Prednosti heterogenih arhitektur pri napravah za umetno inteligenco (AI), mobilne naprave so začele presegati oblak in se povezovati z obdelavo na napravi zahvaljujoč vgrajenim heterogenim čipsetom za umetno inteligenco. Ti napredni čipseti, v kombinaciji z abstraktnim nivojem, ki je sposoben učinkovito razporejati obremenitve AI med različne obdelovalne arhitekture, skupaj z enostavnimi modeli učenja jezikov (LLM) s manj kot 15 milijardami parametrov, omogočajo tako podjetjem kot potrošnikom, da naprave neposredno izvajajo generativne poizvedbe AI.
Po podatkih ABI Research naj bi se globalna razporeditev heterogenih čipsetov za umetno inteligenco leta 2030 povzpela nad 1,8 milijarde. To je v skladu z naraščajočim trendom vključevanja več AI zmogljivosti neposredno v naprave, kot so prenosniki, pametni telefoni in drugi oblikovni dejavniki. Zaradi skrbi za zasebnost podatkov, težav z zakasnitvijo in stroškov omrežja, ki ustvarjajo ovire za zgolj oblak temeljno uporabo generativne AI, ABI Research poudarja privlačno ponudbo na napravah AI za premagovanje teh izzivov z učinkovitejšim zagotavljanjem vpogledov in omogočanjem razširljivih produktivnih aplikacij.
Inovativen pristop generativnih obremenitev AI med heterogenimi čipseti leži v njihovi sposobnosti dodeljevanja nalog na strojni ravni med procesorjem, grafičnim procesnim enotam (GPU) in enotam za nevronske obdelave (NPU). Pionirji na tem področju vključujejo podjetja, kot so Qualcomm, MediaTek in Google, ki so že začeli uresničevati LLM v napravah. Medtem naj bi Intel in AMD še vedno vodila v območju osebnih računalnikov.
Samo strojna oprema ne bo zadostovala za trdno ponudbo vrednosti AI na napravi. Ustvarjanje naprednih aplikacij za produktivnost zahteva močna partnerstva med strojno in programsko opremo, s čimer se oblikujejo enotne rešitve, ki so vgrajene v naprave.
ABI Research napoveduje, da bo to spodbudilo cikle zamenjav naprav in pospešilo hitrost pošiljanja med letoma 2025 in 2028, saj se programski ekosistem razvija in obnavlja trge, ki se trenutno ustavljajo. Osebni in poslovni trg prenosnih naprav naj bi doživel pomemben razvoj, poganjajo ga sprejemanje heterogenih čipsetov AI, ki se bodo vedno bolj integrirali v večino sistemov do konca desetletja.
Proizvajalce čipov in OEM-je pozivajo, naj razširijo ekosistem produktivnih aplikacij AI, da privabijo več strank in izboljšajo svoje ponudbe. Doseganje kritične mase aplikacij, ki so všeč širokemu krogu uporabnikov in poslovnih organizacij, bo ključno za uspešen prehod na široko uporabo AI na napravah.
Ključna vprašanja in odgovori:
1. Kaj so heterogeni čipseti za umetno inteligenco?
Heterogeni čipseti za umetno inteligenco se nanašajo na integrirana vezja, ki vsebujejo več vrst procesorjev, kot so procesorji CPU, GPU in specializirani NPU-ji, oblikovani za učinkovito obvladovanje različnih nalog AI z dodelitvijo najbolj primerni obdelovalni enoti.
2. Zakaj postaja on-device AI vse pomembnejša?
On-device AI postaja vse bolj priljubljena, ker rešuje skrbi glede zasebnosti podatkov, zmanjšuje zakasnitve in zmanjšuje stroške omrežja, povezane s obdelavo v oblaku.
3. Kaj so kompaktni modeli učenja jezikov (LLM) in zakaj so pomembni v tem kontekstu?
Kompaktni LLM so modeli strojnega učenja, uporabljeni za razumevanje in generiranje človeškega jezika, s relativno manjšim številom parametrov (manj kot 15 milijard). V on-device AI so nujni, ker njihova manjša velikost omogoča učinkovito izvajanje na mobilnih napravah brez potrebe po obdelavi v oblaku.
4. Katere izzive prinaša implementacija on-device AI z heterogenimi arhitekturami?
Nekateri izzivi vključujejo optimizacijo programske opreme za učinkovito razporeditev nalog med različnimi obdelovalnimi enotami, zagotavljanje energetske učinkovitosti, vzdrževanje posodobljenih modelov in vzpostavitev varnih računalniških okolij.
Ključni izzivi in kontroverze:
– Energetska učinkovitost: Čeprav heterogeni čipseti lahko optimizirajo delovanje za specifične naloge, ostaja upravljanje porabe energije pomemben izziv, saj lahko obremenitve AI hitro izpraznijo baterijo.
– Varnostne skrbi: Povečano obdelovanje na napravi postavlja vprašanja o varnosti občutljivih podatkov na mobilnih napravah, še posebej če so naprave izgubljene ali ogrožene.
– Optimizacija programske opreme: Razvoj programske opreme, ki lahko učinkovito izkorišča heterogeno strojno opremo v celoti, zahteva strokovnost in usklajevanje med razvijalci strojne in programske opreme, kar ni vedno enostavno.
Prednosti heterogenih arhitektur v on-device AI:
– Zasebnost podatkov: Obdržanje obdelave podatkov na napravi zmanjšuje zaskrbljenost glede zasebnosti, saj občutljivi podatki niso posredovani v oblak.
– Zmanjšana zakasnitev: Lokalno obdelovanje odpravlja potrebo po komunikaciji z oddaljenimi strežniki, kar vodi v hitrejše odzivne čase za aplikacije AI.
– Stroškovna učinkovitost: Zmanjšuje stroške, povezane z prenosom podatkov in storitvami računalništva v oblaku.
Slabosti heterogenih arhitektur v on-device AI:
– Omejitve strojne opreme: On-device AI je lahko omejen s fizičnimi in toplotnimi omejitvami mobilnih naprav, kar vpliva na delovanje.
– Težave pri posodabljanju: Za razliko od modelov v oblaku, ki jih je mogoče posodobiti centralno, morajo biti modeli on-device AI poslani na posamezne naprave, kar lahko predstavlja večjo kompleksnost.
– Odvisnost od sinhronizacije strojne in programske opreme: Uspešna implementacija temelji na nemotenem sodelovanju strojne in programske opreme.
Povezane povezave:
Za več informacij o čipsetih za umetno inteligenco in LLM-ih lahko obiščete glavne strani vodilnih v industriji:
– Qualcomm
– MediaTek
– Google
– Intel
– AMD
Te vire vam bodo zagotovili dodatne vpoglede v trenutne tehnologije in raziskave na področju on-device AI in heterogenih računalniških arhitekturah.