Phần cứng AI là gì?

Phần cứng AI bao gồm các bộ phận và thành phần máy tính chuyên dụng và có mục đích chung được sử dụng để hỗ trợ các tác vụ trí tuệ nhân tạo. Chúng cho phép xử lý nhanh các tập dữ liệu lớn với hiệu quả và quy mô. Một số ví dụ về thành phần phần cứng AI bao gồm bộ xử lý, bộ gia tốc AI và bộ nhớ chuyên dụng.

Loại phần cứng AI bạn sử dụng sẽ phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn, quy mô và độ phức tạp của khối lượng công việc AI đang được xử lý và dữ liệu cần được phân tích nhanh như thế nào. Ví dụ: AI được sử dụng trong các dịch vụ tài chính để phát hiện gian lận cần xử lý hàng triệu điểm dữ liệu mỗi ngày gần như theo thời gian thực. Các cảm biến được hỗ trợ AI được sử dụng trong xe tự động xử lý khối lượng công việc nhỏ hơn ở biên, nơi dữ liệu được thu thập gần như theo thời gian thực để đảm bảo an toàn cho con người. Các chatbot AI được sử dụng để cung cấp câu trả lời dịch vụ khách hàng trên các trang web bán lẻ có ít tham số hơn để phân tích và có yêu cầu thời gian phản hồi ít nghiêm ngặt hơn.

Vai trò của phần cứng trong AI

Vai trò của phần cứng cho trí tuệ nhân tạo là cả cơ bản và đa diện. Các thành phần khác nhau ảnh hưởng đến các khía cạnh khác nhau của điện toán AI, nghĩa là loại phần cứng AI mà hệ thống của bạn sử dụng sẽ ảnh hưởng đáng kể đến khả năng thực hiện một số tác vụ AI nhất định.

Ví dụ: tốc độ bộ xử lý trực tiếp tác động đến các mô hình AI thực hiện các phép tính nhanh như thế nào. Bộ nhớ và bộ lưu trữ ảnh hưởng đến việc dữ liệu có thể được xử lý đồng thời và dữ liệu đó có thể được truy cập nhanh như thế nào. Thiết kế tổng thể của hệ thống, bao gồm làm mát và cung cấp điện, ảnh hưởng đến hiệu suất liên tục theo thời gian và cần được tối ưu hóa để xử lý các khối lượng công việc AI liên tục.

Lợi ích của phần cứng AI

Có nhiều loại thành phần phần cứng AI và mỗi thành phần đi kèm với một bộ lợi ích và nhược điểm khác nhau. Tùy thuộc vào nhiệm vụ AI mà bạn yêu cầu hệ thống của mình thực hiện, một số thành phần nhất định có thể cần thêm hoặc loại bỏ.

Bộ xử lý và bộ gia tốc AI

Bộ xử lý AI cung cấp năng lượng điện toán cần thiết để hoàn thành các nhiệm vụ AI, trong khi bộ gia tốc AI, cả tích hợp và rời, được sử dụng để mở khóa hiệu năng AI nâng cao.

Điều quan trọng cần lưu ý là các công nghệ này vẫn chưa có mô tả chung và ngôn ngữ chuẩn hóa và bao gồm nhiều thuật ngữ dành riêng cho từng nhà cung cấp.

Các loại phần cứng AI nên biết bao gồm:

• CPU: Bộ xử lý trung tâm đóng vai trò nền tảng trong các hệ thống AI, đáp ứng các nhu cầu chung của các ứng dụng AI như xử lý dữ liệu trước, sắp xếp mô hình và luồng điều khiển.
  
  CPU cung cấp mức độ linh hoạt cao khi giao dịch với các mô hình AI nhỏ hơn, làm cho chúng phù hợp với nhiều khối lượng công việc và các trường hợp sử dụng AI đòi hỏi hiệu năng đơn luồng cao, độ trễ thấp và logic tuần tự phức tạp, chẳng hạn như các hệ thống thời gian thực và các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên ít phức tạp hơn.
  
  CPU cũng có thể có sẵn với bộ gia tốc tích hợp – công cụ bộ gia tốc giúp tối ưu hóa hiệu năng AI.
   

• GPU: Ban đầu được thiết kế để kết xuất đồ họa, bộ xử lý đồ họa là một loại bộ gia tốc AI phần cứng rời có khả năng thực hiện nhiều phép tính cùng lúc. Nó có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn nhanh hơn và hiệu quả hơn CPU, tăng tốc đáng kể việc đào tạo các mô hình AI và làm cho GPU trở nên lý tưởng cho học sâu và thị giác máy tính.

• TPU: Bộ xử lý tensor là một loại bộ gia tốc AI khác được thiết kế riêng cho khối lượng công việc AI. Nó được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ học tập quy mô lớn và mang lại hiệu năng và hiệu quả năng lượng cao. Cấu trúc của nó cho phép nó thực hiện các phép nhân ma trận và phép nhân chập nhanh chóng cho nhiều thuật toán AI. So với CPU, TPU tăng tốc đáng kể các tính toán, cho phép đào tạo các mô hình phức tạp nhanh hơn và sử dụng các dịch vụ AI hiệu quả hơn trong trường môi trường đám mây.

• NPU: Bộ xử lý thần kinh là thành phần phần cứng chuyên dụng, tăng tốc AI để tính toán trong mạng thần kinh và các mô hình học máy được thiết kế để xử lý dữ liệu theo cách tương tự như bộ não con người. NPU được tối ưu hóa cho các hoạt động trí tuệ nhân tạo phổ biến và các nhiệm vụ học máy, như phép nhân ma trận, phép nhân chập và các chức năng kích hoạt. NPU là các tùy chọn cực kỳ hiệu quả cho AI và cung cấp tốc độ nhanh và băng thông cao, điều này khiến chúng trở nên lý tưởng để tích hợp các quy trình làm việc chuyển động nhanh.

• FPGA: Mạng cổng có thể lập trình trường là các giải pháp phần cứng AI rất linh hoạt. Chúng có thể cấu hình lại và được lập trình để phù hợp với nhu cầu của các tác vụ AI khác nhau, cho phép cập nhật và sửa đổi mà không cần thay thế phần cứng. Chúng được sử dụng trong các cấu trúc điện toán song song để thúc đẩy hiệu suất AI và đặc biệt phù hợp với với các tác vụ xử lý theo thời gian thực, thị giác máy tính và suy luận mạng thần kinh ở biên, nơi các thiết bị và ứng dụng cần có khả năng thích ứng và hiệu năng cao.

Bộ nhớ

Bộ nhớ cung cấp cơ sở hạ tầng quan trọng cần thiết để thực hiện các tác vụ AI. Nó đảm bảo rằng dữ liệu và hướng dẫn sẵn sàng cho các đơn vị xử lý của bạn, cho phép thực hiện các thuật toán AI nhanh và hiệu quả, đồng thời giảm tình trạng tắc nghẽn trong hoạt động AI. Dung lượng và tốc độ của bộ nhớ trực tiếp tác động đến khả năng xử lý các bộ dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp, cả hai đều là thành phần quan trọng của hiệu năng AI.

Mặc dù tất cả các hệ thống máy tính đều có dung lượng bộ nhớ nhất định, nhưng bạn có thể tối ưu hóa dung lượng của hệ thống để xử lý AI thông qua các loại phần cứng khác nhau. Mỗi loại bộ nhớ có vị trí trong các hệ thống AI, thường được sử dụng kết hợp với nhau để cân bằng tốc độ, dung lượng và chi phí dựa trên nhu cầu hiệu năng AI của bạn:

• Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên (RAM): RAM là thành phần bộ nhớ chính cho các hệ thống AI, cung cấp bộ lưu trữ nhanh, tạm thời cho các dữ liệu và các tham số mô hình đang hoạt động. RAM nhanh chóng đọc và ghi dữ liệu, làm cho dữ liệu trở nên lý tưởng để xử lý các tính toán dữ liệu liên tục. Tuy nhiên, tính biến động và khả năng của nó có thể là yếu tố hạn chế đối với các hoạt động AI quy mô lớn hơn.
• RAM video (VRAM): VRAM là thành phần bộ nhớ chuyên dụng được sử dụng trong GPU. Mặc dù được tạo ra để xử lý dữ liệu đồ họa, nhưng khả năng thực hiện các hoạt động song song, làm tăng hiệu quả trong một số tác vụ AI phức tạp, khiến nó trở nên hữu ích để đào tạo mạng thần kinh và các mô hình học sâu. VRAM thường tốn kém hơn và có dung lượng ít hơn RAM tiêu chuẩn.
• Bộ nhớ băng thông cao (HBM): HBM được thiết kế cho điện toán hiệu năng cao, cung cấp băng thông rất cao và cho phép truyền dữ liệu nhanh hơn nhiều giữa các đơn vị xử lý. Nó lý tưởng để đào tạo các mạng thần kinh lớn hoặc chạy các mô phỏng phức tạp thông qua GPU và bộ gia tốc AI. HBM cũng đắt hơn và có dung lượng ít hơn các dạng bộ nhớ khác.
• Bộ nhớ không mất dữ liệu: Bộ nhớ không mất dữ liệu, chẳng hạn như ổ cứng thể rắn (SSD) và ổ đĩa cứng (HDD), cung cấp bộ lưu trữ dài hạn cho dữ liệu AI. Điểm mạnh của nó là khả năng giữ lại dữ liệu mà không cần bảo trì hoặc cấp điện, nhưng nó chậm hơn đáng kể so với RAM hoặc VRAM. Mục đích sử dụng chính của bộ nhớ không mất dữ liệu trong các hệ thống AI là để dữ liệu tồn tại lâu dài thay vì xử lý chủ động.

Các giải pháp phần cứng AI

Loại phần cứng AI bạn chọn cho hệ thống sẽ phụ thuộc và nơi bạn đang chạy ứng dụng AI, kích thước của bộ dữ liệu và tốc độ xử lý cần thiết.

Điện toán máy khách

Bộ xử lý điện toán máy khách thường được tìm thấy trong máy tính cá nhân và thiết bị di động. Trong khi PC tiêu chuẩn bao gồm CPUs và GPUs, khả năng của các thành phần này theo truyền thống không được thiết kế để đáp ứng nhu cầu xử lý của các ứng dụng AI và đòi hỏi phải sử dụng đám mây để chạy các mô hình AI và phân tích các bộ dữ liệu AI. Tuy nhiên, với việc áp dụng AI theo cấp số nhân, máy tính cá nhân AI mới với phần cứng chuyên dụng đã được giới thiệu ra thị trường với NPU tích hợp giúp có thể chạy khối lượng công việc AI hiệu quả trên chính thiết bị. Điều này giúp mang lại khả năng xử lý và phản hồi nhanh hơn—ngay cả khi không có kết nối internet—và giúp giảm chi phí và rủi ro bảo mật dữ liệu, vì dữ liệu không được gửi đến và gửi từ đám mây. Những đổi mới gần đây cũng cho phép nhiều khối lượng công việc AI hơn chạy trên các cấu trúc chỉ có CPU.

Đường biên

Các ứng dụng điện toán biên thu thập, xử lý, lưu trữ và hành động dựa trên dữ liệu gần hơn với nơi dữ liệu được tạo ra đòi hỏi phải phân tích dữ liệu nhanh hơn và phản hồi gần như theo thời gian thực. Thông tin chuyên sâu được tạo ra ở biên được sử dụng cho các ứng dụng công nghiệp, y tế, thử nghiệm và đo lường, hàng không vũ trụ, quốc phòng và ô tô. Chúng có thể có hậu quả tức thời đối với sự an toàn của con người – chẳng hạn như trong các tình huống lái xe tự động – tác động đến các hoạt động công nghiệp - chẳng hạn như khi được sử dụng với các thiết bị IoT trong quá trình tự động hóa sản xuát - hoặc cho phép trải nghiệm tốt hơn khi áp dụng cho các trường hợp sử dụng bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và viễn thông. Ở biên, CPU và FPGA mang lại lợi ích linh hoạt và hiệu quả có thể giúp mở rộng khả năng AI đến nhiều nơi hơn.

Trung tâm dữ liệu

Trong cả môi trường trung tâm dữ liệu tại chỗ và đám mây, sự kết hợp của CPU, GPU và bộ gia tốc AI chuyên dụng đang được sử dụng để xử lý khối lượng công việc AI quy mô lớn trong môi trường máy chủ tập trung. CPU phù hợp với nhiều khối lượng công việc và ứng dụng, đặc biệt là những ứng dụng mà độ trễ hoặc hiệu năng trên mỗi lõi là mối quan tâm quan trọng, trong khi GPU và bộ gia tốc AI chuyên dụng khác có thể được sử dụng cùng với CPU để đáp ứng nhu cầu điện toán cao của khối lượng công việc AI cực kỳ phức tạp.