Phần cứng vật lý cho AI/DeepLearning và yêu cầu sức mạnh tính toán nhiều hơn

Là một công ty công nghệ, chúng tôi rất quan tâm đến những đổi mới và thực hành nó trong những sản phẩm của mình. Tùy nhiên, AI không phải là chương trình thông minh có tác dụng thần kỳ, nhiều trường hợp phải phụ thuộc vào thiết bị vật lý được kết hợp trong chương trình. Giống như một robot chỉ có phần mềm AI, để hoạt động hiệu quả thì cần đến một cái vỏ bên ngoài. Trong bài viết này, hãy cùng iRender khám phá ý nghĩa của phần cứng AI.

Khi các hệ thống AI trở nên tinh vi hơn, chúng đòi hỏi sức mạnh tính toán nhiều hơn từ phần cứng. Để giải quyết nhu cầu của chúng, phần cứng mới được thiết kế dành riêng cho AI, giúp tăng tốc đào tạo và hiệu xuất của các Neural networks (Neural là mô hình toán học mô phỏng nơron trong hệ thống thần kinh con người) và giảm mức tiêu thụ điện năng. Giải pháp truyền thống là giảm kích thước của các cổng logic để phù hợp với bóng bán dẫn hơn, nhưng việc thu hẹp các cổng logic khoảng 5nm có thể khiến chip vị trục trặc do đường hầm lượng tử, vì vậy thách thức bây giờ là tìm cách khác.

Trước hết, phần cứng AI thực sự là gì và nó khác với phần cứng chung mà chúng ta đã quen sử dụng như thế nào. Về cơ bản, khi nói về phần cứng AI, chúng ta đề cập đến một số loại máy giúp gia tốc AI – một lớp vi sử lý, hoặc vi mạch, được thiết kế để cho phép xử lý nhanh hơn các ứng dụng AI; đặc biệt là trong machine learning, neural networks và thị giác máy tính. Chúng thường được thiết kế dưới dạng nhiều core và tập trung vào số học có độ chính xác thấp, kiến trúc dataflow hoặc khả năng tính toán trong bộ nhớ.

Ý tưởng đằng sau các máy gia tốc AI là phần lớn các nhiệm vụ AI có thể được sử dụng một lượng lớn bộ xử lý máy tính thực hiện đồng thời cùng một bộ tính toán. Với general purpose GPU (GPGPU), ví dụ, card đồ họa có thể được sử dụng trong triển khai tính toán được xử lý đồng thời, trong đó chúng cung cấp hiệu xuất gấp 10 lần CPU.

Phần quan trọng thứ hai của thiết kế giúp gia tăng tốc độ của AI được tập trung thêm vào nhiều core. Hãy nghĩ về một GPU có thể tăng tốc các tác vụ bằng cách sử dụng nhiều core đơn giản thường được sử dụng để phân phối pixel đến từng màn hình. Core được thiết kế cho các hàm số học đơn giản phổ biến đối với AI, trong đó số lượng các hàm đơn giản vượt lên đến mức các phương pháp điện toán truyền thống thất bại. Với các mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (application-specific integrated circuits (ASIC)) được thiết kế theo mục đích, hiệu quả thậm chí có thể lớn hơn so với GPGPU, có thể mang lại lợi ích cho các nhiệm vụ AI.

Nói chung, máy gia tốc có mục đích mang lại hiệu suất cao hơn, nhiều tính năng hơn và hiệu suất năng lượng cao hơn để tạo điều kiện cho một nhiệm vụ nhất định.

Khi nhu cầu về tài nguyên tính toán được sử dụng vào xử lý phần mềm mới nhất tăng theo cấp số nhân, ngành công nghiệp đang chờ đợi một thế hệ chip AI mới có khả năng:

More computational power and cost-efficiency (sức mạnh tính toán và hiệu quả chi phí cao hơn): các giải pháp phần cứng AI thế hệ tiếp theo sẽ cần phải mạnh hơn và hiệu quả hơn về chi phí để đáp ứng nhu cầu của các mô hình đào tạo tinh vi;

Cloud and Edge computing (điện toán đám mây và điện toán biên): các kiến trúc silicon mới phải được điều chỉnh để hỗ trợ deep learning, neural networks và thuật toán thị giác máy tính với các mô hình đào tạo trong đám mây và cung cấp AI phổ biến ở Edge;

Faster insights (những hiểu biết nhanh hơn): hữu ích cho các doanh nghiệp, các giải pháp AI – cả phần mềm và phần cứng – sẽ cung cấp những hiểu biết nhanh hơn nhiều về hành vi và sở thích của khách hàng, có thể cải thiện doanh số và sự hài lòng của khách hàng, nâng cấp quy trình sản xuất và thời gian hoạt động và giảm chi phí;

New materials (vật liệu mới): nghiên cứu mới được thực hiện để chuyển từ silicon truyền thống sang làm chip điện toán về thị giác phát triển hệ thống về thị giác.

New architectures: có các loại kiến trúc mới như chip thần kinh – cố gắng bắt chước kiến trúc của các tế bào não. Kiến trúc của các nơ-ron liên kết với nhau, Thay thế các von-Neumann qua lại với nhau từ các tín hiệu năng lượng thấp đi trực tiếp giữa các nơ-ron để tính toán hiệu quả hơn. Nếu bạn đang cố gắng đào tạo các mạng lưới thần kinh ở edge hoặc trên đám mây, các kiến trúc như vậy sẽ có lợi thế rất lớn.

Trước lựa chọn nhà cung cấp phần cứng AI, các doanh nghiệp nên hiểu các loại phần cứng khác nhau phù hợp với các nhu cầu khác nhau. Ngày nay, với sự thay đổi theo hướng sản xuất chip mà bạn không muốn dành nhiều tiền cho phần cứng chuyên dụng mà bạn không sử dụng đến.

Bước đầu tiên để chọn phần cứng AI là vạch ra cách cải thiện tương tác với khách hàng hoặc nhà cung cấp có thể ảnh hưởng đến quy trình kinh doanh. Sau đó, có thể tìm kiếm các giải pháp phần mềm có thể hỗ trợ những thay đổi này và phần cứng tương ứng.

Quyết định sử dụng chip đa năng như GPU, giải pháp chuyên dụng hơn, như TPU hoặc VPU hoặc tìm kiếm các thiết kế sáng tạo hơn được cung cấp bởi các công ty khởi nghiệp đầy hứa hẹn phụ thuộc vào nhiệm vụ AI mà doanh nghiệp cần.

Hiện nay, iRender cung cấp dòng cấu hình máy chuyên nghiệp phục vụ cho AI Inference, AI Training, Deep Learning, VR/AR…Với kiến trúc Turing: 6/12 x RTX 2080Ti, 11GB vRAM, kiến trúc Pascal: 6/12 x NVIDIA TITAN Xp, 12GB vRam. Hãy liên hệ ngay với đội ngũ của chúng tôi bất cứ khi nào bạn cần hỗ trợ.

Nguồn dịch từ tác giả: Sciforce