AI PU là gì? Những điều bạn cần biết về Bộ cách xử trí AI
maychuhnoi > 11-17-2021, 08:46 AM
nhiều dòng thiết bị lanh lợi, dòng thiết bị IoT bạn mua sẽ được bổ trợ bởi một số trong những dạng của Trí tuệ nhân tạo (AI) – thậm chí là trợ lý giọng nói, camera nhận dạng gương mặt hoặc có thể là PC của chúng ta. Mặc dù thế, chúng ko chuyển động thông qua… phép màu & nên mỗi một thứ nào đó để cung ứng sức mạnh cho tất cả chu trình giải pháp xử lý hung liệu mà chúng triển khai. So với một số dòng thiết bị có thể được thực hiện bên trên đám mây, bởi những trung tâm hung tàn liệu bát ngát to. Những thiết bị khác sẽ tự thực hiện tất cả chu trình cách xử trí của chúng trên dòng thiết bị trải qua Bộ giải pháp xử lý AI hay AI PU.
Nhưng Bộ cách xử trí AI là gì? &Amp; nó khác mang những cái chip khác mà bạn có thể đưa ra trong một dòng thiết bị như vậy nào? Nội dung bài viết này sẽ nêu bật tầm quan trọng của Bộ xử trí AI, những chiếc chip AI khác biệt đc lạm dụng quá cho các phần mềm khác nhau và lợi ích của việc sử dụng quá AI PU trong dòng thiết bị.
những chiếc BỘ giải pháp xử lý AI & CHÚNG dùng làm GÌ?
các bộ vi xử lý khác và Tại Sao vì sao chúng không đảm bảo nhất cho AI
Vào các năm 1980, họ đã tận mắt chứng kiến sự trỗi dậy của máy tính cá nhân. Sự tăng thêm này đc kích hoạt bởi CPU (đơn vị giải pháp xử lý trung tâm) thực hiện các vận động cơ bản về số học, logic, tinh chỉnh & đầu vào / đầu ra được không sử dụng bởi các lệnh trong chương trình. Nó là bộ não của máy tính xách tay của doanh nghiệp. Đã có 1 số gã khổng lồ trong nghành nghề CPU mà họ đều biết bao gồm Intel & AMD.
tuy nhiên, lúc nói tới sự tiến hóa trong CPU, họ cũng nên đề cập đến ARM, có kiến trúc chip xuất phát từ các năm 1980 trong máy tính cá nhân, nhưng không trở thành người chơi giai cấp cho đến lúc sự nổi lên của điện toán di động, điện thoại cảm ứng thông minh và ở mức độ thấp hơn là Tablet . Tới năm 2005, 98% tổng số điện thoại cảm ứng thông minh di động đc bán ra đang sử dụng ít nhất một số dạng kiến trúc ARM. Trong năm 2013, 10 tỷ mẫu đã được chế biến & chip dựa trên ARM đc tìm ra trong gần 60% thiết bị di động bên trên nhân loại. ARM là 1 phần trực tiếp của khoảng không chip AI, mà họ sẽ kể đến sau.
tiếp đến, vào các năm 1990, đồ họa 3D số giờ thực ngày càng vươn lên là thông dụng trong các trò chơi arcade, máy tính xách tay & bảng điều khiển, kéo theo nhu cầu gia tăng về đồ họa 3 chiều bức tốc phần cứng. Tuy nhiên, một gã khổng lồ phần cứng khác là NVIDIA đã vươn lên để đáp ứng nhu cầu này với GPU (bộ cách xử lý đồ họa), chuyên về đồ họa máy vi tính và cách xử trí Hình ảnh. NVIDIA vừa mới đây đã ra mắt thỏa thuận tậu ARM mang giá 40 tỷ $.
