Аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта
-
Доминирование графических процессоров на рынке ИИ
- Графические процессоры являются доминирующим оборудованием для ИИ на рынке.
-
Шепелявые машины и архитектура потока данных
- Лисп-машины используются для ускорения ИИ-программ на языке программирования Lisp.
- Процессоры архитектуры потока данных предназначены для различных целей ИИ с различными реализациями.
-
Компонентное оборудование ИИ
- Графические процессоры стали предпочтительным оборудованием для обучения глубоких нейронных сетей.
- Центральные процессоры остаются важными для управления общими вычислительными задачами.
- Google создала тензорные процессоры для ускорения машинного обучения.
- Программируемые в полевых условиях управляющие матрицы подходят для различных ИИ-приложений.
-
Системы памяти и решения для хранения данных
- Эффективные системы памяти необходимы для хранения и извлечения данных ИИ.
- Высокоскоростные накопители расширяют функциональность ИИ-систем.
-
Квантовые вычисления и Edge AI
- Квантовые вычисления обладают потенциалом для развития ИИ.
- Edge AI позволяет выполнять ИИ-операции локально на устройствах, что снижает зависимость от интернета.
-
Сетевые возможности
- Гибкие и надежные сетевые возможности важны для обмена данными между компонентами ИИ.
Полный текст статьи: