Bộ xử lý AI và Chip AI là gì?

Các chuyên gia công nghệ ngày nay có nhiều tùy chọn cho bộ xử lý AI, bao gồm cả CPU truyền thống và các công nghệ bộ gia tốc AI. Bộ xử lý AI đóng vai trò thiết yếu trong bất kỳ cấu trúc giải pháp AI nào vì khối lượng công việc AI đòi hỏi khắt khe nhất. Do đó, việc lựa chọn bộ xử lý AI là quyết định quan trọng để đạt được tốc độ, hiệu quả và khả năng mở rộng mong muốn cho các ứng dụng AI.

Chip AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết nhu cầu xử lý AI liên tục phát triển. Danh mục thị trường này—một sự phát triển tương đối gần đây và vẫn đang phát triển—bao gồm cả các thiết bị đa năng như bộ xử lý đồ họa (GPU) hoặc mảng cổng có thể lập trình theo trường (FPGA) được áp dụng cho khối lượng công việc AI và các công nghệ AI chuyên dụng, bao gồm các đơn vị xử lý tensor (TPU) và các đơn vị xử lý thần kinh (NPU). Trong nhiều trường hợp, bộ xử lý AI có thể bao gồm các chip AI khác, chẳng hạn như GPU và NPU, trên khuôn xử lý của chúng như một phần của gói đa chip.

Trong khi khối lượng công việc AI thường được coi là đòi hỏi bộ gia tốc rời hoặc chip AI như GPU hoặc FPGA, các CPU đa năng hiện đại đang cho thấy khả năng ngày càng tăng trong việc xử lý các hoạt động AI phức tạp một cách độc lập trong cả triển khai và đào tạo. CPU ngày nay—trên toàn bộ thiết bị biên, trung tâm dữ liệu, đám mây và máy khách—bao gồm các tối ưu hóa và bộ gia tốc AI tích hợp giúp tăng hiệu năng AI và giúp tối đa hóa hiệu năng và khả năng mở rộng.

Vai trò của bộ xử lý trong AI

Bộ xử lý AI là cốt lõi của bất kỳ máy chủ AI hoặc hệ thống phần cứng AI nào, bao gồm các thiết bị nhúng. Do đó, các công nghệ bộ xử lý có trong thiết kế giải pháp là một trong những yếu tố quan trọng nhất quyết định thành công của giải pháp đó. Bộ xử lý AI xử lý các phép toán phức tạp, chẳng hạn như phép nhân ma trận, cần thiết để hỗ trợ khối lượng công việc AI. Chúng được sử dụng để hỗ trợ các trường hợp sử dụng AI từ phân tích và dự đoán nâng cao đến học máy, thị giác máy tính, mô phỏng khoa học, AI tạo sinh (GenAI), xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hơn thế nữa.

Để hỗ trợ các trường hợp sử dụng này trong các ngành công nghiệp, bộ xử lý AI và chip AI đóng vai trò cơ bản trong quy trình làm việc AI đầu cuối, từ chuẩn bị và đào tạo dữ liệu đến triển khai và tối ưu hóa/đào tạo lại liên tục.

Các trường hợp sử dụng cho Bộ xử lý AI và Chip AI

Cấu hình triển khai phụ thuộc vào bộ xử lý AI và chip AI sẽ khác nhau tùy thuộc vào trường hợp sử dụng.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Cấu trúc đa năng có thể tích hợp bộ xử lý AI chuyên dụng và chip AI để hỗ trợ GenAI nhanh chóng và chính xác cho LLM. Việc triển khai song song cao có thể cho phép hàng tỷ tham số đồng thời duy trì trải nghiệm người dùng phản hồi.

Phương tiện tự động

Xe tự lái sẽ dựa trên bộ xử lý AI với nhiều khả năng bộ gia tốc AI tích hợp hơn trên một chip duy nhất. Máy tính tích hợp có những hạn chế về không gian vật lý trong khi cần hỗ trợ AI, điều khiển trình điều khiển, hệ thống an toàn và các ứng dụng giải trí.

Điện toán Biên và IoT

Các thiết bị AI biên có các hạn chế về kích thước và nhiệt độ có thể không phù hợp với GPU. Thay vào đó, bộ xử lý AI có thể giúp giảm chi phí danh mục vật liệu (BOM), đặc biệt đối với việc triển khai đa thiết bị.

Khoa học rô-bốt

Bộ xử lý AI kết hợp với chip AI giúp mang lại đa chức năng của các hệ thống robot kết hợp tự động hóa và an toàn với giao diện người-máy (HMI).

