Odvijajući se snagu generativne umjetne inteligencije (AI), mobilni uređaji prelaze izvan oblaka i ulaze u područje obrade na uređaju zahvaljujući ugrađenim heterogenim AI čipovima. Ovi sofisticirani čipovi, kada se spoje s apstraktnim slojem sposobnim za učinkovito distribuiranje AI radnih opterećenja preko različitih arhitektura obrade, zajedno s kompaktnim modelima učenja jezika (LLM) koji imaju manje od 15 milijardi parametara, omogućuju tvrtkama i potrošačima izvođenje generativnih AI upita izravno na njihovim uređajima.
Prema istraživanju ABI Research, globalna distribucija heterogenih AI čipova trebala bi prijeći prag od 1,8 milijardi do 2030. To je u skladu s rastućim trendom ugradnje većeg broja AI sposobnosti izravno u uređaje poput prijenosnih računala, pametnih telefona i drugih oblika. Kako se zabrinutosti oko privatnosti podataka, pitanja latencije i troškovi umrežavanja stvaraju prepreke za isključivu upotrebu generativne AI samo u oblaku, ABI Research ističe privlačnu ponudu koju nudi AI na uređaju za prevladavanje ovih izazova omogućavanjem učinkovitijih uvida i omogućavanje skalabilnih produktivnih aplikacija.
Inovacija radnih opterećenja generativne AI preko heterogenih čipova leži u njihovoj sposobnosti dodjele zadataka na razini hardvera među procesorom, grafičkim procesorom (GPU) i neuronskim procesorima (NPU). Pioniri u ovom prostoru uključuju tvrtke poput Qualcomm-a, MediaTek-a i Google-a, koji su već poduzeli korake u implementaciji LLM-ova unutar uređaja. U međuvremenu, Intel i AMD nastavljaju voditi u području PC-a.
Samo hardver neće biti dovoljan za snažnu AI vrijednosnu ponudu na uređaju. Stvaranje sofisticiranih aplikacija za produktivnost zahtijeva jake suradnje između entiteta za hardver i softver, pomažući oblikovati ujedinjena rješenja koja su ugrađena u uređajima.
ABI Research predviđa da će to potaknuti cikluse zamjene uređaja i ubrzati brzinu isporuke između 2025. i 2028. kako sazrijeva softverski ekosustav, revitalizirajući tržišta koja trenutačno stagniraju. Tržišta osobnih i korporativnih prijenosnih uređaja svjedočit će značajnom rastu, potaknuta prihvaćanjem heterogenih AI čipova koji će se sve više integrirati u većinu sustava do kraja desetljeća.
Proizvođači čipova i OEM-ovi potiču se da prošire ekosustav aplikacija za produktivnost AI kako bi privukli više korisnika i usavršili svoje ponude. Postizanje kritične mase aplikacija koje široko privlače krajnje korisnike i korporativne organizacije bit će ključno za uspješan prijelaz na široku primjenu AI na uređajima.
Ključna pitanja i odgovori:
1. Što su heterogeni AI čipovi?
Heterogeni AI čipovi odnose se na integrirane krugove koji sadrže više vrsta procesora, poput CPU-a, GPU-a i specijaliziranih NPU-a, osmišljenih za učinkovito rukovanje različitim AI zadacima dodjeljujući ih najprikladnijoj procesnoj jedinici.
2. Zašto postaje sve važniji AI na uređaju?
AI na uređaju postaje sve prisutniji jer se bavi zabrinutostima oko privatnosti podataka, smanjuje latenciju i minimizira troškove umrežavanja povezane s obradom AI-a u oblaku.
3. Što su kompaktni modeli učenja jezika (LLM) i zašto su značajni u ovom kontekstu?
Kompaktni LLM-ovi su modeli strojnog učenja korišteni za razumijevanje i generiranje ljudskog jezika, s relativno manje parametara (manje od 15 milijardi). U AI na uređaju, oni su važni jer njihova manja veličina omogućava im učinkovito izvršavanje na mobilnim uređajima bez potrebe za obradom u oblaku.
4. Koji su izazovi povezani s implementacijom AI na uređaju s heterogenim arhitekturama?
Neki izazovi uključuju optimizaciju softvera za učinkovitu distribuciju zadataka među različitim procesorima, osiguranje energetske učinkovitosti, održavanje ažurirane modele i uspostavljanje sigurnih računalnih okruženja.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Energetska učinkovitost: Iako heterogeni čipovi mogu optimizirati performanse za određene zadatke, upravljanje potrošnjom energije i dalje ostaje značajan izazov, budući da AI radna opterećenja mogu brzo isprazniti bateriju.
– Brige oko sigurnosti: Povećanje obrade na uređaju podiže zabrinutosti vezane uz sigurnost osjetljivih podataka na mobilnim uređajima, posebno ako se uređaji izgube ili kompromitiraju.
– Optimizacija softvera: Razvoj softvera koji može učinkovito koristiti heterogeni hardver u punom kapacitetu zahtijeva stručnost i koordinaciju između razvojnih programera hardvera i softvera, što nije uvijek jednostavno.
Prednosti heterogenih arhitektura u AI na uređaju:
– Privatnost podataka: Čuvanje obrade podataka na uređaju ublažava brige oko privatnosti, budući da osjetljivi podaci ne moraju biti preneseni u oblak.
– Smanjena latencija: Lokalna obrada eliminira potrebu za komunikacijom s udaljenim poslužiteljima, rezultirajući bržim vremenima odziva za AI aplikacije.
– Ekonomičnost: Smanjuje troškove povezane s prijenosom podataka i uslugama računalstva u oblaku.
Mane heterogenih arhitektura u AI na uređaju:
– Ograničenja hardvera: AI na uređaju može biti ograničena fizičkim i toplinskim ograničenjima mobilnih uređaja, što utječe na performanse.
– Teškoće u nadogradnji: Za razliku od modela u oblaku koji se mogu ažurirati centralno, modeli AI na uređaju zahtijevaju da se ažuriranja odguraju na pojedinačne uređaje, što može biti složenije.
– Ovisnost o sinkronizaciji hardvera i softvera: Uspješna implementacija ovisi o besprijekornoj integraciji hardvera i softvera.
Povezane poveznice:
Za više informacija o AI čipovima i LLM-ovima, možete istražiti glavne stranice vodećih industrijskih lidera:
– Qualcomm
– MediaTek
– Google
– Intel
– AMD
Ove resurse mogu pružiti dodatne uvide u trenutne tehnologije i istraživanja na području AI na uređaju i heterogenih računalnih arhitektura.