Hardware for artificial intelligence
વિશિષ્ટ કમ્પ્યુટર હાર્ડવેરનો ઉપયોગ ઘણીવાર આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) કાર્યક્રમોને ઝડપથી અને ઓછી ઊર્જા સાથે ચલાવવા માટે થાય છે, જેમ કે લિસ્પ મશીનો, ન્યુરોમોર્ફિક એન્જિનિયરિંગ, ઇવેન્ટ કેમેરા અને ફિઝિકલ ન્યુરલ નેટવર્ક. 2023 સુધીમાં, AI હાર્ડવેર માટેનું બજાર જીપીયુ દ્વારા પ્રભુત્વ ધરાવે છે. લિસ્પ મશીનો લિસ્પ મશીનો 1970 ના દાયકાના અંતમાં અને 1980 ના દાયકાની શરૂઆતમાં વિકસિત કરવામાં આવ્યા હતા જેથી પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ લિસ્પમાં લખાયેલા આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પ્રોગ્રામ્સ ઝડપથી ચાલે. ડેટાફ્લો આર્કિટેક્ચર AI માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાફ્લો આર્કિટેક્ચર પ્રોસેસર્સ વિવિધ હેતુઓને પૂર્ણ કરે છે, જેમાં કિનારા (અગાઉ ડીપ વિઝન) દ્વારા પોલીમોર્ફિક ડેટાફ્લો કન્વોલ્યુશન એન્જિન, હૈલો દ્વારા સ્ટ્રક્ચર-સંચાલિત ડેટાફ્લો અને સેરેબ્રાસ દ્વારા ડેટાફ્લો શેડ્યુલિંગ જેવા વિવિધ અમલીકરણનો સમાવેશ થાય છે. કમ્પોનન્ટ હાર્ડવેર AI એક્સિલરેટર્સ 2010 થી, કમ્પ્યુટર હાર્ડવેરમાં પ્રગતિ ઊંડા ન્યુરલ નેટવર્ક્સને તાલીમ આપવા માટે વધુ કાર્યક્ષમ પદ્ધતિઓ તરફ દોરી ગઈ છે જેમાં બિન-રેખીય છુપાયેલા એકમોના ઘણા સ્તરો અને ખૂબ મોટા આઉટપુટ સ્તર હોય છે. 2019 સુધીમાં, ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ એકમો (જી. પી. યુ.), ઘણીવાર એ. આઈ.-વિશિષ્ટ ઉન્નતીકરણો સાથે, મોટા પાયે વ્યાપારી ક્લાઉડ એ. આઈ. ને તાલીમ આપવાના પ્રબળ માધ્યમ તરીકે સેન્ટ્રલ પ્રોસેસિંગ એકમો (સી. પી. યુ.) ને વિસ્થાપિત કરી દીધા હતા. ઓપનએઆઈએ એલેક્સ નેટ (2012) થી આલ્ફા ઝીરો (2017) સુધીના સૌથી મોટા ડીપ લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સમાં ઉપયોગમાં લેવાતા હાર્ડવેર ગણતરીનો અંદાજ મૂક્યો હતો અને 3.40 મહિનાના બમણા સમયના વલણ સાથે જરૂરી ગણતરીની માત્રામાં 300,000 ગણો વધારો જોવા મળ્યો હતો. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ હાર્ડવેર કમ્પોનન્ટ્સ સેન્ટ્રલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (CPUs) એવરી કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમ સેન્ટ્રલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (CPUs) પર બનેલી છે. તેઓ ફરજો સંભાળે છે, ગણતરીઓ કરે છે અને આદેશો કરે છે. જો AI પ્રવૃત્તિઓને સંભાળવામાં વિશિષ્ટ હાર્ડવેર વધુ અસરકારક હોય, તો CPUs હજુ પણ AI પ્રણાલીઓમાં સામાન્ય કમ્પ્યુટિંગ કાર્યોનું સંચાલન કરવા માટે આવશ્યક છે. ગ્રાફિક્સ પ્રોસીસિંગ યુનિટ્સ (જી. પી. યુ.) એ ગ્રાફિક્સ પ્રોસીસિંગ યુનિટ્સ (જી. પી. યુ.) ના પરિણામે એક નાટકીય પરિવર્તન જોયું છે. એ. આઈ. નોકરીઓ માટે કેટલાક હેતુઓ છે કે જે ડેટાના મોટા જથ્થાને સંભાળવા માટે જરૂરી છે અને ગણિતના ઓપેરેશનને જટિલ બનાવે છે, જે તેમના પેરેલલ ડેસિગ્નને કારણે થાય