Điện Toán Hiệu Năng Cao (HPC)

Trong các bối cảnh điện toán hiệu năng cao (HPC) như nghiên cứu học thuật hoặc phân tích nâng cao, số lượng lớn bộ xử lý AI và chip AI được kết nối thông qua kết cấu mạng để giải quyết các vấn đề cực kỳ phức tạp trên quy mô lớn.

Điện toán máy khách

Bộ xử lý AI thúc đẩy trải nghiệm AI của người dùng cuối trên máy tính cá nhân mà mọi người sử dụng hàng ngày. Tại đây, AI đang đóng vai trò ngày càng tăng trong việc tăng cường trải nghiệm làm việc hàng ngày của người dùng và cải thiện năng suất của họ.

Lợi ích của Bộ xử lý AI và Chip AI

Bộ xử lý AI mang lại hiệu năng AI nâng cao đáng kể so với bộ xử lý đa năng không được trang bị cho AI. Lợi ích cụ thể của bộ xử lý AI khác nhau giữa các loại công nghệ khác nhau.

Ví dụ: bằng cách chọn sử dụng CPU được tối ưu hóa bằng AI làm bộ xử lý AI độc lập cho các tác vụ có độ phức tạp thấp hơn, bạn thường có thể đạt được hiệu năng mong muốn mà không cần giới thiệu phần cứng bổ sung. Bằng cách chọn GPU hoặc bộ gia tốc AI chuyên dụng—được triển khai theo mô hình điện toán song song với CPU—bạn có thể tăng cường hiệu năng AI để đáp ứng nhu cầu của khối lượng công việc có độ phức tạp cao. FPGA có thể cung cấp các tùy chọn chip AI lý tưởng trong các khu vực biên nơi hiệu quả và tính linh hoạt là điều cần thiết hoặc khi tìm cách giảm tải các chức năng cụ thể từ CPU. Xác định bộ xử lý phù hợp cho yêu cầu khối lượng công việc của bạn là điều cần thiết để tối đa hóa lợi ích của chúng.

Nhìn chung, lợi ích cốt lõi của việc chọn bộ xử lý AI phù hợp hoặc việc kết hợp các bộ xử lý và chip AI, cho mục tiêu của bạn sẽ bao gồm các lĩnh vực như hiệu năng, khả năng mở rộng, hiệu quả chi phí và hiệu quả năng lượng. Bạn cũng sẽ muốn đánh giá các tùy chọn dựa trên các yếu tố như khả năng áp dụng từ góc độ phát triển, tuổi thọ của thị trường cho các khu vực có thiết kế ổn định là quan trọng và các tính năng như hỗ trợ I/O và các tùy chọn kết nối có thể đóng vai trò quan trọng trong các trường hợp sử dụng AI.

Các giải pháp bộ xử lý AI và chip AI

Để giúp bạn chọn giải pháp bộ xử lý AI phù hợp cho nhu cầu công nghệ và kinh doanh của mình, một số câu hỏi quan trọng cần đặt ra bao gồm:

• Bộ xử lý AI của tôi sẽ cần xử lý bao nhiêu tham số trong quá trình chuẩn bị và đào tạo dữ liệu?
• Tôi cần loại yêu cầu về độ trễ và thông lượng nào để suy luận/triển khai?
• Tôi phải tính đến yêu cầu nào về năng lượng, không gian và môi trường ở biên?
• Tôi đang tìm cách đạt được loại quy mô nào?

CPU—đặc biệt là những CPU có khả năng chip AI tích hợp—là lựa chọn tuyệt vời cho những ai muốn khai thác năng lượng của AI trong khi tiếp cận một cách tiếp cận gọn gàng và hiệu quả. Khối lượng công việc có độ phức tạp cao sẽ đòi hỏi phải có phần cứng bổ sung, nhưng nhiều tác vụ AI đơn giản hơn có thể được thực hiện trên các cấu trúc CPU độc lập có bộ gia tốc AI tích hợp.

Khi được chọn đúng cách, bộ xử lý giúp giải quyết một số vấn đề kinh doanh và công nghệ liên quan đến AI, bao gồm giảm TCO để giúp các đổi mới AI mang lại lợi tức đầu tư mong muốn.

Tóm lại, bối cảnh chung của các giải pháp bộ xử lý AI mà bạn có thể sử dụng để thúc đẩy các đổi mới AI của mình bao gồm:

• CPU khi tận dụng khả năng tăng tốc và tối ưu hóa AI tích hợp.
• Chip AI rời và bộ gia tốc AI, bao gồm GPU và FPGA.
• Chip AI và bộ gia tốc AI chuyên dụng, bao gồm NPU và TPU.

Để có được cảm hứng về cách AI có thể tác động đến tổ chức của bạn, bạn có thể khám phá các trường hợp sử dụng AI theo ngành.