Что такое чипы ИИ? Революция вычислительной мощности для искусственного интеллекта

Чипы ИИ относятся к специализированному вычислительному оборудованию, предназначенному для поддержки разработки и развертывания систем искусственного интеллекта. По мере того, как ИИ продолжает развиваться, спрос на более высокую вычислительную мощность, скорость и эффективность вычислений также растет — и чипы ИИ играют решающую роль в удовлетворении этих требований. Многие прорывы в области ИИ за последние годы — от исторической победы IBM Watson в Jeopardy! до вирусных аватаров Lensa в социальных сетях и ChatGPT OpenAI — были обусловлены чипами ИИ. Для дальнейшего развития таких технологий, как генеративный ИИ, автономные транспортные средства и робототехника, эволюция чипов ИИ останется необходимой.

«Поскольку передовая кромка движется и продолжает меняться, — сказал Нареш Шанбхаг, профессор электротехники и вычислительной техники в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне, — то и аппаратное обеспечение должно меняться и следовать за ним».

Понимание чипа ИИ

Термин «чип ИИ» в широком смысле относится к различным чипам, разработанным для эффективной обработки сложных вычислительных требований алгоритмов ИИ. Сюда входят графические процессоры (GPU), программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) и специализированные интегральные схемы (ASIC). Хотя центральные процессоры (ЦП) могут справляться с более простыми задачами ИИ, они становятся менее эффективными по мере развития области.

Понимание того, как работают чипы ИИ

Чип, в общем, представляет собой микрочип или интегральную схему, изготовленную из полупроводникового материала в микроскопическом масштабе. Этот материал содержит такие компоненты, как транзисторы — крошечные переключатели, которые управляют электрическим током в цепях. В то время как чипы памяти управляют хранением и извлечением данных, логические чипы занимаются обработкой этих данных.

Чипы ИИ в первую очередь сосредоточены на логической обработке, управляя высокими требованиями к обработке данных рабочих нагрузок ИИ, которые выходят за рамки возможностей чипов общего назначения, таких как ЦП. Они построены с большим количеством меньших, более быстрых и эффективных транзисторов, что позволяет им выполнять больше вычислений на единицу энергии. Такая конструкция обеспечивает более высокую скорость обработки и меньшее потребление энергии по сравнению с чипами с более крупными, менее эффективными транзисторами.

Чипы ИИ также включают специальные функции, которые значительно ускоряют вычисления, необходимые для алгоритмов ИИ, такие как параллельная обработка. Параллельная обработка позволяет чипам ИИ выполнять несколько вычислений одновременно, что необходимо для обработки сложных вычислений, требуемых рабочими нагрузками ИИ. Как объясняет Ханна Домен, аналитик-исследователь из Центра безопасности и новых технологий Джорджтаунского университета (CSET), «чипы ИИ особенно эффективны для рабочих нагрузок ИИ и обучения моделей ИИ».

Графические процессоры, ПЛИС, ASIC и NPU

Различные типы чипов ИИ адаптированы к различным конструкциям оборудования и функциональным возможностям:

• Графические процессоры: Изначально созданные для высокопроизводительных графических задач, таких как игры и рендеринг видео, графические процессоры теперь широко используются для обучения моделей ИИ. Из-за вычислительной интенсивности обучения ИИ несколько графических процессоров часто подключаются для совместной работы, что позволяет сократить время обучения.
• ПЛИС: Эти чипы отлично подходят для применения моделей ИИ, поскольку их можно перепрограммировать «на лету», что делает их узкоспециализированными для различных задач, таких как обработка изображений и видео. Их гибкость позволяет им быть высокоэффективными в различных приложениях ИИ.
• Ассоциативные микросхемы: Это специально разработанные ускорительные чипы, разработанные для определенного использования, например, для искусственного интеллекта. Поскольку ASIC оптимизированы для определенной задачи, они обеспечивают превосходную производительность по сравнению с процессорами общего назначения или даже другими чипами ИИ. Tensor Processing Unit (TPU) от Google — известный пример ASIC, разработанного для повышения производительности машинного обучения.
• NPU: Эти специализированные чипы позволяют ЦП управлять рабочими нагрузками ИИ и предназначены для глубокого обучения и нейронных сетей. NPU отлично справляются с обработкой больших объемов данных для таких задач, как обнаружение объектов, распознавание речи и редактирование видео, часто превосходя графические процессоры в определенных процессах ИИ.

Почему чипы ИИ превосходят традиционные чипы

Чипы ИИ предлагают значительные преимущества по сравнению с чипами общего назначения в разработке и развертывании ИИ благодаря своим специализированным конструктивным особенностям.

• Возможности параллельной обработки: В отличие от чипов общего назначения, таких как ЦП, которые полагаются на последовательную обработку (обработку одной задачи за раз), чипы ИИ используют параллельную обработку, что позволяет им выполнять несколько вычислений одновременно. Это позволяет более эффективно разбивать и решать большие сложные задачи, что приводит к более высокой скорости обработки.
• Более высокая энергоэффективность: Чипы ИИ спроектированы так, чтобы потреблять меньше энергии, чем стандартные чипы. Некоторые используют такие методы, как арифметика низкой точности, которая позволяет выполнять вычисления с использованием меньшего количества транзисторов и, следовательно, меньшего количества энергии. Эффективно распределяя рабочие нагрузки с помощью параллельной обработки, чипы ИИ помогают минимизировать потребление энергии. Такая энергоэффективность особенно важна для сокращения углеродного следа центров обработки данных и оптимизации срока службы батареи в периферийных устройствах ИИ, таких как смартфоны.
• Настраиваемость: Чипы ИИ, такие как ПЛИС и ASIC, можно настраивать в соответствии с конкретными моделями или приложениями ИИ, что позволяет аппаратному обеспечению адаптироваться к различным задачам. Разработчики могут точно настраивать параметры или оптимизировать архитектуру чипа для конкретных рабочих нагрузок ИИ, что упрощает размещение различных алгоритмов, типов данных и вычислительных потребностей. Эта гибкость является ключом к развитию технологий ИИ.
• Повышенная точность: Разработанные специально для задач ИИ, чипы ИИ превосходны в выполнении сложных вычислений, используемых в алгоритмах ИИ, с большей точностью. Это приводит к повышению производительности в таких областях, как распознавание изображений и обработка естественного языка, что делает их идеальными для критически важных приложений, таких как медицинская визуализация и автономные транспортные средства, где точность имеет решающее значение.

Применение чипов ИИ

Современный искусственный интеллект был бы невозможен без использования специализированных чипов ИИ. Ниже приведены некоторые основные способы использования этих чипов.

• Большие языковые модели (LLM): Чипы ИИ ускоряют обучение и оптимизацию алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, что имеет решающее значение для разработки LLM. Обеспечивая параллельную обработку последовательных данных и оптимизируя функции нейронных сетей, чипы ИИ значительно повышают производительность LLM, поддерживая инструменты генеративного ИИ, такие как чат-боты, помощники ИИ и генераторы текста.
• Периферийный ИИ: Чипы ИИ позволяют выполнять обработку ИИ непосредственно на интеллектуальных устройствах, включая часы, камеры и бытовую технику, в процессе, называемом периферийным ИИ. Это позволяет обрабатывать данные ближе к их источнику, сокращая задержку, одновременно повышая безопасность и энергоэффективность. Эти чипы жизненно важны для приложений, начиная от умных домов и заканчивая умными городами.
• Робототехника: Чипы ИИ являются неотъемлемой частью задач машинного обучения и компьютерного зрения в робототехнике, повышая способность роботов воспринимать и взаимодействовать с окружающей средой. Это выгодно для различных типов роботов, от коботов, собирающих урожай, до гуманоидных роботов, предлагающих компаньонство.
• Автономные транспортные средства: Чипы ИИ играют решающую роль в развитии интеллекта и безопасности беспилотных автомобилей. Они обрабатывают огромные объемы данных с датчиков транспортного средства, таких как камеры и LiDAR, облегчая такие задачи, как распознавание изображений. Благодаря своим возможностям параллельной обработки чипы ИИ позволяют принимать решения в реальном времени, позволяя транспортным средствам перемещаться в сложных условиях, обнаруживать препятствия и адаптироваться к изменяющимся условиям дорожного движения.

Перспективы чипов ИИ

Хотя чипы ИИ играют ключевую роль в развитии искусственного интеллекта, их будущее сталкивается с рядом проблем, включая проблемы с цепочкой поставок, геополитическую напряженность и вычислительные ограничения.

• Опасения по поводу монополии: В настоящее время Nvidia доминирует на рынке оборудования ИИ, контролируя около 80% мировой доли графических процессоров. Однако это доминирование вызвало опасения антимонопольного регулирования, поскольку Nvidia, наряду с Microsoft и OpenAI, столкнулась с проверкой на предмет возможного нарушения антимонопольного законодательства США. Недавно стартап Xockets обвинил Nvidia в краже патентов и нарушении антимонопольного законодательства из-за приобретения Mellanox, что может существенно повлиять на индустрию чипов ИИ, если Nvidia будет признана виновной.
• Узкие места в цепочке поставок: Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation (TSMC) производит около 90% передовых чипов в мире, включая процессоры Nvidia H100 и A100. Доминирование TSMC привело к узким местам в цепочке поставок, поскольку спрос на чипы ИИ превышает предложение. Однако TSMC работает над расширением производства за счет новых заводов в Японии и США. Тем временем такие технологические гиганты, как Microsoft, Google и Amazon, разрабатывают собственные чипы ИИ, чтобы снизить зависимость от Nvidia. Кроме того, такие компании, как Intel и Qualcomm, представляют альтернативы, стремясь бросить вызов рыночным позициям Nvidia.
• Вычислительные ограничения: По мере того, как модели ИИ становятся больше и сложнее, вычислительные требования к чипам ИИ продолжают расти. Однако чипы ИИ имеют конечную вычислительную мощность, и количество чипов, необходимых для поддержки современных систем ИИ, быстро растет. Чтобы решить эту проблему, компании изучают инновации в оборудовании ИИ, такие как вычисления в памяти, которые объединяют хранение и обработку данных для повышения скорости. Производители чипов, такие как Nvidia и AMD, также интегрируют алгоритмы ИИ для оптимизации производительности и идут в ногу с достижениями ИИ.
• Геополитические риски: Важность Тайваня в индустрии чипов ИИ делает его центром геополитической напряженности, особенно с Китаем, который считает Тайвань провинцией-изгоем. Потенциальное вторжение Китая может нарушить работу TSMC и поставить под угрозу глобальные поставки чипов ИИ. Еще больше усложняя ситуацию, США ввели экспортный контроль, ограничивающий доступ Китая к передовым чипам ИИ, что способствует продолжающемуся технологическому соперничеству между США и Китаем.