Hardware for artificial intelligence
சிறப்பு கணினி வன்பொருள் பெரும்பாலும் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) நிரல்களை விரைவாகவும், குறைந்த ஆற்றலுடனும் செயல்படுத்த பயன்படுத்தப்படுகிறது, அதாவது லிஸ்ப் இயந்திரங்கள், நியூரோமார்பிக் பொறியியல், நிகழ்வு கேமராக்கள் மற்றும் இயற்பியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் போன்றவை. 2023ஆம் ஆண்டு நிலவரப்படி, செயற்கை நுண்ணறிவு வன்பொருள் சந்தையில் ஜிபியுக்கள் ஆதிக்கம் செலுத்துகின்றன. லிஸ்ப் இயந்திரங்கள் 1970 களின் பிற்பகுதியிலும் 1980 களின் முற்பகுதியிலும் லிஸ்ப் நிரலாக்க மொழியில் எழுதப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு நிரல்களை விரைவாக இயக்க லிஸ்ப் இயந்திரங்கள் உருவாக்கப்பட்டன. தரவுப் பாய்வு கட்டமைப்பு செயற்கை நுண்ணறிவுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுப் பாய்வு கட்டமைப்புச் செயலிகள் பல்வேறு நோக்கங்களுக்காகச் செயல்படுகின்றன, கினாராவின் பாலிமார்பிக் தரவுப் பாய்வு ஒருங்கிணைப்பு இயந்திரம் (முன்பு டீப் விஷன்), ஹைலோவின் கட்டமைப்பால் இயக்கப்படும் தரவுப் பாய்வு மற்றும் செரெப்ராஸின் தரவுப் பாய்வு திட்டமிடல் போன்ற பல்வேறு செயல்பாடுகளுடன். கூறு வன்பொருள் AI முடுக்கிகள் 2010 களில் இருந்து, கணினி வன்பொருளின் முன்னேற்றங்கள் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு பயிற்சி அளிப்பதற்கான மிகவும் திறமையான முறைகளுக்கு வழிவகுத்தன, அவை நேரியல் அல்லாத மறைக்கப்பட்ட அலகுகளின் பல அடுக்குகளையும் மிகப் பெரிய வெளியீட்டு அடுக்கையும் கொண்டுள்ளன. 2019 வாக்கில், கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகள் (ஜிபியு), பெரும்பாலும் செயற்கை நுண்ணறிவு-குறிப்பிட்ட மேம்பாடுகளுடன், பெரிய அளவிலான வணிக மேகக்கணி செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான மேலாதிக்க வழிமுறையாக மத்திய செயலாக்க அலகுகளை (சிபியு) இடம்பெயர்ந்தன. அலெக்ஸ் நெட் (2012) முதல் ஆல்பா ஜீரோ (2017) வரையிலான மிகப்பெரிய ஆழமான கற்றல் திட்டங்களில் பயன்படுத்தப்படும் வன்பொருள் கணக்கீட்டை ஓபன்ஏஐ மதிப்பிட்டது, மேலும் தேவையான கணக்கீட்டின் அளவில் 300,000 மடங்கு அதிகரிப்பு இருப்பதைக் கண்டறிந்தது. செயற்கை நுண்ணறிவு வன்பொருள் கூறுகள் சென்ட்ரல் புரொசெசிங் யூனிட்ஸ் (CPUs) இவை கம்ப்யூட்டர் சிஸ்டம் சென்ட்ரல் புரொசெசிங் யூனிட்ஸ் (CPUs) மீது கட்டப்பட்டுள்ளது. நீங்கள் கடமைகளை கையாளுகிறீர்கள், கணக்கீடுகளைச் செய்கிறீர்கள், ஆணைகளைச் செய்கிறீர்கள். செயற்கை நுண்ணறிவு செயல்பாடுகளைக் கையாள்வதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருந்தால், செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகளில் பொதுக் கணினி பணிகளை நிர்வகிக்க CPU கள் இன்னும் முக்கியமானவை. கிராஃபிக்ஸ் புரோசெசிங் யூனிட்ஸ் (ஜிபியுக்கள்) செயற்கை நுண்ணறிவு கிராஃபிக்ஸ் புரோசெசிங் யூனிட்டுகளின் (ஜிபியுக்கள்) விளைவாக ஒரு வியத்தகு மாற்றத்தைக் கண்டுள்ளது. தரவுகளின் வெகுஜன அளவுகளைக் கையாளுதல் மற்றும் நுணுக்கமான கணித செயல்பாடுகளைக் கையாளுதல் போன்ற AI பணிகளுக்கான சில நோக்கங்கள் உள்ளன. டென்சர் புரொசெசிங் யூனிட்ஸ் (TPUs) இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளை அணுகுவதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும், கூகிள் டென்சர் புரொசெசிங் யூனிட்ஸ் (TPUs) கொண்டுள்ளது. நரம்பியல் பணிகளுடன் பயன்படுத்தப்படும் செயல்பாடுகள் மற்றும் பயிற்சிகள் ஆகிய இரண்டையும் கையாள நீங்கள் தயாராக உள்ளீர்கள். ஃபைல்ட்-புரோகிராம்மேபிள் கேட் வரிசைகள் (எஃப். பி. ஜி. ஏக்கள்) ஃபைல்ட்-புரோகிராம்மேபிள் கேட் வரிசைகள் (எஃப். பி. ஜி. ஏக்கள்) ஹார்ட் வாரியின் கூடுதல் தகவமைத்துக்குரிய அம்சங்கள் ஆகும், அவை செர்ட்டெய்ன் செயல்பாடுகளைச் செய்ய முடியும். செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளின் பல்வேறு வகைகளுக்கு இது பொருத்தமானது, இதில் ரியல்-டைம் இமேஜ் ரெக்கக்னிஷன் மற்றும் இயற்கை மொழி தயாரிப்பு ஆகியவை அடங்கும். மெமரி சிஸ்டம்களை சேமித்து வைப்பதற்கும், தரவைப் பெறுவதற்கும், AI மெமரி சிஸ்டம்களைச் செயல்படுத்துகிறது. தரவு அணுகலில் இடையூறுகளைத் தவிர்க்க, விரைவான இணைப்பு மற்றும் பெரிய திறன் நினைவகம் முக்கியம். சேமிப்பு தீர்வுகள் செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள் ஏராளமான தரவுகளை சேகரித்து பயன்படுத்துகின்றன. எஸ். எஸ். டி. க்கள் மற்றும் என். வி. எம். இ. டிரைவ்கள் போன்ற உயர்-ஸ்பெட் ஸ்டோரேஜ் தேர்வுகள் விரைவான தரவு மாற்றத்தை வழங்குகின்றன, இது செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்பின் பொதுவான செயல்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது. குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் இன்னும் அதன் ஆரம்ப நிலையில் இருந்தாலும், குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு இயல்பான ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது. குவாண்டம் பிட்கள் என்று அடிக்கடி அழைக்கப்படும் கியூபிட்களின் திறன், ஒன்ஸியில் பல நிலைகளை பெறுவதற்கு இணக்கமான உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் தேர்வுகளைத் தேவைப்படும் AI பணிகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்துவதற்கான ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது. செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயன்பாடுகளிலிருந்து செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயன்பாடுகளுக்குப் பயன்படும் செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயன்பாடுகளின் விளிம்பில், அவை ஒரு டெவிசினில் உள்ளூரில் கிடைக்கின்றன, அவை நிலையான நுண்ணறிவுப் பயன்பாட்டிற்குத் தேவைப்படுவதில்லை. சிறப்பு சிப்கள் மற்றும் CPUகளை உள்ளடக்கிய எட்ஜ் AI தொழில்நுட்பம், ஸ்மார்ட்ஃபோன்கள் மற்றும் இன்டெர்னெட் ஆஃப் திங்ஸ் (IOT) கேஜெட்களில் சிறப்பு அறிவாற்றல் மற்றும் ஒப்ஜெக்ட் ஐடிடிஃபிகேஷன் போன்ற பணிகளுக்கு நிரந்தரமான வளர்ச்சியை சாத்தியமாக்குகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவுத்திறன் அமைப்பு பொதுவாக சிறு மூலங்களிலிருந்து தரவுகளைப் பயன்படுத்துகிறது. தரவுப் பரிமாற்றத்தின் விளைவுகள் ஸ்பான்சிவி மற்றும் ரிலையபில் வேலை செய்யக்கூடிய திறன்களின் அடிப்படையில் வேறுபடுகின்றன. உயர்-ஸ்பெட் தரவு பரிமாற்றம் ரீல்-டைம் டிசிஷன்-மேக்கிங் மற்றும் ஃபால்ட்லெஸ் கம்யூனிகேஷன் இரண்டு AI கூறுகள். மூலங்கள் கணினி வன்பொருள் செயற்கை நுண்ணறிவு