Akselerator kecerdasan buatan

Akselerator kecerdasan buatan adalah sebuah kelas mikroprosesor atau sistem komputer dirancang sebagai perangkat keras akselerasi untuk aplikasi kecerdasan buatan, terutama jaringan saraf tiruan, pengelihatan mesin, dan pemelajaran mesin. Aplikasi yang umum termasuk algoritma untuk robotika, internet untuk segala hal dan tugas data-intensif atau berbasis sensor lainnya. Akselerator kecerdasan buatan seringkali merupakan desain inti banyak dan umumnya berfokus pada aritmatika presisi rendah, arsitektur aliran data baru atau kemampuan komputasi dalam memori. Sejumlah persyaratan khusus vendor ada untuk perangkat dalam kategori ini, dan ini merupakan teknologi yang muncul tanpa desain yang dominan . Akselerator kecerdasan buatan dapat ditemukan di banyak perangkat seperti smartphone, tablet, dan komputer di seluruh dunia.

Sejarah

Percobaan awal 
Pada awal 1993, prosesor sinyal digital digunakan sebagai akselerator jaringan saraf misalnya untuk mempercepat perangkat lunak pengenalan karakter optik. Pada 1990-an, ada juga upaya untuk membuat sistem throughput paralel tinggi untuk workstation yang ditujukan untuk berbagai aplikasi, termasuk simulasi jaringan saraf. Akselerator berbasis FPGA juga pertama kali dieksplorasi pada 1990-an untuk inferensi  dan pelatihan. ANNA adalah akselerator CMOS jaring saraf yang dikembangkan oleh Yann LeCun.

Komputasi heterogen 
Komputasi heterogen mengacu pada menggabungkan sejumlah prosesor khusus dalam satu sistem, atau bahkan satu chip, masing-masing dioptimalkan untuk jenis tugas tertentu. Arsitektur seperti mikroprosesor sel  memiliki fitur yang secara signifikan tumpang tindih dengan akselerator kecerdasan buatan termasuk: dukungan untuk aritmatika presisi rendah, arsitektur aliran data, dan memprioritaskan 'throughput' daripada latensi. Mikroprosesor sel kemudian diterapkan pada sejumlah tugas  termasuk kecerdasan buatan.

Pada 2000 - an, CPU juga mendapatkan unit SIMD yang semakin lebar, didorong oleh beban kerja video dan game; serta dukungan untuk tipe data presisi rendah yang dikemas.

Penggunaan GPU 
Unit pemrosesan grafis atau GPU adalah perangkat keras khusus untuk manipulasi gambar dan perhitungan properti gambar lokal. Dasar matematis dari jaringan saraf dan manipulasi gambar adalah serupa, tugas paralel memalukan yang melibatkan matriks, menyebabkan GPU menjadi semakin digunakan untuk tugas pembelajaran mesin. , GPU populer untuk pekerjaan AI, dan mereka terus berkembang ke arah untuk memfasilitasi pembelajaran yang mendalam, baik untuk pelatihan  dan kesimpulan dalam perangkat seperti mobil otonom. Pengembang GPU seperti Nvidia NVLink sedang mengembangkan kemampuan penghubung tambahan untuk jenis beban kerja aliran data yang berasal dari AI. Karena GPU semakin banyak diterapkan pada akselerasi AI, produsen GPU telah memasukkan perangkat keras khusus jaringan saraf untuk lebih mempercepat tugas-tugas ini. Inti tensor dimaksudkan untuk mempercepat pelatihan jaringan saraf.

Penggunaan FPGA 
Kerangka kerja pembelajaran yang dalam masih terus berkembang, sehingga sulit untuk merancang perangkat keras khusus. Perangkat yang dapat dikonfigurasi ulang seperti field-programmable gate arrays (FPGA) membuatnya lebih mudah untuk mengembangkan perangkat keras, kerangka kerja, dan perangkat lunak bersama.

Microsoft telah menggunakan chip FPGA untuk mempercepat inferensi. Penerapan FPGAs untuk akselerasi AI memotivasi Intel untuk mengakuisisi Altera dengan tujuan mengintegrasikan FPGA dalam CPU server, yang akan mampu mempercepat AI serta tugas-tugas tujuan umum.

Aplikasi potensial 

 Kendaraan otonom : Nvidia menargetkan papan Drive PX-series mereka di ruang ini.
 Robot militer
 Robot pertanian, misalnya pengendalian gulma bebas pestisida.
 Kontrol suara, misalnya di ponsel, target untuk Qualcomm Zeroth.
 Mesin penerjemah
 Kendaraan udara tak berawak, misalnya sistem navigasi, misalnya Movidius Myriad 2 telah terbukti berhasil memandu drone otonom.
 Robot industri, meningkatkan rentang tugas yang dapat diotomatisasi, dengan menambahkan kemampuan beradaptasi ke berbagai situasi.
 Perawatan kesehatan, untuk membantu diagnosa
 Mesin pencari, meningkatkan efisiensi energi pusat data dan kemampuan untuk menggunakan kueri yang semakin canggih.
 Pemrosesan bahasa alami

Lihat pula 

 Komputer kognitif
 Komputasi neuromorfik
 Jaringan saraf fisik
 Akselerasi perangkat keras

Referensi 
 
Optimisasi komputer