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AI加速器芯片能让所有人都用上AI

这些AI加速器芯片推向市场,拓宽了AI的应用范围,大大提高了AI模型的运行效率。这项技术可以提高模型训练和执行的效率,这些芯片正在进入全球各个行业。随着这一发展,该行业距离将人工智能带到日常消费者手中又近了一步。

人工智能芯片可以让人工智能得到更广泛的应用。

在这些专用的人工智能芯片中,定制的微处理器和数学优化的处理单元被用于比传统芯片更快地处理人工智能任务,并使用更少的功率。在过去十年中,GPU的使用将计算能力的原始数学带入了训练大型复杂神经网络的挑战中。

这些GPU能够将模型训练时间比典型的商用CPU加快50到100倍。但是GPU耗电,价格昂贵。公司正在寻找其他方法来加快模型训练和推理,而不影响他们的钱包和功耗。

越来越多的专用芯片正在被构建,以满足复杂的AI算法系统和分析的特定需求,并将它们的功能带到各种设备上,这些设备大多生活在网络的边缘,永远无法可靠地连接到互联网。通过将这项技术集中到一个专用芯片中,各行业的公司可以有效地利用AI的功能,同时避免昂贵和耗电的设置。到目前为止,人工智能芯片已经在汽车、医疗、航空航天、国防和消费电子行业得到了多方面的应用。

目前各大公司都在研究AI加速器芯片。亚马逊的推理是最近的发展。是最近公布的一款机器学习推理芯片。英特尔通过其子公司之一Movidius进入市场。IBM已经带来了自己的AI芯片,而谷歌的张量处理单元正在进行第三次迭代,目的是减少对英伟达等芯片制造商的依赖。

除了上面列出的公司,谷歌的母公司Alphabet也在许多不同领域开发专门的AI处理器。苹果也在不断改进AI芯片技术,ARM控股生产的芯片越来越多地被用于AI训练和推理。

专业人工智能芯片的好处

根据用户或公司的价值观,人工智能芯片可能是传统人工智能技术的可行替代方案。AI芯片最大的好处是围绕安全。传统AI需要采集数据并安全传输到云端进行评估,这会给数据的访问和移动带来风险或限制。

此外,这需要花费宝贵的时间,在某些情况下,如果互联网出现问题,它会切断用户与系统的连接。另一方面,AI芯片已经国产化。这意味着数据保留在设备上,这大大降低了数据泄露的可能性,因为大多数设备在被盗时都可以远程擦除。此外,这意味着这些进程可以离线继续,这对于一些应用程序或设备预计无法访问互联网的情况可能非常重要。

使用AI芯片的其他好处包括低延迟、低功耗和易于业务集成。与CPU和很多流行的GPU驱动的AI系统以消耗大量能量而闻名不同,AI芯片可以轻松地以低得多的功耗获得计算能力。人工智能系统的速度得到了显著提高,因此可以用更少的功率和更高的效率完成同样多的工作。这是一个显而易见的好处,特别是对于那些对立竿见影的效果非常重要的系统。

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