Le 5 tecnologie hardware IA più promettenti

L'intelligenza artificiale (AI) ha compiuto notevoli progressi dalla fine del 2022. Applicazioni software sempre più sofisticate basate sull'intelligenza artificiale stanno rivoluzionando vari settori fornendo soluzioni innovative. Dai chatbot del servizio clienti senza soluzione di continuità agli straordinari generatori visivi, l'intelligenza artificiale sta migliorando le nostre esperienze quotidiane. Tuttavia, dietro le quinte, l'hardware AI è fondamentale per alimentare questi sistemi intelligenti.

Cos'è l'hardware AI?

L'hardware AI si riferisce a hardware di computer specializzato progettato per eseguire in modo efficiente attività relative all'IA. Ciò include chip specifici e circuiti integrati che offrono un'elaborazione più rapida e capacità di risparmio energetico. Inoltre, forniscono l'infrastruttura necessaria per eseguire in modo efficace algoritmi e modelli di intelligenza artificiale.

Il ruolo dell'hardware AI nell'apprendimento automatico è cruciale in quanto aiuta nell'esecuzione di programmi complessi per modelli di deep learning. Inoltre, rispetto all'hardware del computer convenzionale come le unità di elaborazione centrale (CPU), l'hardware AI può farlo accelerare numerosi processi, riducendo notevolmente i tempi e i costi necessari per l'addestramento degli algoritmi e esecuzione.

Inoltre, con la crescente popolarità di AI e modelli di apprendimento automatico, c'è stato un aumento della domanda di soluzioni di accelerazione. Di conseguenza, aziende come Nvidia, il principale produttore mondiale di GPU, hanno assistito a una crescita sostanziale. Nel giugno 2023, Lo riferisce il Washington Post che il valore di mercato di Nvidia ha superato i mille miliardi di dollari, superando il valore di Tesla e Meta. Il successo di Nvidia evidenzia l'importanza dell'hardware AI nel panorama tecnologico odierno.

1. Chip per l'edge computing

Se hai familiarità con cos'è l'edge computing, probabilmente hai una certa conoscenza dei chip di edge computing. Questi processori specializzati sono progettati specificamente per eseguire modelli di intelligenza artificiale ai margini della rete. Con i chip di edge computing, gli utenti possono elaborare i dati ed eseguire operazioni analitiche cruciali direttamente alla fonte dei dati, eliminando la necessità di trasmissione dei dati a sistemi centralizzati.

Le applicazioni per i chip di edge computing sono diverse ed estese. Trovano utilità nelle auto a guida autonoma, nei sistemi di riconoscimento facciale, nelle fotocamere intelligenti, nei droni, nei dispositivi medici portatili e in altri scenari decisionali in tempo reale.

I vantaggi dei chip di edge computing sono significativi. In primo luogo, riducono notevolmente la latenza elaborando i dati vicino alla loro fonte, migliorando le prestazioni complessive degli ecosistemi IA. Inoltre, l'edge computing migliora la sicurezza riducendo al minimo la quantità di dati che devono essere trasmessi al cloud.

Ecco alcuni dei principali produttori di hardware AI nel campo dei chip di edge computing:

• Jetson Saverio NX
• Serie 3000 integrata AMD EPYC™
• Jetson Nano
• BRACCIO Cortex-M55
• BRACCIO Ethos-U55

2. Hardware quantistico

Qualcuno potrebbe chiedersi "Cos'è il calcolo quantistico ed è reale?"Il Quantum Computing è infatti un sistema informatico reale e avanzato che opera in base ai principi della meccanica quantistica. Mentre i computer classici usano i bit, il calcolo quantistico utilizza i bit quantistici (qubit) per eseguire i calcoli. Questi qubit consentono ai sistemi di calcolo quantistico di elaborare grandi set di dati in modo più efficiente, rendendoli altamente adatti per l'IA, apprendimento automatico e apprendimento profondo Modelli.

Le applicazioni dell'hardware quantistico hanno il potenziale per rivoluzionare gli algoritmi di intelligenza artificiale. Ad esempio, nella scoperta di farmaci, l'hardware quantistico può simulare il comportamento delle molecole, aiutando i ricercatori a identificare con precisione nuovi farmaci. Allo stesso modo, nella scienza dei materiali, può contribuire alle previsioni sui cambiamenti climatici. Il settore finanziario può trarre vantaggio dall'hardware quantistico sviluppando strumenti di previsione dei prezzi.

Di seguito sono riportati i vantaggi significativi del calcolo quantistico per l'IA:

• Velocità: I computer quantistici sono molto più veloci dei computer tradizionali, in grado di risolvere problemi complessi che richiederebbero miliardi di anni in pochi secondi.
• Precisione: Il calcolo quantistico consente di addestrare i modelli di intelligenza artificiale con grandi quantità di dati in un tempo più breve, portando a una maggiore precisione nelle previsioni e nell'analisi.
• Innovazione: l'hardware di calcolo quantistico apre possibilità per nuovi sviluppi e scoperte nel mercato, sbloccando una potenza di calcolo precedentemente irraggiungibile.

