مدلهای هوش مصنوعی در حال ثورت گرفتن در رابطه با نحوه تعامل ما با فناوری هستند، اما با الزامات محاسباتی قابل توجهی همراه هستند. با پیشرفت مداوم هوش مصنوعی، نیاز به کامپیوترهای هوش مصنوعی قدرتمند بیشتر اهمیت پیدا می‌کند. راه‌اندازی کامپیوترهای هوش مصنوعی از سوی اینتل و AMD در امسال قدمی مهم در این راستاست که مدلهای زبانی بزرگ جمع و جور را به مرکز توجه می‌کشانند.
با ظهور هوش مصنوعی محلی، وظایف مصرف منابع بالا اکنون می‌توانند در کامپیوترها انجام شوند و امکانات جدیدی را برای مشتریان فراهم می‌کنند. این توسعه به خاطر پرش‌های نرم افزاری گذشته است، مانند معرفی ویندوز 7 که باعث شد تولیدکنندگان سخت افزار و مشتریان، در بهبود سخت افزارها سرمایه‌گذاری کنند. هوش مصنوعی به طور مشخص در حالی که رونق آفرین است، تأثیر تحول آفرینی مشابهی را در بازار تجربه کرده است.
اگرچه نوت بوک‌های نسل کنونی با واحدهای پردازش عصبی یکپارچه می‌توانند محاسبات هوش مصنوعی را انجام دهند، محدودیت‌های حافظه به عنوان یک موانع برجسته ایجاد می کنند. حافظه استاندارد 8 گیگابایت به سادگی کافی نیست تا مدلهای بزرگتری یا مدلهای کوچکتر چندگانه را به طور مؤثر اجرا کند. به منظور مقابله با این موضوع، کارشناسان صنعت پیش‌بینی می‌کنند که حداقل مشخصه برای کامپیوترهای هوش مصنوعی شامل 16 گیگابایت حافظه RAM و عملکرد 40 ترا-عملیات در ثانیه (TOPS) در زمینه استنتاج NPU خواهد بود.
با این حال، GPU ها همچنان جزء امکانات کامپیوترهای هوش مصنوعی برای اجرای مدلهای بزرگ مانند Llama 2 و Stable Diffusion است و در عین حال NPUs عملکرد خوبی در شتاب بخشیدن به وظایف کوچک یادگیری ماشین بدون فشار زیاد بر منابع CPU و GPU دارند.
تولید کنندگان GPU مانند AMD و Nvidia نیز درگیر روند هوش مصنوعی شده‌اند و محصولاتشان را برای برآورده کردن تقاضای رو به رشد در حوزه هوش مصنوعی ارتقاء می‌دهند. به عنوان مثال، AMD یک GPU سطح ورودی با 16 گیگابایت حافظه GDDR6 را معرفی کرده است که به طور خاص برای پشتیبانی از مدلهای بزرگ هوش مصنوعی طراحی شده‌است. از سوی دیگر، Nvidia RTX 4070 TI Super را با افزایش حافظه vRAM و افزایش پهنای باند حافظه معرفی کرده است تا زمان پاسخ هوش مصنوعی را بهبود بخشد.
با تحول بازار کامپیوترهای هوش مصنوعی، تعداد سخت‌افزارهای قابل اعتماد از نظر هوش مصنوعی در دستان مشتریان، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار را ترغیب خواهد کرد تا الگوریتم‌های هوش مصنوعی را در برنامه‌های خود یکپارچه کنند. این امر به طور مستقیم به ظهور موارد استفاده‌جدید و رشد پایدار مدلهای هوش مصنوعی منجر خواهد شد که نیاز به کامپیوترهای هوشمند فوق قدرتمند هوش مصنوعی را احساس می‌کنند.
در نتیجه، آینده محاسبات در دست کامپیوترهای هوش مصنوعی است. همانطور که فناوری پیشرفت می‌کند و هوش مصنوعی رواج پیدا می‌کند، نیاز به سخت‌افزار قدرتمند بیشتر ادامه خواهد یافت. همکاری بین تولیدکنندگان سخت‌افزار و توسعه دهندگان نرم‌افزار، راه را برای برنامه‌های نوآورانه که از قابلیت‌های مدلهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، مهیا می‌کند. انقلاب هوش مصنوعی در حال ادامه است و کامپیوترهای هوش مصنوعی در پیشگاه این دوران تغییرآفرین خواهند بود.
سوالات متداول: کامپیوترهای هوش مصنوعی
کامپیوترهای هوش مصنوعی چیست؟
کامپیوترهای هوش مصنوعی به کامپیوترهای شخصی اشاره دارد که به طور خاص برای انجام محاسبات هوش مصنوعی (AI) طراحی و مجهز شده اند. این کامپیوترها دارای اجزاء سخت افزاری قدرتمند و قابلیت‌های لازم برای مدیریت وظایف محاسباتی هوش مصنوعی با مصرف منابع بالا هستند.
چرا کامپیوترهای هوش مصنوعی مهم هستند؟
کامپیوترهای هوش مصنوعی نقش کلیدی در فعال‌سازی استفاده از فناوری هوش مصنوعی در انواع برنامه‌ها ایفا می‌کنند. همانطور که فناوری هوش مصنوعی ادامه می‌یابد، نیازهای محاسباتی برای اجرای مدلهای هوش مصنوعی بیشتر واهمیت زیادی پیدا می‌کند. کامپیوترهای هوش مصنوعی سخت افزار و قدرت پردازشی لازم برای اجرای این مدل‌ها را به طور مؤثر فراهم می‌کنند.
برخی از نیازمندی‌های کلیدی برای کامپیوترهای هوش مصنوعی چیست؟
کارشناسان صنعت پیش‌بینی می‌کنند که کامپیوترهای هوش مصنوعی باید حداقل دارای 16 گیگابایت حافظه RAM و 40 ترا-عملیات در ثانیه (TOPS) عملکرد استنتاج واحد پردازش عصبی (NPU) باشند. این مشخصات اطمینان می‌دهند که کامپیوترها قدرتمند برای مدیریت مدلهای بزرگ هوش مصنوعی یا چند مدل کوچک را داشته باشند.
نقش GPU و NPU چیست و به کامپیوترهای هوش مصنوعی چگونه کمک می‌کنند؟
GPU (واحدهای پردازش گرافیک) جزء اجزای ضروری کامپیوترهای هوش مصنوعی برای اجرای مدلهای بزرگ هوش مصنوعی هستند. از طرف دیگر، NPU (واحدهای پردازش عصبی) در شتاب بخشیدن به وظایف یادگیری ماشین کوچک بدون بار زیادی بر منابع CPU و GPU عملکرد بسیار خوبی دارند.
تولیدکنندگان GPU چگونه به روند هوش مصنوعی واکنش نشان می‌دهند؟
تولیدکنندگان GPU مانند AMD و Nvidia در حال شناسایی تقاضای رو به رشد برای قابلیت
The source of the article is from the blog japan-pc.jp