За последние несколько лет машинное обучение получило огромное признание. Он существует на рынке уже более 30 лет, и, наконец, эксперты создают различное высокопроизводительное оборудование, чтобы соответствовать требованиям этих энергоемких алгоритмов. Производители чипсетов с каждым годом стараются сделать какие-то революционные вещи, повышающие производительность железа как никогда ранее.
Высокопроизводительные чипы искусственного интеллекта побеждают как никогда раньше. Эти чипы играют важную роль в росте, поскольку их можно использовать в различных электронных устройствах для повышения производительности и повышения их независимости. Эти ИИ-чипы будут использоваться при создании умных домов, чтобы сделать электронные устройства более интеллектуальными, а также в других технологиях. Высокопроизводительный чип, интегрированный с технологией искусственного интеллекта, представляет собой микропроцессоры нового поколения, которые специально используются для ускорения работы, связанной с искусственным интеллектом.
Здесь мы перечислили некоторые из лучших аппаратных инноваций, которые изменят цифровой мир в ближайшие годы:
Вывод AWS
Чип машинного обучения — один из последних ИИ-чипов на рынке. Чип был впервые анонсирован Amazon «Inferentia» во время встречи re Invent в Лас-Вегасе. Чип обеспечивает высокую производительность при очень низких затратах. Чип разработан израильской компанией, принадлежащей Amazon-Annapurna Labs. Основная цель создания такого мощного чипа — упростить тяжелые рабочие нагрузки, требуя при этом меньшей задержки. Более умный чип предназначен для логических выводов, которые помогают находить обширные данные.
Функции
· Он также может справляться с мощными нагрузками
· Поддерживает до 128 ТОП
· Популярными фреймворками, с которыми он совместим, являются TensorFlow, Apache MXNet и Pytorch.
· Поддерживает типы данных FP16, BF16 и INT8.
· Чрезвычайно низкая стоимость
8-разрядный аналоговый чип IBM
Корпорация International Business Machines Corporation, именуемая IBM, наконец-то разработала 8-битный аналоговый чип. Многонациональная компания разработала это новое оборудование, которое обеспечивает эффективность управления и расширенное обучение для проектов ИИ. Чип используется в различных нейронных тестах и обеспечивает точную 100% эффективность и производительность. 8-битный аналоговый чипIBM основан на пропаганде памяти с фазовым переходом. Лучший элемент — это материя, способная претерпевать фазовые изменения в ответ на электрический ток.
Функции
· 100-процентная эффективность
· Память с изменением фазы
· Потребляет в 33 раза меньше энергии, чем другое цифровое оборудование
· Лучший вариант для маломощных сред
· Может использоваться в различных приложениях
Блок обработки Google Tensor
Что ж, этот блок был введен в 2016 году компанией Google для упрощения процесса умножения матриц в нейронных сетях. Он также известен как TPU и представляет собой специализированную встроенную схему (ASIC), разработанную технологическим гигантом для машинного обучения. TPU состоит из многомерного массива метрик для большого объема низкоточных вычислений. Однако Google TPU состоит из различных обрабатывающих элементов, которые используются для параллельных вычислительных процедур.
Функции
· Ускорение выполнения вычислений линейной алгебры
· Используется для приложений машинного обучения
· TPU можно использовать для сложных моделей нейронных сетей.
Мощные графические процессоры виртуальной реальности и чипы искусственного интеллекта благодаря воображению
Эти трехточечные устройства были представлены в недавнем объявлении Imagination Technologies. Эти три графических процессора PowerVR (GPU), интегрированные с технологией искусственного интеллекта, будут разработаны для различных групп продуктов. Они помогают повысить эффективность нейронных сетей для рынков ИИ. Графические процессоры Power VR и микросхемы искусственного интеллекта обладают хорошей производительностью от 0,6 до 10 тераопераций в секунду (TOPS). Эти чипы будут в основном использоваться в умных автомобилях, камерах, смартфонах и многих других устройствах. Эти чипы лицензированы ведущими мировыми компаниями и помогают создавать решения с наилучшей производительностью.
Функции
· Повышение производительности
· Эти чипы представляют собой идеальное сочетание гибкости и оптимизации производительности.
· С этим чипом легко создавать прототипы
· Предлагает энергоэффективное и гибкое решение
ИИ-чипы Qualcomm
В 2019 году во время мероприятия в Испании Qualcomm анонсировала новый чип, который будет использоваться для ускорения работы, связанной с ИИ. Основная интуиция, стоящая за созданием такого высокопроизводительного чипа, заключается в том, чтобы диверсифицировать его, опережая его оплот в чипах для мобильных телефонов, и оставаться впереди на этом быстром рынке. Как мы знаем, они являются одними из лучших игроков в производстве чипов для мобильных телефонов. Чип, разработанный Qualcomm для искусственного интеллекта, призван помочь разработчикам в моделях нейронных сетей, а также оптимизировать различные другие проблемы с производительностью на устройствах, связанных со Snapdragon.
Функции
· Обеспечивает повышенную согласованность
· Обеспечивает рациональное использование пропускной способности сети
· Реагирование в режиме реального времени
· Улучшенная конфиденциальность
ЗАКЛЮЧЕНИЕ:
Короче говоря, вышеперечисленные аппаратные инновации навсегда меняют цифровой мир и упрощают многие процедуры. Несколько компаний постоянно проводят исследования по разработке индивидуальных решений на основе ИИ при разных уровнях энергопотребления, используемых этими чипами. В целом за последние пару лет глубокое обучение значительно расширилось, и эксперты постоянно широко используют его во многих областях — от создания цифровых помощников на основе ИИ до умных транспортных средств, которые работают автоматически. Когда глубокое обучение сочетается с машинным обучением, вы можете иметь дело с большими наборами данных, которым нужны проверенные чипы для обработки больших чисел.
