Popular Công cụ tăng tốc AI AI tools in Phần cứng include FuriosaAI và Exa Laboratories, helping you work more efficiently.
Exa Laboratories (nay là Zettascale) là một công ty khởi nghiệp ở Thung lũng Silicon được YC hậu thuẫn, chuyên phát triển các chip có thể tái cấu trúc (XPU) tiên tiến, tiết kiệm năng lượng cho AI. Kiến trúc tính toán đa hình của họ nhằm giải quyết cuộc khủng hoảng năng lượng AI bằng cách cung cấp hiệu suất, tính linh hoạt và hiệu quả vượt trội so với GPU và TPU truyền thống cho cả việc huấn luyện và suy luận.
Phát triển AI
FuriosaAI phát triển các bộ tăng tốc AI hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng cho các trung tâm dữ liệu. Sản phẩm chủ lực của họ, RNGD, được thiết kế cho các tác vụ suy luận AI đòi hỏi khắt khe, đặc biệt là cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Với kiến trúc Bộ xử lý co rút Tensor (TCP) sáng tạo, RNGD mang lại hiệu suất vượt trội với mức tiêu thụ điện năng rất thấp 180W, giúp giảm đáng kể tổng chi phí sở hữu và tác động môi trường cho các déploiement AI của doanh nghiệp và đám mây.
Cơ sở hạ tầngCông cụ tăng tốc AI là một lớp các thành phần phần cứng chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc đáng kể các phép tính toán của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Không giống như các CPU đa dụng, các bộ xử lý này có kiến trúc song song大規模 được tối ưu hóa cho các phép nhân ma trận và toán tử tensor, vốn là cốt lõi của các mạng nơ-ron. Sự chuyên môn hóa này cho phép chúng xử lý lượng lớn dữ liệu đồng thời, giảm đáng kể thời gian cần thiết để huấn luyện và suy luận mô hình. Do đó, Công cụ tăng tốc AI là thiết yếu để phát triển và triển khai các mô hình AI phức tạp, quy mô lớn một cách hiệu quả.
Công cụ tăng tốc AI rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong các trung tâm dữ liệu, chúng cung cấp năng lượng cho việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các công cụ đề xuất. Đối với điện toán biên, các bộ tăng tốc công suất thấp được nhúng trong điện thoại thông minh, xe tự hành và máy ảnh thông minh để suy luận thời gian thực. Chúng cũng được sử dụng trong nghiên cứu khoa học cho các mô phỏng phức tạp và trong hình ảnh y tế để chẩn đoán nhanh.
Khi chọn một Công cụ tăng tốc AI, hãy xem xét khối lượng công việc chính: huấn luyện đòi hỏi sức mạnh tính toán cao và bộ nhớ lớn, trong khi suy luận ưu tiên độ trễ thấp và hiệu quả năng lượng. Đánh giá các chỉ số hiệu suất như TOPS (Tera Operations Per Second) và băng thông bộ nhớ. Đối với các ứng dụng biên, mức tiêu thụ điện năng và kích thước vật lý là những yếu tố chính. Cuối cùng, hãy đánh giá hệ sinh thái phần mềm, bao gồm hỗ trợ framework (TensorFlow, PyTorch) và sự trưởng thành của trình điều khiển (ví dụ: CUDA).
Các phòng thí nghiệm nghiên cứu AI và các công ty công nghệ lớn sử dụng các cụm máy gia tốc AI hiệu suất cao, chẳng hạn như GPU H100 của NVIDIA, để huấn luyện các mô hình nền tảng với hàng tỷ tham số. Quá trình này bao gồm việc cung cấp các bộ dữ liệu văn bản và mã khổng lồ vào mạng nơ-ron trong nhiều tuần hoặc thậm chí nhiều tháng. Sức mạnh xử lý song song của các bộ tăng tốc này là cần thiết để hoàn thành việc huấn luyện trong một khung thời gian khả thi. Kết quả là một mô hình mạnh mẽ có khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống con người cho các ứng dụng như chatbot, tạo nội dung và tạo mã.
Một nhà sản xuất camera an ninh thông minh tích hợp một bộ tăng tốc AI công suất thấp, chẳng hạn như Google Edge TPU hoặc mô-đun NVIDIA Jetson, vào sản phẩm của họ. Điều này cho phép camera chạy một mô hình phát hiện đối tượng phức tạp trực tiếp trên thiết bị. Nó có thể xác định người, phương tiện hoặc gói hàng trong thời gian thực mà không cần gửi luồng video lên đám mây. Việc xử lý trên thiết bị này, được kích hoạt bởi bộ tăng tốc, giúp giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông và tăng cường quyền riêng tư của người dùng. Kết quả là thông báo nhanh hơn và giám sát an ninh đáng tin cậy hơn.
Một khoa chẩn đoán hình ảnh trong bệnh viện sử dụng các máy trạm được trang bị bộ tăng tốc AI mạnh mẽ để phân tích các bản quét y tế như MRI và CT. Một mô hình học sâu, chạy trên bộ tăng tốc, có thể nhanh chóng sàng lọc hình ảnh để tìm các bất thường như khối u hoặc gãy xương, làm nổi bật các khu vực cần quan tâm cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Điều này làm giảm đáng kể thời gian xem xét mỗi bản quét, cho phép chẩn đoán nhanh hơn và giúp quản lý lượng bệnh nhân lớn. Khả năng xử lý nhanh hình ảnh có độ phân giải cao của bộ tăng tốc là rất quan trọng cho ứng dụng lâm sàng này.
