โปรเซสเซอร์ AI และชิป AI คืออะไร

ผู้เชี่ยวชาญเทคโนโลยีในปัจจุบันมีตัวเลือกมากมายสำหรับโปรเซสเซอร์ AI ซึ่งรวมถึง CPU แบบดั้งเดิมและเทคโนโลยีตัวเร่ง AI โปรเซสเซอร์ AI มีบทบาทสำคัญในทุก ๆ สถาปัตยกรรมของโซลูชัน AI เนื่องจากเวิร์กโหลด AI ต้องใช้ทรัพยากรสูงเป็นพิเศษ ด้วยเหตุนี้ การเลือกโปรเซสเซอร์ AI จึงเป็นการตัดสินใจที่สำคัญเพื่อให้ได้ความเร็ว ประสิทธิผล และความสามารถด้านการปรับขยายที่ต้องการสำหรับการใช้งาน AI

อย่างไรก็ตาม ชิป AI ยังมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับความต้องการด้านการประมวลผล AI ที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ หมวดหมู่ตลาดซึ่งค่อนข้างใหม่และยังคงเติบโตขึ้นนี้มีทั้งอุปกรณ์แบบอเนกประสงค์ เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) หรืออุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมได้ (FPGA) ที่นำไปใช้กับเวิร์กโหลด AI และเทคโนโลยี AI ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ อาทิ หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) และหน่วยประมวลผลประสาทเทียม (NPU) ในหลายกรณี โปรเซสเซอร์ AI สามารถมีชิป AI อื่น ๆ เช่น GPU และ NPU ไว้ในไดย์โปรเซสเซอร์เป็นส่วนหนึ่งของแพ็คเกจแบบหลายชิป

ในขณะที่เวิร์กโหลด AI มักถูกมองว่าต้องอาศัยตัวเร่งความเร็วแบบแยกหรือชิป AI เช่น GPU หรือ FPGA แต่ CPU เอนกประสงค์ในปัจจุบันก็แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เพิ่มมากขึ้นในการจัดการการดำเนินการ AI ที่ซับซ้อนด้วยตัวเองทั้งในการใช้งานและการฝึก CPU ในปัจจุบัน ทั้งใน edge, ศูนย์ข้อมูล, คลาวด์ และไคลเอนต์ ล้วนมีการปรับแต่งประสิทธิภาพและตัวเร่งความเร็ว AI แบบผสานรวมซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI และช่วยเพิ่มประสิทธิผลและความสามารถในการปรับขนาดให้สูงสุด

บทบาทของโปรเซสเซอร์ใน AI

โปรเซสเซอร์ AI ถือว่าเป็นแกนหลักของระบบเซิร์ฟเวอร์ AI หรือฮาร์ดแวร์ AI ใด ๆ รวมถึงอุปกรณ์แบบฝังด้วย ดังนั้น เทคโนโลยีโปรเซสเซอร์ที่รวมไว้ในการออกแบบโซลูชันจึงเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่สุดต่อความสำเร็จ โปรเซสเซอร์ AI จัดการกับการคำนวณที่ซับซ้อน เช่น การคูณเมทริกซ์ ที่ต้องใช้ในการขับเคลื่อนเวิร์กโหลด AI โดยถูกนำไปใช้ขับเคลื่อนการใช้งาน AI ต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์และการคาดการณ์ขั้นสูง ไปจนถึงการเรียนรู้ของเครื่อง, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, การจำลองทางวิทยาศาสตร์, AI เชิงการสร้าง (GenAI), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และอื่น ๆ

เพื่อให้เกิดรูปแบบการใช้งานเหล่านี้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ โปรเซสเซอร์ AI และชิป AI จึงมีบทบาทระดับรากฐานในเวิร์กโฟลว์ AI แบบครบวงจร ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและการฝึก ไปจนถึงการปรับใช้และการปรับแต่งประสิทธิภาพ/การฝึกใหม่อย่างต่อเนื่อง

