تراشه هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟

تراشه های هوش مصنوعی به سخت افزار محاسباتی تخصصی مورد استفاده در توسعه و استقرار سیستم های هوش مصنوعی اشاره دارند. با پیچیده‌تر شدن هوش مصنوعی، نیاز به قدرت پردازش، سرعت و کارایی بالاتر در رایانه‌ها نیز افزایش یافته است و تراشه‌ های هوش مصنوعی برای برآورده کردن این تقاضا ضروری هستند.

تراشه هوش مصنوعی چیست؟

تراشه هوش مصنوعی یک مدار مجتمع تخصصی است که برای انجام وظایف هوش مصنوعی طراحی شده است. واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، آرایه‌های گیت قابل برنامه‌ریزی میدانی (FPGA) و مدارهای مجتمع ویژه برنامه (ASIC) همگی تراشه‌های هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شوند.

بسیاری از پیشرفت‌های هوش مصنوعی در دهه گذشته توسط تراشه های هوش مصنوعی ارائه شده است. و اگر صنعت بخواهد محدودیت های فناوری مانند هوش مصنوعی مولد، وسایل نقلیه خودران و رباتیک را به پیش ببرد، احتمالاً تراشه های هوش مصنوعی نیز باید تکامل یابند.

تراشه های هوش مصنوعی چگونه کار می کنند؟

به طور کلی، تراشه به یک ریزتراشه اشاره دارد که یک واحد مدار مجتمع است که در مقیاس میکروسکوپی با استفاده از مواد نیمه هادی ساخته شده است. اجزایی مانند ترانزیستورها (سوئیچ های کوچکی که جریان الکتریکی را در یک مدار کنترل می کنند) در این ماده حک می شوند تا عملکردهای محاسباتی مانند حافظه و منطق را تامین کنند. در حالی که تراشه های حافظه ذخیره سازی و بازیابی داده ها را مدیریت می کنند، تراشه های منطقی به عنوان مغز پشت عملیات پردازش داده ها عمل می کنند.

تراشه‌ های هوش مصنوعی عمدتاً در بخش منطقی کار می‌کنند و نیازهای پردازش داده فشرده بارهای کاری هوش مصنوعی را برطرف می‌کنند، وظیفه‌ای فراتر از ظرفیت تراشه‌های همه منظوره مانند پردازنده‌ها. برای رسیدن به این هدف، آنها تمایل دارند مقدار زیادی از ترانزیستورهای سریعتر، کوچکتر و کارآمدتر را ترکیب کنند. این طراحی به آنها اجازه می دهد تا محاسبات بیشتری را در واحد انرژی انجام دهند و در نتیجه سرعت پردازش سریعتر و مصرف انرژی کمتری در مقایسه با تراشه هایی با ترانزیستورهای بزرگتر و کمتر دارند.

تراشه‌ های هوش مصنوعی همچنین دارای قابلیت‌های منحصربه‌فردی هستند که محاسبات مورد نیاز الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به‌طور چشمگیری تسریع می‌کنند. این شامل پردازش موازی است، به این معنی که آنها می توانند چندین محاسبات را همزمان انجام دهند.

پردازش موازی در هوش مصنوعی بسیار مهم است، زیرا امکان انجام چندین کار را به طور همزمان فراهم می‌کند و امکان مدیریت سریع‌تر و کارآمدتر محاسبات پیچیده را فراهم می‌کند.

انواع تراشه های هوش مصنوعی

انواع مختلف تراشه های هوش مصنوعی از نظر سخت افزار و عملکرد متفاوت هستند:

GPU ها

پردازنده‌های گرافیکی اغلب در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. این تراشه‌های همه منظوره که در اصل برای برنامه‌هایی که به عملکرد گرافیکی بالایی نیاز دارند، مانند اجرای بازی‌های ویدیویی یا رندر کردن دنباله‌های ویدیویی، توسعه یافته‌اند، این تراشه‌های همه منظوره معمولاً برای انجام وظایف پردازش موازی ساخته شده‌اند. از آنجایی که آموزش مدل هوش مصنوعی از نظر محاسباتی بسیار فشرده است، شرکت‌ها چندین GPU را به یکدیگر متصل می‌کنند تا همه بتوانند یک سیستم هوش مصنوعی را به طور همزمان آموزش دهند.

بیشتر بخوانید: آموزش فعالسازی IPv6 در مودم

FPGA ها

FPGA ها در کاربرد مدل های هوش مصنوعی مفید هستند، زیرا می توان آنها را “در حال پرواز” دوباره برنامه ریزی کرد، به این معنی که آنها “فوق تخصصی” هستند. به عبارت دیگر، FPGA ها در انواع وظایف مختلف، به ویژه کارهای مربوط به پردازش تصویر و ویدئو، بسیار کارآمد هستند.

ASIC ها

ASIC ها تراشه های شتاب دهنده ای هستند که برای کاربرد بسیار خاصی طراحی شده اند، در این مورد، هوش مصنوعی. آنها به صورت سفارشی برای پشتیبانی از برنامه های خاص ساخته شده اند. ASIC ها توانایی محاسباتی مشابهی با FPGA ارائه می دهند، اما نمی توان آنها را دوباره برنامه ریزی کرد. از آنجایی که مدار آنها برای یک کار خاص بهینه شده است، آنها اغلب عملکرد بهتری را در مقایسه با پردازنده های همه منظوره یا حتی سایر تراشه های هوش مصنوعی ارائه می دهند. واحد پردازش تانسور گوگل نمونه ای از ASIC است که به صراحت برای تقویت عملکرد یادگیری ماشین ساخته شده است.

NPU ها

NPU ها افزونه های مدرنی هستند که CPU ها را قادر می سازند تا بارهای کاری هوش مصنوعی را مدیریت کنند و مشابه GPU ها هستند، با این تفاوت که با هدف خاص تر ساخت مدل های یادگیری عمیق و شبکه های عصبی طراحی شده اند. در نتیجه، NPU ها در پردازش حجم عظیمی از داده ها برای انجام طیف وسیعی از وظایف پیشرفته هوش مصنوعی مانند تشخیص اشیا، تشخیص گفتار و ویرایش ویدیو برتری می یابند. به دلیل قابلیت هایشان، NPU ها اغلب در مورد پردازش های هوش مصنوعی بهتر از GPU ها عمل می کنند.

موارد استفاده از تراشه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مدرن بدون این تراشه های تخصصی هوش مصنوعی امکان پذیر نخواهد بود. در اینجا تعدادی از روش های استفاده از آنها آورده شده است.

مدل های زبان بزرگ

تراشه‌ های هوش مصنوعی سرعت آموزش و اصلاح الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را افزایش می‌دهند که به ویژه در توسعه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مفید است. آن‌ها می‌توانند از پردازش موازی برای داده‌های متوالی و بهینه‌سازی عملیات برای شبکه‌های عصبی استفاده کنند، و عملکرد LLM‌ها را افزایش دهند و در نتیجه، ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها، دستیاران هوش مصنوعی و تولیدکننده‌های متن را افزایش دهند.

هوش مصنوعی edge AI

تراشه‌های هوش مصنوعی پردازش هوش مصنوعی را تقریباً در هر دستگاه هوشمند مانند ساعت‌ها، دوربین‌ها، لوازم آشپزخانه در فرآیندی به نام edge AI ممکن می‌سازند. این به این معنی است که پردازش می‌تواند به جای ابر، نزدیک‌تر به جایی که داده‌ها منشأ می‌گیرند، انجام شود، که تأخیر را کاهش می‌دهد و امنیت و کارایی انرژی را بهبود می‌بخشد. تراشه های هوش مصنوعی را می توان در هر چیزی از خانه های هوشمند گرفته تا شهرهای هوشمند استفاده کرد.

وسایل نقلیه خودران

تراشه‌ های هوش مصنوعی به ارتقای قابلیت‌های خودروهای بدون راننده کمک می‌کنند و به هوش و ایمنی کلی آن‌ها کمک می‌کنند. آنها قادر به پردازش و تفسیر مقادیر زیادی از داده های جمع آوری شده توسط دوربین های خودرو، LiDAR و سایر حسگرها هستند و از وظایف پیچیده ای مانند تشخیص تصویر پشتیبانی می کنند. و قابلیت‌های پردازش موازی آن‌ها، تصمیم‌گیری در زمان واقعی را ممکن می‌سازد، به وسایل نقلیه کمک می‌کند تا به طور مستقل در محیط‌های پیچیده حرکت کنند، موانع را شناسایی کنند و به شرایط ترافیکی پویا پاسخ دهند.

رباتیک

تراشه‌ های هوش مصنوعی در کارهای مختلف یادگیری ماشین و بینایی رایانه مفید هستند و به ربات‌ها از هر نوع امکان می‌دهند محیط خود را به طور مؤثرتری درک کرده و به آن پاسخ دهند. این می تواند در تمام زمینه های رباتیک مفید باشد، از ربات هایی که محصولات را برداشت می کنند تا ربات های انسان نما که همراهی می کنند.

تالیف:
فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ (اقتباس از مقاله‌ای از Builtin)
در صورت استفاده از این مقاله، نام و آدرس فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ را به عنوان منبع ذکر کنید.