har du sannsynligvis en viss forståelse av edge computing-brikker. Disse spesialiserte prosessorene er designet spesielt for å kjøre AI-modeller i nettverkets kant. Med edge computing-brikker kan brukere behandle data og utføre viktige analytiske operasjoner direkte ved datakilden, noe som eliminerer behovet for dataoverføring til sentraliserte systemer.

Applikasjonene for edge computing-brikker er mangfoldige og omfattende. De finner nytte i selvkjørende biler, ansiktsgjenkjenningssystemer, smartkameraer, droner, bærbart medisinsk utstyr og andre beslutningsscenarier i sanntid.

Fordelene med edge computing-brikker er betydelige. For det første reduserer de ventetiden betraktelig ved å behandle data nær kilden, og forbedrer den generelle ytelsen til AI-økosystemer. I tillegg forbedrer edge computing sikkerheten ved å minimere mengden data som må overføres til skyen.

Her er noen av de ledende produsentene av AI-maskinvare innen edge computing chips:

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

2. Kvantemaskinvare

Noen lurer kanskje på,Hva er kvanteberegning, og er det til og med ekte?"Kvantedatabehandling er virkelig et ekte og avansert databehandlingssystem som opererer basert på kvantemekanikkens prinsipper. Mens klassiske datamaskiner bruker biter, bruker kvanteberegning kvantebiter (qubits) for å utføre beregninger. Disse qubits gjør det mulig for kvantedatabehandlingssystemer å behandle store datasett mer effektivt, noe som gjør dem svært egnet for AI, maskinlæring og dyp læring modeller.

Anvendelsene til kvantemaskinvare har potensial til å revolusjonere AI-algoritmer. For eksempel, i legemiddeloppdagelse, kan kvantemaskinvare simulere oppførselen til molekyler, og hjelpe forskere med å nøyaktig identifisere nye medikamenter. På samme måte kan det i materialvitenskap bidra til spådommer om klimaendringer. Finanssektoren kan dra nytte av kvantemaskinvare ved å utvikle prisprediksjonsverktøy.

Nedenfor er de betydelige fordelene med kvanteberegning for AI:

• Hastighet: Kvantedatamaskiner er mye raskere enn tradisjonelle datamaskiner, i stand til å løse komplekse problemer som vil ta milliarder av år i løpet av sekunder.
• Nøyaktighet: Kvantedatabehandling lar AI-modeller trenes med store mengder data på kortere tid, noe som fører til høyere nøyaktighet i spådommer og analyser.
• Innovasjon: Kvantedatamaskinvare åpner muligheter for nye utviklinger og gjennombrudd i markedet, og låser opp tidligere uoppnåelig datakraft.

3. Application Specific Integrated Circuits (ASIC)

Application Specific Integrated Circuits (ASIC) er designet for målrettede oppgaver som bildebehandling og talegjenkjenning (selv om du kanskje har hørt om ASICs gjennom gruvedrift av kryptovaluta). Formålet deres er å akselerere AI-prosedyrer for å møte de spesifikke behovene til virksomheten din, og tilby en effektiv infrastruktur som øker den generelle hastigheten i økosystemet.

ASIC-er er kostnadseffektive sammenlignet med tradisjonelle sentrale prosesseringsenheter (CPUer) eller grafikkbehandlingsenheter (GPUer). Dette er på grunn av deres strømeffektivitet og overlegne oppgaveytelse, som overgår CPUer og GPUer. Som et resultat letter ASIC-er AI-algoritmer på tvers av ulike applikasjoner.

Disse integrerte kretsene kan håndtere betydelige mengder data, noe som gjør dem medvirkende til å trene kunstig intelligens-modeller. Deres applikasjoner strekker seg til forskjellige felt, inkludert naturlig språkbehandling av tekster og taledata. Videre forenkler de utplasseringen av komplekse maskinlæringsmekanismer.