>>> Xem thêm: máy chủ super micro 813
Bộ xử trí AI – AI PU
dù rằng GPU thường tốt hơn CPU lúc kể đến cách xử trí AI, nhưng chúng không thực sự hoàn hảo. Ngành công nghiệp nên các bộ cách xử lý chuyên biệt để chất nhận được xử lý tác dụng những ứng dụng AI, mô hình hóa và suy luận. Do đó, các nhà thiết kế chip hiện đang hoạt động để sinh ra các đơn vị xử lý được tốt nhất hóa để thực thi những thuật toán này. Chúng có tương đối nhiều tên gọi, chẳng hạn như NPU, TPU, DPU, SPU, v.v., nhưng tất cả chúng có thể gọi chung bằng thuật ngữ Bộ xử lý AI (AI Processing Unit hay AI PU).
AI PU đc sản sinh để thực thi những thuật toán học máy, thường bằng cách vận động bên trên những mô hình dự đoán như mạng nơ-ron nhân tạo. Chúng tầm thường đc phân chiếc là giảng dạy hoặc suy luận vì các quá trình này thường được thực hiện hòa bình.
một vài phần mềm họ đã thấy trong quả đât thực:- đo lường và tính toán khối hệ thống hoặc khu vực khỏi các mối đe dọa như khối hệ thống bảo mật liên quan tới nhận dạng khuôn mặt thời gian thực (cam IP, camera cửa, v.v.)
- Chatbots dành riêng cho bán lẻ hoặc siêu thị liên hệ sở hữu quý khách hàng
- xử trí ngôn từ thoải mái và tự nhiên cho trợ lý giọng nói
Bộ cách xử trí AI & GPU
Nhưng khoan, một số những người có thể sẽ thắc mắc – không phải là GPU đã có chức năng thực thi các mô hình AI rồi sao? Vâng, đó là thực sự. Bên trên thực chất, GPU có nhiều ưu thế cho việc xử trí các mô hình AI.
GPU cách xử trí đồ họa, 2D hoặc 3D, và do đó nó nhu cầu phải xử lý tuy vậy song nhiều chuỗi hàm cộng một thời gian. Mạng nơ-ron ai cũng đòi hỏi chu trình cách xử lý tuy nhiên tuy vậy, vì chúng có những nút phân nhánh giống như nơ-ron trong não động vật. GPU khiến cho quý hiếm phần này.
mặc dù vậy, mạng nơ-ron cũng nhu cầu những phép tích chập & đấy là lúc GPU chạm mặt gian nan. Nói tóm lại, GPU về cơ bản được tối ưu hóa cho đồ họa, không phải mạng nơ-ron – chúng đóng vai trò sửa chữa là nổi trội.
Một nhân tố trực tiếp khác rất cần được Cho tới là tốc độ khởi phát AI ngày càng nhanh ở thời điểm hiện tại. Các nhà phân tích & nhà nghiên cứu khoa học máy tính trên khắp trái đất đang liên tục nâng cao những chuẩn mức của AI & học máy mang vận tốc cấp số nhân mà sự hiện đại của CPU và GPU, với tư phương pháp là phần cứng hoàn hảo, không còn theo kịp.
Định luật Moore nói rằng số lượng bóng bán dẫn trong một mạch tích hợp rậm rạp (IC) tăng gấp hai sau mỗi 2 năm. Nhưng Định luật Moore đang chết dần, và ngay cả khi nó ở mức tốt nhất cũng không thể theo kịp vận tốc khởi phát của AI.
thời gian làm việc bức tốc của AI ở đầu cuối sẽ căn cứ vào một bộ tăng cường AI chuyên được sự dụng, chẳng hạn như AI PU. AI PU thường được nhu yếu cho những mục đích sau:- tăng tốc tính toán các tác vụ Học máy lên nhiều đợt (gần 10 nghìn lần) so với GPU
- Tiêu thụ năng lực phải chăng và nâng cao việc lạm dụng khoáng sản cho các tác vụ Học máy đối với GPU và CPU
>>> Xem thêm: sửa chữa máy chủ