กรณีการใช้งานสำหรับโปรเซสเซอร์ AI และชิป AI

การกำหนดค่าการปรับใช้ที่ขึ้นอยู่กับโปรเซสเซอร์ AI และชิป AI จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

สถาปัตยกรรมเอนกประสงค์สามารถผสานรวมโปรเซสเซอร์ AI และชิป AI ที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะเพื่อรองรับ GenAI ที่รวดเร็วและแม่นยำสำหรับ LLM การนำไปใช้แบบขนานสูงสามารถเปิดใช้งานพารามิเตอร์ได้หลายพันล้านรายการในขณะที่ยังมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ตอบสนองได้ดี

ยานพาหนะอัตโนมัติ

รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติจะอาศัยโปรเซสเซอร์ AI ที่มีความสามารถของตัวเร่งความเร็ว AI ในตัวมากขึ้นบนชิปตัวเดียว คอมพิวเตอร์ออนบอร์ดมีข้อจำกัดด้านพื้นที่ทางกายภาพในขณะที่จำเป็นต้องรองรับ AI, การควบคุมไดรเวอร์, ระบบความปลอดภัย และแอปความบันเทิง

การประมวลผลที่ Edge และ IoT

อุปกรณ์ Edge AI มีข้อจำกัดด้านขนาดและความร้อนซึ่งอาจไม่รองรับ GPU ในทางกลับกัน โปรเซสเซอร์ AI เองก็สามารถช่วยลดต้นทุนรายการวัสดุ (BOM) ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานหลายอุปกรณ์

วิทยาการหุ่นยนต์

โปรเซสเซอร์ AI ที่จับคู่กับชิป AI ช่วยส่งมอบฟังก์ชันการทำงานหลากหลายของระบบหุ่นยนต์ที่รวมเอาระบบอัตโนมัติและความปลอดภัยเข้ากับอินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร (HMI)

การประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC)

ในการวิจัยทางวิชาการหรือการวิเคราะห์ขั้นสูง โปรเซสเซอร์ AI และชิป AI จำนวนมากจะเชื่อมต่อกันผ่านเครือข่ายเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อในระดับมหาศาล

การประมวลผลสำหรับไคลเอ็นต์

โปรเซสเซอร์ AI ขับเคลื่อนประสบการณ์ AI ของผู้ใช้ปลายทางบนพีซีที่ผู้คนใช้งานทุกวัน โดย AI กำลังมีบทบาทเพิ่มมากขึ้นในการยกระดับประสบการณ์การทำงานประจำวันและเพิ่มผลผลิตในการทำงานของผู้ใช้

ประโยชน์ของโปรเซสเซอร์ AI และชิป AI

โปรเซสเซอร์ AI มอบประสิทธิภาพ AI ที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมากเมื่อเทียบกับโปรเซสเซอร์เอนกประสงค์ที่ไม่มีคุณสมบัติที่รองรับ AI ประโยชน์ที่เฉพาะเจาะจงของโปรเซสเซอร์ AI จะแตกต่างกันไปตามประเภทต่าง ๆ ของเทคโนโลยี

ตัวอย่างเช่น การเลือกใช้ CPU ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับ AI เป็นโปรเซสเซอร์ AI แบบสแตนด์อโลนสำหรับงานที่มีความซับซ้อนน้อยกว่ามักจะทำให้คุณได้รับประสิทธิภาพตามต้องการโดยไม่ต้องซื้อฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม การเลือกใช้ GPU หรือชิป AI ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะและตัวเร่งความเร็ว AI ซึ่งปรับใช้ในรูปแบบการประมวลผลแบบขนานกับ CPU จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI เพื่อตอบสนองความต้องการของเวิร์กโหลดที่มีความซับซ้อนสูงได้ FPGA อาจเป็นตัวเลือกชิป AI ที่เหมาะอย่างยิ่งในพื้นที่ Edge ที่ประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นเป็นสิ่งสำคัญหรือเมื่อต้องการโอนภาระของฟังก์ชันเฉพาะจาก CPU การระบุโปรเซสเซอร์ที่เหมาะสมสำหรับความต้องการด้านเวิร์กโหลดของคุณถือเป็นสิ่งสำคัญในการใช้ประโยชน์ให้มากที่สุด

