سخت‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) در دهه‌های اخیر پیشرفت‌های شگرفی داشته و کاربردهای آن در بسیاری از صنایع و فناوری‌ها گسترش یافته است. این پیشرفت‌ها تنها به نرم‌افزارهای پیچیده و الگوریتم‌های هوش مصنوعی محدود نمی‌شود، بلکه نیاز به سخت‌افزارهای تخصصی و قدرتمند برای پردازش داده‌ها و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی نیز بسیار ضروری است. سخت‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی (AI hardware) به طور ویژه برای تسریع و بهینه‌سازی عملیات مربوط به یادگیری ماشین (Machine Learning) و پردازش داده‌های پیچیده طراحی شده‌اند. در این مقاله، به بررسی انواع سخت‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و کاربردهای آنها خواهیم پرداخت.

واحد پردازش گرافیکی (GPU)

یکی از مهم‌ترین و شناخته‌شده‌ترین سخت‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، کارت‌های گرافیک (GPU) هستند. اگرچه این سخت‌افزارها به طور اصلی برای پردازش تصاویر و گرافیک‌های کامپیوتری طراحی شده‌اند، اما توانایی بالای آن‌ها در انجام محاسبات موازی (Parallel Computing) آن‌ها را برای پردازش‌های پیچیده هوش مصنوعی ایده‌آل کرده است.

کارت‌های گرافیک با معماری خاص خود قادر به انجام تعداد زیادی عملیات همزمان (parallely) هستند. این ویژگی آن‌ها را برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) که نیاز به پردازش داده‌های عظیم دارند، مناسب می‌سازد. از جمله محصولات معروف می‌توان به NVIDIA Tesla و AMD Radeon اشاره کرد که در مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.

واحد پردازش تنسور (TPU)

واحد پردازش تنسور (Tensor Processing Unit یا TPU) سخت‌افزاری است که توسط Google طراحی شده و به طور خاص برای تسریع محاسبات مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بهینه‌سازی شده است. TPUs به‌ویژه برای پردازش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی پیچیده مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) طراحی شده‌اند.

این سخت‌افزارها به طور ویژه در مراکز داده و سرورهای ابری گوگل برای ارائه خدمات پردازشی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. TPUs با بهره‌گیری از معماری خاص خود، عملکردی بسیار سریع‌تر از پردازنده‌های عمومی (مانند CPU) دارند و این امر سرعت یادگیری مدل‌های AI را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد.

FPGA (Field-Programmable Gate Array)

FPGA یک نوع سخت‌افزار قابل برنامه‌ریزی است که می‌تواند برای انواع مختلف پردازش‌ها، از جمله پردازش‌های مربوط به هوش مصنوعی، پیکربندی شود. برخلاف پردازنده‌های عمومی که برای وظایف خاص طراحی نشده‌اند، FPGAها این امکان را می‌دهند که به صورت سفارشی‌سازی شده برای نیازهای خاص هوش مصنوعی برنامه‌ریزی شوند.

مزیت اصلی FPGA این است که عملکرد آن می‌تواند بسته به نیازهای خاص هر مدل هوش مصنوعی تغییر کند. این ویژگی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد که عملکرد سخت‌افزار را برای برنامه‌های مختلف بهینه کنند. از این رو، FPGA در کاربردهای خاصی مانند پردازش‌های real-time و پردازش‌های مبتنی بر سیگنال دیجیتال کاربرد دارند.

بیشتر بخوانید: آموزش فعالسازی IPv6 در مودم

ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)

ASIC یا مدار مجتمع مخصوص کاربرد (Application-Specific Integrated Circuit)، نوعی سخت‌افزار است که برای یک کاربرد خاص طراحی و ساخته می‌شود. در زمینه هوش مصنوعی، ASICها برای انجام محاسبات خاص مدل‌های یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی یا تحلیل داده‌های بزرگ طراحی شده‌اند.

یکی از مشهورترین مثال‌های ASIC در هوش مصنوعی، Google’s Tensor Processing Units (TPUs) است که در بالا به آن اشاره شد. ASICها به دلیل طراحی اختصاصی خود، عملکردی بسیار بهینه و مصرف انرژی کمتر دارند. این ویژگی آن‌ها را برای استفاده در مراکز داده با حجم بالای پردازش‌های AI جذاب می‌کند.

نیروگاه‌های پردازش کوانتومی (Quantum Computing)

با وجود اینکه هنوز در مراحل ابتدایی قرار دارد، محاسبات کوانتومی نوید پیشرفت‌های چشمگیر در پردازش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را می‌دهد. در محاسبات کوانتومی، از اصول فیزیک کوانتومی برای حل مشکلات پیچیده و انجام محاسبات فوق‌العاده سریع استفاده می‌شود. در آینده، با پیشرفت در این زمینه، ممکن است سخت‌افزارهای کوانتومی نقش عمده‌ای در بهبود و تسریع الگوریتم‌های هوش مصنوعی ایفا کنند.

سخت‌افزارهای خاص برای یادگیری ماشین (AI Accelerators)

AI Accelerators به سخت‌افزارهایی اطلاق می‌شود که برای تسریع پردازش‌های یادگیری ماشین طراحی شده‌اند. این سخت‌افزارها به طور معمول شامل ترکیبی از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)، واحدهای پردازش تنسور (TPU)، و یا مدارهای مجتمع خاص (ASIC) هستند که با هدف بهبود سرعت و کارایی الگوریتم‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.

برخی از این سخت‌افزارها به‌ویژه در گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های IoT برای انجام محاسبات هوش مصنوعی در خود دستگاه و به صورت real-time استفاده می‌شوند. برای مثال، پردازنده‌های خاص AI مانند Apple’s A-series و Qualcomm’s Snapdragon در گوشی‌های هوشمند از AI Acceleratorها برای انجام وظایف مربوط به پردازش تصویر، تشخیص صدا، و دیگر عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

نتیجه‌گیری

سخت‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی از جمله GPUها، TPUها، FPGAها و ASICها، نقش اساسی در پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی دارند. این سخت‌افزارها با ارائه توان پردازشی بسیار بالا، سرعت یادگیری مدل‌ها را تسریع کرده و به گسترش کاربردهای AI در صنایع مختلف کمک می‌کنند. از آنجا که هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به یکی از ارکان اصلی دنیای فناوری است، اهمیت این سخت‌افزارها هر روز بیشتر می‌شود و آینده‌ای بسیار پرشتاب برای آن‌ها پیش‌بینی می‌شود.

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