人工智能 (AI)是一種模仿人類智能的革命性技術(shù)，使機(jī)器能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)、適應(yīng)新信息并執(zhí)行類似人類的任務(wù)。硬件是釋放人工智能潛力的基石，提供必要的計(jì)算資源來(lái)高效處理和分析大量數(shù)據(jù)。

AI硬件核心部件

1. 中央處理器 (CPU)：CPU是計(jì)算機(jī)的大腦，執(zhí)行軟件應(yīng)用程序的指令。隨著時(shí)間的推移，CPU 不斷發(fā)展，以滿足AI 應(yīng)用程序日益增長(zhǎng)的計(jì)算需求。新技術(shù)允許 CPU 直接在 CPU 上執(zhí)行 AI 訓(xùn)練或推理任務(wù)，并具有一定的加速。
2. 圖形處理單元 (GPU)：與 CPU 不同，GPU擅長(zhǎng)同時(shí)處理多個(gè)計(jì)算，使其成為 AI 算法并行處理要求的理想選擇。GPU優(yōu)化解決方案利用此功能顯著加速 AI 工作負(fù)載。
3. 張量處理單元 (TPU)：TPU 旨在出色地完成張量運(yùn)算，這是許多深度學(xué)習(xí)任務(wù)的核心。支持或集成 TPU 的硬件可大幅提升性能，實(shí)現(xiàn)更快、更高效的 AI 運(yùn)算。
4. 現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）：FPGA具有可重構(gòu)性，允許硬件根據(jù)特定的計(jì)算任務(wù)進(jìn)行定制，這對(duì)AI 應(yīng)用大有裨益。
5. 專用集成電路 (ASIC)：ASIC 專為特定的 AI 任務(wù)而定制，提供卓越的性能和效率。
6. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器 (NNP)：NNP 專門用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這對(duì)許多AI 應(yīng)用至關(guān)重要。

AI 硬件架構(gòu)

馮·諾依曼架構(gòu)、神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)和數(shù)據(jù)流架構(gòu)等各種硬件架構(gòu)在 AI 開發(fā)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。許多硬件解決方案與這些架構(gòu)保持一致，支持 AI 的各種計(jì)算模型。

AI 硬件性能指標(biāo)

FLOPS（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）、TOPS（每秒萬(wàn)億次運(yùn)算次數(shù)）、延遲、吞吐量和效率等關(guān)鍵性能指標(biāo)對(duì)于評(píng)估 AI 硬件至關(guān)重要。AI 硬件在這些指標(biāo)上表現(xiàn)出色，為AI 應(yīng)用提供了強(qiáng)大而高效的平臺(tái)。

MLPerf 是 AI 行業(yè)的重要基準(zhǔn)，它對(duì)于評(píng)估 AI 硬件在各種任務(wù)中的性能至關(guān)重要，可提供標(biāo)準(zhǔn)化的比較指標(biāo)。此外，數(shù)值表示的選擇 — FP64（雙精度浮點(diǎn)）、FP32（單精度浮點(diǎn)）、FP16（半精度浮點(diǎn)）和 bfloat16（腦浮點(diǎn)） — 會(huì)顯著影響 AI 硬件性能。

雖然 FP64 提供了高精度，這對(duì)于科學(xué)計(jì)算很重要，但它通常超出了 AI 任務(wù)所需的精度。FP16 在精度和性能之間實(shí)現(xiàn)了平衡，被廣泛用于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。專為 AI 量身定制的 Bfloat16 將 FP32 的范圍結(jié)合為 16 位格式，可提供優(yōu)化的性能，而不會(huì)造成明顯的精度損失。

這些數(shù)字格式的適用性取決于人工智能應(yīng)用的具體要求，在最大限度地提高人工智能硬件的效率和有效性方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

人工智能中的存儲(chǔ)和內(nèi)存

處理AI 應(yīng)用中常見(jiàn)的大量數(shù)據(jù)集需要高性能存儲(chǔ)和內(nèi)存解決方案。存儲(chǔ)和內(nèi)存解決方案旨在滿足這些需求，確保快速的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和處理。

此外，Petascale存儲(chǔ)產(chǎn)品的集成起著至關(guān)重要的作用，它提供了管理和處理高級(jí)AI應(yīng)用中典型的海量數(shù)據(jù)所必需的可擴(kuò)展性和性能。

此外，存儲(chǔ)和內(nèi)存子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)必須始終讓 AI 硬件保持繁忙狀態(tài)。這種設(shè)計(jì)方法可確保數(shù)據(jù)流中的瓶頸最小，從而實(shí)現(xiàn)不間斷處理并最大限度地發(fā)揮 AI 系統(tǒng)的計(jì)算能力。

可擴(kuò)展性和面向未來(lái)的 AI 硬件

考慮到人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，可擴(kuò)展性和面向未來(lái)性是人工智能硬件的關(guān)鍵方面。市場(chǎng)上的人工智能硬件解決方案旨在擴(kuò)展并適應(yīng)人工智能技術(shù)的進(jìn)步。這種方法可確保用戶擁有一個(gè)長(zhǎng)期可靠的人工智能應(yīng)用平臺(tái)，能夠適應(yīng)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展和不斷增長(zhǎng)的計(jì)算需求。

人工智能硬件的安全考慮

在人工智能硬件中，安全性是保障數(shù)據(jù)完整性和機(jī)密性的首要考慮因素。現(xiàn)代人工智能硬件集成了先進(jìn)的安全功能，為人工智能應(yīng)用提供了安全的平臺(tái)。這些功能對(duì)于保護(hù)敏感數(shù)據(jù)和維護(hù)人工智能系統(tǒng)的可信度至關(guān)重要，尤其是在涉及關(guān)鍵數(shù)據(jù)或個(gè)人信息的應(yīng)用中。此類安全措施集成在從硬件組件到軟件堆棧的各個(gè)層面，以確保全面防范潛在威脅和漏洞。

常問(wèn)問(wèn)題

哪種硬件最適合 AI？

最適合 AI 的硬件因項(xiàng)目的具體需求而異。不同的制造商提供針對(duì)不同AI 應(yīng)用量身定制的 AI 優(yōu)化硬件解決方案。

AI是CPU還是GPU？

AI不是CPU或GPU；它是一個(gè)可以利用這些組件進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和加速的技術(shù)領(lǐng)域。

人工智能使用什么硬件和軟件？人工智能使用

來(lái)自不同制造商的強(qiáng)大硬件平臺(tái)，與流行的人工智能軟件框架兼容。這些平臺(tái)支持人工智能應(yīng)用程序的無(wú)縫部署和擴(kuò)展。

什么硬件使 AI 成為可能？

CPU、GPU、TPU 和FPGA等核心硬件組件對(duì)于實(shí)現(xiàn) AI 至關(guān)重要。各種針對(duì) AI 優(yōu)化的硬件解決方案為AI 應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

為 AI 購(gòu)買什么 GPU？

AI 社區(qū)強(qiáng)烈推薦 NVIDIA、AMD 和 Intel 等公司的高性能 GPU。許多系統(tǒng)都設(shè)計(jì)為集成這些強(qiáng)大的 GPU，為 AI 工作負(fù)載提供高性能平臺(tái)。