โดยรวมแล้ว ประโยชน์หลักในการเลือกโปรเซสเซอร์ AI ที่เหมาะสม หรือการผสมผสานระหว่างโปรเซสเซอร์และชิป AI เพื่อวัตถุประสงค์ของคุณจะครอบคลุมถึงด้านต่าง ๆ เช่น ประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด ความคุ้มทุน และประสิทธิภาพด้านการใช้พลังงาน นอกจากนี้ คุณควรประเมินตัวเลือกต่าง ๆ ตามปัจจัยต่าง ๆ เช่น การนำไปใช้จากมุมมองการพัฒนา การมีอายุยืนในตลาดสำหรับภาคส่วนที่ให้ความสำคัญกับการออกแบบที่เสถียร และคุณลักษณะต่าง ๆ เช่น การรองรับ I/O และตัวเลือกการเชื่อมต่อที่สามารถมีบทบาทสำคัญในกรณีการใช้งาน AI

โซลูชันโปรเซสเซอร์ AI และชิป AI

คำถามสำคัญที่ควรถามเพื่อช่วยให้คุณเลือกโซลูชันโปรเซสเซอร์ AI ที่เหมาะสมสำหรับความต้องการของธุรกิจและเทคโนโลยีของคุณมีดังนี้:

• โปรเซสเซอร์ AI ของฉันจะต้องรับมือกับพารามิเตอร์มากน้อยแค่ไหนระหว่างการเตรียมข้อมูลและการฝึก
• การอนุมาน/การปรับใช้งานของฉันต้องการเวลาแฝงและปริมาณข้อมูลที่ส่งผ่านเท่าใด
• ฉันต้องคำนึงถึงความต้องการด้านพลังงาน พื้นที่ และสิ่งแวดล้อมประเภทใดบ้างที่ Edge
• ฉันตั้งใจจะปรับขยายแบบไหน

CPU โดยเฉพาะรุ่นที่ผสานรวมความสามารถ AI ไว้ด้วย เป็นตัวเลือกที่ดีเยี่ยมสำหรับผู้ที่ต้องการใช้ศักยภาพของ AI ด้วยวิธีการที่ประหยัดและมีประสิทธิผล เวิร์กโหลดที่มีความซับซ้อนระดับสูงจะทำให้มีความจำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม แต่งาน AI ที่ง่ายกว่าหลายรายการก็สามารถทำได้บนสถาปัตยกรรม CPU แบบสแตนด์อโลนที่มีตัวเร่งความเร็ว AI แบบผสานรวม

การเลือกใช้โปรเซสเซอร์ที่เหมาะสมจะช่วยแก้ไขปัญหาทางธุรกิจและเทคโนโลยีต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้หลายประการ รวมถึงการลด TCO เพื่อช่วยให้นวัตกรรม AI มอบผลตอบแทนจากการลงทุนตามที่ต้องการ

โดยสรุปแล้ว ภาพรวมของโซลูชันโปรเซสเซอร์ AI ที่คุณสามารถใช้เพื่อขับเคลื่อนโครงการ AI ของคุณ ได้แก่:

• CPU เมื่อใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็วและการปรับแต่งประสิทธิภาพ AI แบบผสานรวม
• ชิป AI แบบแยกและตัวเร่งความเร็ว AI ซึ่งรวมถึง GPU และ FPGA
• ชิป AI และตัวเร่งความเร็ว AI ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะ ซึ่งรวมถึง NPU และ TPU

หากต้องการรับแรงบันดาลใจว่า AI จะส่งผลต่อองค์กรของคุณอย่างไร คุณสามารถสำรวจกรณีการใช้งาน AI ตามอุตสาหกรรม