Hardware for artificial intelligence
विशेष कंप्यूटर हार्डवेयर का उपयोग अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए. आई.) कार्यक्रमों को तेजी से और कम ऊर्जा के साथ निष्पादित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि लिस्प मशीन, न्यूरोमोर्फिक इंजीनियरिंग, इवेंट कैमरा और भौतिक तंत्रिका नेटवर्क। 2023 तक, ए. आई. हार्डवेयर के बाजार में जी. पी. यू. का वर्चस्व है। लिस्प मशीन लिस्प मशीनों को 1970 के दशक के अंत और 1980 के दशक की शुरुआत में विकसित किया गया था ताकि प्रोग्रामिंग भाषा लिस्प में लिखे गए कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रमों को तेजी से चलाया जा सके। एआई के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटाफ़्लो आर्किटेक्चर प्रोसेसर विभिन्न उद्देश्यों को पूरा करते हैं, जिसमें किनारा (पूर्व में डीप विज़न) द्वारा बहुरूपी डेटाफ़्लो कन्वोलुशन इंजन, हैलो द्वारा संरचना-संचालित डेटाफ़्लो और सेरेब्रास द्वारा डेटाफ़्लो शेड्यूलिंग जैसे विभिन्न कार्यान्वयन शामिल हैं। 2010 के दशक से, कंप्यूटर हार्डवेयर में प्रगति ने गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए अधिक कुशल तरीकों को जन्म दिया है जिसमें गैर-रैखिक छिपी इकाइयों की कई परतें और एक बहुत बड़ी उत्पादन परत होती है। 2019 तक, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों (जी. पी. यू.), अक्सर ए. आई.-विशिष्ट संवर्द्धन के साथ, बड़े पैमाने पर वाणिज्यिक क्लाउड ए. आई. को प्रशिक्षित करने के प्रमुख साधन के रूप में केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों (सी. पी. यू.) को विस्थापित कर दिया था। ओपनएआई ने एलेक्स नेट (2012) से अल्फा ज़ीरो (2017) तक की सबसे बड़ी गहन शिक्षण परियोजनाओं में उपयोग की जाने वाली हार्डवेयर गणना का अनुमान लगाया, और गणना की मात्रा में 300,000 गुना वृद्धि पाई, जिसमें 3.4 महीने की दोहरीकरण-समय प्रवृत्ति थी। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हार्डवेयर कंपोनेंट्स सेंट्रल प्रोसीसिंग यूनिट्स (सीपीयू) एवरी कम्प्यूटर सिस्टम सेंट्रल प्रोसीसिंग यूनिट्स (सीपीयू) पर बनाया गया है। वे कर्तव्यों को संभालते हैं, गणना करते हैं और आदेशों को पूरा करते हैं। यदि AI गतिविधियों को संभालने में विशेष रूप से कठिन परिश्रम अधिक प्रभावी है, तो CPU अभी भी AI प्रणालियों में सामान्य कंप्यूटिंग कार्यों के प्रबंधन के लिए आवश्यक हैं। ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (जी. पी. यू.) ए. आई. ने ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (जी. पी. यू.) के परिणाम के रूप में एक नाटकीय परिवर्तन देखा है। ए. आई. नौकरियों के लिए बहुत कुछ आवश्यक है जो डेटा की बड़ी मात्रा को संभालने के लिए आवश्यक हैं और गणितीय क्रियाओं को जटिल बनाते हैं जो उनके समानान्तर विवरण के कारण होते हैं, जो उन्हें ओ. एन. सी. ई. पर क्रमिक संगणनाओं को चलाने के लिए सक्षम बनाता है। मशीन लर्निंग वर्कलोड को बढ़ाने और अनुकूलित करने के उद्देश्य से, गूगल के पास क्रेटेड टेंसर प्रॉसेसिंग यूनिट (टीपीयू) हैं। आपके पास तंत्रिका संबंधी कार्यों के साथ उपयोग किए जाने वाले बुनियादी और प्रशिक्षण दोनों प्रकार के कार्यों को संभालने की क्षमता है। फ़ील्ड-प्रोग्रामब्ले गैट ऐरेज़ (एफ. पी. जी. एज़.) फ़ील्ड-प्रोग्रामब्ले गैट ऐरेज़ (एफ. पी. जी. एज़.) हार्डवार के अतिरिक्त अनुकूलन योग्य तत्व हैं जो मुख्य कार्यों को करने के लिए तैयार किए जा सकते हैं। यह विभिन्न प्रकार के ए. आई. अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जो उनकी क्षमता के कारण होते हैं, जिसमें वास्तविक समय की कल्पना और प्राकृतिक भाषा की पहचान शामिल है। स्मृति प्रणालियाँ क्रम से संग्रहित करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए आवश्यक जानकारी, ए. आई. स्मृति प्रणालियों को प्रभावित करती है। डेटा अभिगम में अड़चनों से बचने के लिए, तेजी से संयोजकता और बड़ी क्षमता की स्मृति महत्वपूर्ण है। भंडार समाधान कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग विशाल मात्रा में डेटा का संग्रह और उपयोग करते हैं। एस. एस. डी. और एन. वी. एम. ई. ड्राइव जैसे उच्च-स्तरीय भंडार चयन त्वरित डेटा पुनर्चक्रण प्रदान करते हैं, जिससे ए. आई. प्रणाली की सामान्य कार्यक्षमता में वृद्धि होती है। क्वांटम कम्प्यूटिंग हालांकि यह अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, क्वांटम कंप्यूटिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए सामान्य क्षमता रखती है। क्यूबिट्स की क्षमता, जिसे अक्सर क्वांटम बिट्स के रूप में परिभाषित किया जाता है, कई स्थितियों को एक बार में प्राप्त करने के लिए कॉम्प्लेक्स सिमुलेशन और अनुकूलन की आवश्यकता वाले ए. आई. कार्यों को फिर से विकसित करने की क्षमता है। ए. आई. हार्डवेयर एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ एज़ ए एड्ज ए. आई. प्रौद्योगिकी, जिसमें स्पेसीलाइज्ड चिप्स और सी. पी. यू. शामिल हैं, स्पेसी रेकग्निशन और स्मार्टफ़ोन और इंटर्नेक्ट ऑफ़ थिंग्स (आई. ओ. टी.) उपकरणों पर ऑब्जेक्ट आइडेंटिफिकेशन जैसे कार्यों के लिए अपरिवर्तनीय प्रगति संभव बनाती है। एन. ई. टी. वर्किंग कैपेबिलिटिस ए. आई. प्रणाली आमतौर पर सामान्य स्रोतों से प्राप्त आंकड़ों पर निर्भर करती है। डेटा का आदान-प्रदान सहायक क्षमताओं पर निर्भर करता है। हाई-स्पिड डेटा ट्रांसफ़ेर एनाब्लेस रील-टाइम डिसीजन-मेकिंग एंड फॉल्टलेस कम्युनिकेशन बिटवीन AI कंपोनेंट्स। स्रोत कंप्यूटर हार्डवेयर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस