Ускоритель искусственного интеллекта
-
Обзор ускорителей искусственного интеллекта
- Ускорители ИИ используются для ускорения вычислений в задачах машинного обучения и глубокого обучения.
- Ускорители ИИ включают графические процессоры, специализированные процессоры и системы на базе FPGA.
-
Развитие и применение
- Графические процессоры изначально использовались для игр, но стали популярными в области ИИ.
- Специализированные процессоры, такие как DianNao и Cambricon, оптимизированы для глубокого обучения.
- FPGA используются для создания специализированных ускорителей, таких как Google TPU.
-
Технологии и инновации
- В 2010-х годах появились графические процессоры с поддержкой CUDA, что ускорило обучение ИИ.
- В 2020-х годах были разработаны специализированные процессоры, такие как TPU и MLU, для ускорения глубокого обучения.
-
Интеграция и терминология
- Производители предлагают собственные маркетинговые термины для обозначения ускорителей ИИ.
- Нет единого мнения о границах между различными типами ускорителей и их формах.
-
Примеры и архитектура
- Примеры ускорителей включают Eyeriss, EIE, Minerva, Stripes, TPU и MLU.
- Архитектура DLP включает вычислительный компонент, память и логику управления.
-
Контрольные показатели и применение
- Для оценки производительности используются тесты, такие как MLPerf.
- Ускорители ИИ применяются в сельском хозяйстве, транспорте, диагностике, переводе, военных роботах и других областях.
Полный текст статьи: