AIgyorsítók

AIgyorsítók olyan hardveres eszközök és rendszerek, amelyeket kifejezetten mesterséges intelligencia és gépi tanulási munkafolyamatok felgyorsítására terveztek. Célja a neurális hálózatok edzésének és inferenciájának gyorsítása, gyakran nagy energiahatékonyság mellett. Kialakításukban fontos a párhuzamosság kiaknázása, a magas memória sávszélesség és a speciális műveletek támogatása, például nagy méretű mátrixműveletek.

Fajták közé tartoznak a grafikus processzorok (GPU-k), a Tensor Processing Unitok (TPU-k), továbbá ASIC-ek, FPGA-k, neurális feldolgozó egységek (NPU-k) és egyéb dedikált AI-gyorsítók. Az architektúrák gyakran támogatják a különböző számítási pontosságokat (például FP16, BF16, INT8) a teljesítmény és az energiahatékonyság optimalizálására. Szerepük mind felhőalapú központokban, mind edge eszközökön jelentős, ahol a válaszidő és a sávszélesség kritikus.

Alkalmazási területek közé tartozik a mélytanulási edzés és az inference különböző doménjei: számítógépes látás, természetes nyelvfeldolgozás, hangfeldolgozás, ajánlórendszerek, autonóm rendszerek és ipari robotika. Az AIgyorsítók lehetővé teszik nagyobb modellek hatékonyabb futtatását és alacsonyabb késleltetését.

Ökoszisztéma és fejlesztés: a tehersúlyos szoftveresekhez keretrendszerek és eszköztárak kapcsolódnak, például TensorFlow, PyTorch, CUDA, ROCm vagy XLA. Ezek a könyvtárak segítik a modellek optimalizálását, quantizációt és a hardverre történő hatékony leképezést, de kihívást jelenthet a szoftver-kompatibilitás és a környezeti energiaigény menedzselése.

Piac és példák: vezető szereplők között találhatók a NVIDIA, AMD, Intel, Google és egyéb technológiai vállalatok, amelyek felhőben és az edge megoldásokban egyaránt kínálnak AIgyorsítókat. A jövőben a tervezés irányai a még nagyobb teljesítmény és energiahatékonyság, valamint a könnyebb szoftverportabilitás.