Specializált hardverek teszik lehetővé a modern AI-t

A mesterséges intelligencia (AI) robbanásszerű fejlődését gyakran szoftveres áttöréseknek, például neurális hálózatoknak és nagy nyelvi modelleknek tulajdonítjuk. Azonban a modern AI létrejöttéhez elengedhetetlenek a hardveres fejlesztések is. A nagy adathalmazokon végzett billiónyi matematikai művelet, a másodpercek alatt generált képek vagy az alacsony fogyasztású mobil számítások mind speciális hardverarchitektúrákat igényelnek, amelyek eltérnek a hagyományos számítógépek felépítésétől. A CPU-k, GPU-k, TPU-k és NPU-k mind fontos szerepet játszanak az AI világában, és más-más feladatokra optimalizáltak. (Towards Data Science)

Miért van szükség speciális AI-hardverekre?

A gépi tanulés alapja az ismétlődő matematikai műveletek, főként mátrixszorzatok és tenzorok végrehajtása, milliárdnyi alkalommal. Ez eltér a hagyományos szoftverek, például egy webböngésző működésétől, amely sokkal inkább a felhasználói interakciókra és erőforrások betöltésére fókuszál. Az AI-alkalmazások ezzel szemben gyakran ugyanazt az operációt alkalmazzák hatalmas adatmennyiségeken. Ez a párhuzamos számítási igény hívta életre a speciális hardvereket.

Kapcsolódó: Nvidia Mission Control

CPU: Az általános célú alap

A központi feldolgozóegység (CPU) minden számítógép alapja. Rugalmasságra tervezték, képes sokféle utasítás hatékony végrehajtására és gyors feladatváltásra. A CPU-k kiválóan alkalmasak operációs rendszerek futtatására, memória kezelésére, felhasználói felületek kezelésére és döntéshozatali folyamatokra. Azonban nem optimalizáltak arra, hogy ugyanazt a műveletet egyszerre több ezer vagy millió adatponton végezzék el. Ezért az AI-rendszerekben a CPU-k általában inkább koordinálják és támogatják a számításokat, mintsem hogy a fő számítási munkát végeznék. Az adatok előfeldolgozása, a hardvereszközök közötti kommunikáció kezelése és a munkafolyamatok irányítása a CPU feladata.

Kapcsolódó: Google TPU chip

GPU: A mélytanulás motorja

A grafikus feldolgozóegység (GPU) a modern AI-hoz legszorosabban kapcsolódó hardver. Eredetileg grafikai megjelenítésre fejlesztették, ami inherent párhuzamos folyamat, mivel ugyanazokat a számításokat kell elvégezni millió pixelen. Ezért a GPU-k több ezer kisebb feldolgozómaggal rendelkeznek, amelyek képesek sok műveletet szimultán végrehajtani. A kutatók felismerték, hogy a neurális hálózatok hasonló számítási mintákat használnak. A GPU-k kiválóan alkalmasak mélytanulásra, mert a mátrixszorzatok nagy adathalmazokon eloszthatók a magok között. Míg a CPU-k a rugalmasságot, a GPU-k az átviteli sebességet részesítik előnyben. Ez a különbség drámaian felgyorsította az AI-kutatást: hetek vagy hónapok helyett napok vagy órák alatt végezhetők el feladatok. A legfejlettebb AI-modelleket ma már több száz vagy ezer GPU-t tartalmazó klaszterekben tanítják.

Kapcsolódó: Nvidia szoftverelőny

TPU: Kifejezetten AI-ra tervezve

A Google által kifejlesztett Tensor Processing Unit (TPU) kifejezetten a neurális hálózatokban gyakori tenzor-műveletek gyorsítására szolgál. A TPU-k nem támogatnak széles körű számítási feladatokat, hanem a gépi tanulás során leggyakrabban használt műveletekre specializálódtak. Ez magas átviteli sebességet, jobb energiahatékonyságot és optimalizált működést eredményez. A TPU-kat a Google felhőrendszerében széles körben használják, és hozzájárultak a világ legnagyobb AI-modelljeinek betanításához.

Kapcsolódó: Intel AI-inferencia

NPU: AI a valós eszközökben

Nem minden AI-munkafolyamat adatközpontokban zajlik. Sok AI-alkalmazás fut már közvetlenül személyes eszközökön, csökkentve a késleltetést, javítva az adatvédelmet és csökkentve a felhőfüggőséget. Erre a célra fejlesztették ki a Neural Processing Unit (NPU) egységeket. Ezeket elsősorban AI-inferenciára tervezték, és a GPU-kkal ellentétben az energiahatékony működésre fókuszálnak. Az NPU-k teszik lehetővé, hogy okostelefonok valós időben javítsanak fotókat, végezzenek beszédfelismerést vagy fordítsanak szöveget. Ahogy az AI integrációja az eszközökbe növekszik, az NPU-k egyre gyakoribbá válnak.

Kapcsolódó: Google TPU

Összegzés

A modern AI-rendszerek ritkán támaszkodnak egyetlen hardverkomponensre. Gyakran kombinálnak több, speciális technológiát, amelyek mindegyike egyedi szerepet tölt be: a CPU a rugalmasságot és rendszermenedzsmentet, a GPU a párhuzamos számítást és nagy léptékű betanítást, a TPU az AI-specifikus optimalizálást, az NPU pedig az energiahatékony on-device inferenciát biztosítja. A hardverválasztás nagymértékben függ a feladattól, így nincs egyetlen „legjobb” AI-processzor. A különböző AI-feladatok eltérő számítási követelményeket támasztanak, és a modern rendszerek egymást kiegészítő hardverkomponensek kombinálásával jönnek létre. A rapid AI-fejlődéshez a hardveres fejlesztések legalább akkora mértékben járultak hozzá, mint az algoritmusoké.