Một công ty ô tô trang bị cho các phương tiện tự lái của mình các bộ tăng tốc AI chuyên dụng, cấp ô tô. Các bộ xử lý này chịu trách nhiệm hợp nhất cảm biến—xử lý đồng thời lượng lớn dữ liệu thời gian thực từ camera, LiDAR và radar. Bộ tăng tốc chạy các mạng nơ-ron phức tạp để nhận thức môi trường, xác định người đi bộ, theo dõi các phương tiện khác và hiểu biển báo giao thông. Hiệu suất cao và độ trễ thấp của bộ tăng tốc là rất quan trọng để đưa ra quyết định trong tích tắc, đảm bảo sự an toàn và độ tin cậy của hệ thống lái xe tự hành.
Một công ty SaaS cung cấp API để tăng cường hình ảnh bằng AI. Để phục vụ hàng nghìn yêu cầu người dùng đồng thời với độ trễ thấp, họ triển khai các mô hình của mình trên các máy chủ đám mây được trang bị các bộ tăng tốc AI được tối ưu hóa cho suy luận như GPU L4 của NVIDIA hoặc chip AWS Inferentia. Khi người dùng tải lên một hình ảnh, yêu cầu được chuyển đến một trong những máy chủ này. Bộ tăng tốc nhanh chóng xử lý hình ảnh, áp dụng mô hình tăng cường và trả về kết quả trong vài mili giây. Thiết lập này đảm bảo trải nghiệm người dùng phản hồi nhanh và có thể mở rộng quy mô hiệu quả để xử lý nhu cầu biến động.
Một nhóm nghiên cứu của trường đại học nghiên cứu về biến đổi khí hậu sử dụng một cụm siêu máy tính với các bộ tăng tốc AI để chạy các mô phỏng khí hậu phức tạp. Các mô hình này liên quan đến việc giải quyết các hệ thống phương trình vi phân khổng lồ, một nhiệm vụ được hưởng lợi rất nhiều từ khả năng xử lý song song của các bộ tăng tốc. Bằng cách giảm tải các phép tính này cho các bộ tăng tốc, các nhà nghiên cứu có thể mô phỏng các mô hình khí hậu trong nhiều thập kỷ chỉ trong một phần nhỏ thời gian so với việc chỉ sử dụng CPU. Điều này cho phép các mô hình chi tiết hơn và lặp lại nhanh hơn các giả thuyết khoa học, nâng cao hiểu biết của chúng ta về các hệ thống toàn cầu phức tạp.
Công cụ tăng tốc AI là một phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn như GPU, TPU hoặc ASIC, được thiết kế đặc biệt để tăng tốc khối lượng công việc AI và học máy. Không giống như các CPU đa dụng xử lý nhiều loại tác vụ một cách tuần tự, các bộ tăng tốc AI sử dụng kiến trúc song song大規模. Điều này cho phép chúng thực hiện hàng nghìn phép tính đồng thời cần thiết để huấn luyện mạng nơ-ron và chạy các tác vụ suy luận AI hiệu quả hơn nhiều. Chúng là động cơ cung cấp năng lượng cho AI hiện đại, từ các trung tâm dữ liệu lớn đến các thiết bị biên nhỏ.
Việc chọn Công cụ tăng tốc AI phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố chính. Đầu tiên, hãy xác định khối lượng công việc chính của bạn: huấn luyện các mô hình lớn đòi hỏi hiệu suất cao và bộ nhớ lớn (ví dụ: NVIDIA H100), trong khi suy luận ưu tiên độ trễ thấp và hiệu quả năng lượng (ví dụ: NVIDIA L4 hoặc Google Edge TPU). Thứ hai, đánh giá các chỉ số hiệu suất như TOPS (Tera Operations Per Second) và băng thông bộ nhớ. Thứ ba, xem xét yếu tố hình thức và mức tiêu thụ điện năng, đặc biệt đối với các thiết bị biên hoặc di động. Cuối cùng, hãy đánh giá hệ sinh thái phần mềm. Hỗ trợ mạnh mẽ cho các framework như PyTorch và TensorFlow, cùng với các trình điều khiển và thư viện trưởng thành như CUDA, là rất quan trọng đối với năng suất phát triển.
Sự khác biệt cốt lõi nằm ở kiến trúc và mục đích của chúng. CPU (Bộ xử lý trung tâm) được thiết kế cho các tác vụ tuần tự, đa dụng, có một vài lõi mạnh mẽ để thực hiện các lệnh phức tạp lần lượt. GPU (Bộ xử lý đồ họa), một loại công cụ tăng tốc AI, có hàng nghìn lõi đơn giản hơn được thiết kế để thực hiện nhiều phép tính song song, lặp đi lặp lại đồng thời. Trong khi CPU rất xuất sắc để chạy hệ điều hành hoặc trình duyệt web, bản chất song song của GPU làm cho nó vượt trội hơn hẳn đối với các hoạt động ma trận và vector chiếm ưu thế trong khối lượng công việc AI và học sâu, dẫn đến hiệu suất tăng từ 10 đến 100 lần cho các tác vụ cụ thể này.
Có một số loại công cụ tăng tốc AI chính, mỗi loại có những thế mạnh khác nhau:
Công cụ tăng tốc AI rất quan trọng đối với điện toán biên vì chúng cho phép các mô hình AI phức tạp chạy trực tiếp trên các thiết bị như điện thoại thông minh, máy bay không người lái và cảm biến công nghiệp, thay vì trên đám mây. Việc xử lý trên thiết bị này mang lại một số lợi thế chính:
