Искусственный интеллект вышел за пределы простых алгоритмов и перешёл к сложным нейронным сетям, требующим огромных вычислительных ресурсов. Традиционные архитектуры вычислений не были рассчитаны на такие нагрузки, что привело к разработке специализированных аппаратных ускорителей [1].
Эти ускорители — системы, специально сконструированные для ускорения машинного обучения, глубокого обучения и возможностей нейронных сетей [2]. Хотя они в первую очередь применяются для ИИ, они также позволяют выполнять другие вычислительно‑дорогие параллельные задачи, такие как моделирование гидродинамики и молекулярное моделирование [2].
Почему универсальные процессоры CPU не справлялись
Ранние вычисления в области ИИ опирались на центральные процессоры (CPU), которые предназначены для общего назначения и широкого спектра задач [3]. Однако по мере роста сложности моделей ИИ, встроенный в CPU дизайн стал узким местом [3].
CPU оптимизированы для последовательной обработки, то есть выполняют задачи одна за другой [3]. В то время как нагрузки машинного обучения и ИИ опираются на матричные умножения и векторные операции, требующие параллельного выполнения [3]. Это приводило к низкой пропускной способности и невозможности справиться с интенсивными параллельными вычислениями, необходимыми для современного ИИ [3].
Переход к параллельной обработке с помощью GPU
Графические процессоры (GPU) решили проблему пропускной способности, внедрив массовый параллелизм [3]. В отличие от CPU, GPU содержат тысячи ядер, способных выполнять расчёты одновременно, что резко ускоряет обучение моделей ИИ [3].
Компания NVIDIA возглавила этот переход, представив CUDA (Compute Unified Device Architecture), позволяющую разработчикам использовать GPU для вычислений общего назначения, а не только для графики [3]. Это нововведение стало катализатором революции в глубоком обучении, обеспечив прорывы в распознавании речи, обработке естественного языка и компьютерном зрении [3].
Специальный кремний: TPU и ASIC
По мере роста масштабов ИИ даже GPU сталкивались с ограничениями эффективности. Это привело к созданию специализированных интегральных схем (ASIC) — чипов, разработанных для одной конкретной задачи, а не для гибкости общего назначения [2].
Google разработал Tensor Processing Unit (TPU) как специализированный ASIC для ускорения вычислений TensorFlow [3]. TPU спроектированы специально для тензорных операций, которые являются фундаментальными строительными блоками глубокого обучения [3]. Поскольку они созданы для конкретной цели, TPU обеспечивают более высокую производительность на ватт по сравнению с традиционными CPU или GPU, делая их более эффективными для крупномасштабных ИИ‑инфраструктур [3].
Сравнение современных типов ускорителей
Выбор подходящего оборудования подразумевает компромисс между гибкостью и эффективностью. Разные ускорители выполняют разные роли в зависимости от их архитектурного дизайна [2].
- CPU: Лучшие для вычислений общего назначения, но медленные для задач ИИ [S2, S3].
- GPU: Высокая гибкость и мощность для параллельных задач; идеальны для обучения глубоких нейронных сетей [S2, S3].
- FPGA (Field‑Programmable Gate Arrays): Перепрограммируемое оборудование, предлагающее компромисс между гибкостью GPU и эффективностью ASIC [S1, S2].
- ASIC/TPU: Максимальная эффективность и производительность для конкретных задач ИИ, но без возможности переориентировать их на другие типы вычислений [S2, S3].
- Dataflow Accelerators: Гибкие системы, которые можно настроить под различные нагрузки [2].
Будущие направления развития аппаратного обеспечения ИИ
Эволюция аппаратуры продолжается, поскольку исследователи стремятся снизить энергопотребление и увеличить плотность размещения компонентов [2]. Некоторые приросты производительности недавно достигались за счёт использования более низкой числовой точности (меньшего количества значимых цифр) и более мелких, плотных транзисторных дизайнов [2].
За пределами традиционного кремния появляются нейроморфные чипы, имитирующие структуру и функции человеческого мозга [3]. Такие конструкции стремятся выполнять вычисления ИИ способами, более похожими на биологические нейронные сети [1].
По мере усложнения моделей ИИ отрасль наблюдает постоянный поток новых стартапов, предлагающих инновационные дизайны ускорителей для нишевых приложений [2].