છે, જે તેમને ઓ. એન. સી. ઇ. પર સેવરલ ગણતરીઓ ચલાવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. ટેન્સર પ્રોસીસિંગ યુનિટ્સ (ટી. પી. યુ.) મશીન લર્નિંગ વર્કલોડને વધારવા અને શ્રેષ્ઠ બનાવવાના હેતુ માટે, ગુગલ પાસે ક્રેટેડ ટેન્સર પ્રોસીસિંગ યુનિટ્સ (ટી. પી. યુ.) છે. તમે ન્યુરલ ન્યુટવર્ક કાર્યો સાથે ઉપયોગમાં લેવાતા ઇન્ફેરેંસ અને ટ્રેનિંગ પ્રોસીડર્સ વેલ અને પર્ફોર્મ વેલ બંનેને સંભાળવા માટે સક્ષમ છો. ફાઈલ્ડ-પ્રોગ્રામબ્લે ગેટે એરેઝ (એફ. પી. જી. એ.) ફાઈલ્ડ-પ્રોગ્રામબ્લે ગેટે એરેઝ (એફ. પી. જી. એ.) એ હાર્ડવેરની વધારાની અનુકૂલનક્ષમ શ્રેણીઓ છે જે મુખ્ય કાર્યો હાથ ધરવા માટે તૈયાર થઈ શકે છે. તેમની વિવિધતાને કારણે વિવિધ AI કાર્યક્રમો માટે તે અનુકૂળ છે, જેમાં વાસ્તવિક-સમયની કલ્પના માન્યતા અને કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા સામેલ છે. મેમરી સિસ્ટેમ્સ ક્રમમાં સંગ્રહ કરવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે જરૂરી માહિતી, એ. આઈ. મેમરી સિસ્ટેમ્સની અસર કરે છે. માહિતીની પહોંચમાં અવરોધો ટાળવા માટે, ઝડપી સંયોજકતા અને મોટી ક્ષમતાની યાદશક્તિ નિર્ણાયક છે. સ્ટોરાજ સોલ્યુશન્સ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજેન્સ એપ્લિકેશન્સ વિશાળ માત્રામાં ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. એસ. એસ. ડી. અને એન. વી. એમ. ઈ. ડ્રાઇવ્સ જેવા ઉચ્ચ-વિશિષ્ટ સંગ્રહ પસંદગીઓ ઝડપી માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ પ્રદાન કરે છે, જે એ. આઈ. સિસ્ટમની સામાન્ય કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરે છે. ક્વોન્ટમ કમ્પ્યુટિંગ તે હજુ પણ તેના પ્રારંભિક તબક્કામાં હોવા છતાં, ક્વોન્ટમ કમ્પ્યુટિંગ કૃત્રિમ બુદ્ધિ માટે સામાન્ય ક્ષમતા ધરાવે છે. ક્યુબિટ્સની ક્ષમતા, ઘણીવાર ક્વોન્ટમ બિટ્સ તરીકે ઓળખાય છે, એક સમયે ઘણા સ્ટેટિસ મેળવવા માટે કોમ્પ્લેક્સ સિમ્યુલેશન અને ઓપ્ટિમાઇઝેશનની જરૂર હોય તેવા AI કાર્યોને ફરીથી વિકસાવવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. એ. આઈ. હાર્ડવેર એ કૃત્રિમ ઇન્ટેલિજન્સ (એ. આઈ.) ઓપેરેશન માટે એ. આઈ. નો સંદર્ભ આપે છે જે એક ઉપકરણ પર સ્થાનિક રીતે અસ્તિત્વ ધરાવે છે, જે સતત ઇન્ટર્નેટ એક્સેસ માટે જરૂરી નથી. અદ્યતન AI ટેકનોલોજી, જેમાં વિશિષ્ટ ચિપ્સ અને CPUsનો સમાવેશ થાય છે, તે સ્માર્ટફોન્સ અને વસ્તુઓની આંતરવિદ્યા (IOT) ઉપકરણો પર વિશિષ્ટ ઓળખ અને ઓબ્જેક્ટ આઇડેન્ટિફિકેશન જેવા કાર્યો માટે અવાસ્તવિક પ્રગતિ શક્ય બનાવે છે. કામ કરવાની ક્ષમતા એ. આઈ. સિસ્ટમો સામાન્ય રીતે સામાન્ય સ્રોતોમાંથી ડેટા પર આધારિત છે. ડેટા પરિવર્તન અસરકારકતાઓ પ્રાયોજકતા અને કામ કરવાની ક્ષમતાઓ પર આધારિત છે. હાઈ-સ્પિડ ડેટા ટ્રાન્સફર રીઅલ-ટાઇમ ડીસિઝન-મેકિંગ અને ફોલ્ટલેસ કોમ્યુનિકેશન બે AI ઘટકો દ્વારા થાય છે. સ્ત્રોતો કમ્પ્યુટર હાર્ડવેર આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