4. Nevromorf maskinvare

Nevromorf maskinvare representerer et betydelig fremskritt innen maskinvareteknologi, med sikte på å etterligne funksjonen til den menneskelige hjernen. Denne innovative maskinvaren emulerer det menneskelige nervesystemet og tar i bruk en nevrale nettverksinfrastruktur, som opererer med en nedenfra og opp-tilnærming. Nettverket består av sammenkoblede prosessorer, referert til som nevroner.

I motsetning til tradisjonell datamaskinvare som behandler data sekvensielt, utmerker nevromorf maskinvare seg ved parallell prosessering. Denne parallellbehandlingsevnen gjør det mulig for nettverket å utføre flere oppgaver samtidig, noe som resulterer i forbedret hastighet og energieffektivitet.

Videre tilbyr nevromorf maskinvare flere andre overbevisende fordeler. Den kan trenes med omfattende datasett, noe som gjør den egnet for et bredt spekter av applikasjoner, inkludert bildegjenkjenning, talegjenkjenning og naturlig språkbehandling. I tillegg er nøyaktigheten til nevromorf maskinvare bemerkelsesverdig, ettersom den raskt lærer av enorme mengder data.

Her er noen av de mest bemerkelsesverdige nevromorfe databehandlingsapplikasjonene:

• Selvkjørende kjøretøy kan utnytte nevromorfisk datamaskinvare for å forbedre deres evne til å oppfatte og tolke omgivelsene.
• Ved medisinsk diagnose kan nevromorf maskinvare bidra til bildedeteksjonsfunksjoner, og hjelpe til med å identifisere sykdommer.
• Ulike IoT-enheter (Internet of Things) kan bruke nevromorf maskinvare for å samle inn og analysere data, noe som muliggjør effektiv databehandling og beslutningstaking.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

A Field Programmable Gate Array (FPGA) er en avansert integrert krets som gir verdifulle fordeler for implementering av AI-programvare. Disse spesialiserte brikkene kan tilpasses og programmeres for å møte de spesifikke kravene til AI-økosystemet, og gir dem navnet «feltprogrammerbare».

FPGA-er består av konfigurerbare logiske blokker (CLB) som er sammenkoblet og programmerbare. Denne iboende fleksibiliteten tillater et bredt spekter av bruksområder innen AI. I tillegg kan disse brikkene programmeres til å håndtere operasjoner med varierende kompleksitetsnivåer, tilpasset systemets spesifikke behov.

FPGA-er fungerer som en skrivebeskyttet minnebrikke, men med høyere portkapasitet, fordelen med omprogrammerbarhet. Dette betyr at de kan programmeres flere ganger, noe som gir mulighet for justeringer og skalerbarhet i henhold til de skiftende kravene. Videre er FPGA-er mer effektive enn tradisjonell datamaskinvare, og tilbyr en robust og kostnadseffektiv arkitektur for AI-applikasjoner.

I tillegg til tilpasnings- og ytelsesfordelene, gir FPGA-er også forbedrede sikkerhetstiltak. Deres komplette arkitektur sikrer robust beskyttelse, noe som gjør dem pålitelige for sikre AI-implementeringer.

Hva er fremtiden til AI-maskinvare?

AI-maskinvare er på vei til transformative fremskritt. Utviklende AI-applikasjoner krever spesialiserte systemer for å møte beregningsbehov. Innovasjoner innen prosessorer, akseleratorer og nevromorfe brikker prioriterer effektivitet, hastighet, energisparing og parallell databehandling. Integrering av AI-maskinvare i edge- og IoT-enheter muliggjør prosessering på enheten, redusert ventetid og forbedret personvern. Konvergens med kvanteberegning og nevromorfisk konstruksjon åpner for potensialet for eksponentiell kraft og menneskelignende læring.

Fremtiden til AI-maskinvare har løftet om kraftige, effektive og spesialiserte datasystemer som vil revolusjonere bransjer og omforme vår interaksjon med intelligente teknologier.