3. Circuiti integrati specifici per applicazione (ASIC)

I circuiti integrati specifici per applicazione (ASIC) sono progettati per attività mirate come l'elaborazione delle immagini e il riconoscimento vocale (anche se potresti averne sentito parlare di ASIC attraverso il mining di criptovalute). Il loro scopo è accelerare le procedure di intelligenza artificiale per soddisfare le esigenze specifiche della tua azienda, fornendo un'infrastruttura efficiente che migliora la velocità complessiva all'interno dell'ecosistema.

Gli ASIC sono convenienti rispetto alle tradizionali unità di elaborazione centrale (CPU) o unità di elaborazione grafica (GPU). Ciò è dovuto alla loro efficienza energetica e alle prestazioni superiori delle attività, superando CPU e GPU. Di conseguenza, gli ASIC facilitano gli algoritmi AI in varie applicazioni.

Questi circuiti integrati possono gestire volumi sostanziali di dati, rendendoli fondamentali per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale. Le loro applicazioni si estendono a diversi campi, inclusa l'elaborazione del linguaggio naturale di testi e dati vocali. Inoltre, semplificano l'implementazione di complessi meccanismi di apprendimento automatico.

4. Hardware neuromorfo

L'hardware neuromorfico rappresenta un progresso significativo nella tecnologia dell'hardware del computer, con l'obiettivo di imitare il funzionamento del cervello umano. Questo hardware innovativo emula il sistema nervoso umano e adotta a infrastruttura di rete neurale, operando con un approccio dal basso verso l'alto. La rete comprende processori interconnessi, denominati neuroni.

Contrariamente all'hardware informatico tradizionale che elabora i dati in sequenza, l'hardware neuromorfico eccelle nell'elaborazione parallela. Questa capacità di elaborazione parallela consente alla rete di eseguire simultaneamente più attività, con conseguente miglioramento della velocità e dell'efficienza energetica.

Inoltre, l'hardware neuromorfico offre molti altri interessanti vantaggi. Può essere addestrato con set di dati estesi, rendendolo adatto a un'ampia gamma di applicazioni, tra cui il rilevamento di immagini, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, l'accuratezza dell'hardware neuromorfico è notevole, poiché apprende rapidamente da grandi quantità di dati.

Ecco alcune delle più importanti applicazioni di calcolo neuromorfico:

• I veicoli a guida autonoma possono sfruttare l'hardware informatico neuromorfico per migliorare la loro capacità di percepire e interpretare l'ambiente circostante.
• Nella diagnosi medica, l'hardware neuromorfico può contribuire alle funzionalità di rilevamento delle immagini, favorendo l'identificazione delle malattie.
• Vari dispositivi IoT (Internet of Things) possono utilizzare hardware neuromorfo per raccogliere e analizzare i dati, consentendo un'elaborazione dei dati e un processo decisionale efficienti.

5. Array di gate programmabile sul campo (FPGA)

Un Field Programmable Gate Array (FPGA) è un circuito integrato avanzato che offre preziosi vantaggi per l'implementazione del software AI. Questi chip specializzati possono essere personalizzati e programmati per soddisfare i requisiti specifici dell'ecosistema AI, guadagnandosi il nome di "programmabili sul campo".

Gli FPGA sono costituiti da blocchi logici configurabili (CLB) interconnessi e programmabili. Questa flessibilità intrinseca consente un'ampia gamma di applicazioni nel campo dell'IA. Inoltre, questi chip possono essere programmati per gestire operazioni di vari livelli di complessità, adattandosi alle esigenze specifiche del sistema.

Funzionando come un chip di memoria di sola lettura ma con una maggiore capacità di gate, gli FPGA offrono il vantaggio della riprogrammabilità. Ciò significa che possono essere programmati più volte, consentendo regolazioni e scalabilità in base ai requisiti in evoluzione. Inoltre, gli FPGA sono più efficienti dell'hardware informatico tradizionale, offrendo un'architettura robusta ed economica per le applicazioni AI.

Oltre alla personalizzazione e ai vantaggi in termini di prestazioni, gli FPGA forniscono anche misure di sicurezza avanzate. La loro architettura completa garantisce una protezione robusta, rendendoli affidabili per implementazioni IA sicure.

Qual è il futuro dell'hardware AI?

L'hardware AI è all'apice di progressi trasformativi. Le applicazioni di intelligenza artificiale in evoluzione richiedono sistemi specializzati per soddisfare le esigenze computazionali. Le innovazioni nei processori, negli acceleratori e nei chip neuromorfici privilegiano l'efficienza, la velocità, il risparmio energetico e il calcolo parallelo. L'integrazione dell'hardware AI nei dispositivi edge e IoT consente l'elaborazione sul dispositivo, una latenza ridotta e una maggiore privacy. La convergenza con l'informatica quantistica e l'ingegneria neuromorfica sblocca il potenziale per il potere esponenziale e l'apprendimento simile a quello umano.

Il futuro dell'hardware IA promette sistemi informatici potenti, efficienti e specializzati che rivoluzioneranno i settori e rimodelleranno le nostre interazioni con le tecnologie intelligenti.