Có một vài công ty phân phối một loại sản phẩm được điện thoại tư vấn là lắp thêm vận tốc AI, mà lại kia thực thụ là gì?

đa phần sản phẩm trong lĩnh vực trí tuệ tự tạo thời nay chắc là được truyền bá rộn rịp, tuy nhiên so với hầu hết những người không làm việc thẳng với công nghệ, nó thường nghiêng về hình thức dịch vụ hoặc phần mềm hơn là phần cứng.

Bạn đang xem: Accelerator là ai

Mặc mặc dù điều đặc biệt là buộc phải coi AI, Hartware cùng rủi ro khủng hoảng khí hậu là các chủ đề xen kẹt nhau, tôi đã viết một bài xích báo trình làng về vấn đề này trước đây.

Trí tuệ nhân tạo, Phần cứng cùng Khủng hoảng Khí hậu

cũng có thể đúng đắn rộng trường hợp bắt đầu xuất phát từ 1 ở đâu kia rõ ràng rộng.

Với bộ tăng speed AI.

Đầu tiên bằng cách đi sâu vào những khái niệm - nếu như bạn đã không còn xa lạ với bọn chúng, vui mừng bỏ qua phần này.

Làm gắng nào chúng ta cũng có thể khẳng định một sản phẩm vận tốc AI?

Từ Wikipedia, định nghĩa sau là:

“Máy gia tốc AI là một các loại máy tốc độ Hartware hoặc hệ thống máy tính chuyên được sự dụng được thiết kế để tăng speed những áp dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là mạng thần gớm nhân tạo, mắt thứ và học sản phẩm. Các áp dụng điển hình bao hàm những thuật toán cho người thiết bị, internet vạn vật với các tác vụ sử dụng những tài liệu hoặc dựa trên cảm ứng không giống. Chúng thường là các thiết kế các điểm và thường xuyên tập trung vào số học bao gồm độ chính xác tốt, kiến ​​trúc luồng tài liệu new hoặc năng lực tính toán trong bộ nhớ. Tính mang lại năm 2018, một chip mạch tích hợp AI điển hình nổi bật chứa mặt hàng tỷ bóng bán dẫn MOSFET ”.

Khởi đầu của lời lý giải là hơi đệ quy (khi một đồ vật được khẳng định theo nghĩa của chủ yếu nó) - Máy vận tốc AI có thiết kế nhằm tăng speed các ứng dụng AI.

Tuy nhiên, nếu như họ thừa ra bên ngoài điều đó, nó thường xuyên bao gồm những thuật toán thù đến "những tác vụ vì chưng cảm ứng điều khiển" .

Cảm biến là một thứ, mô-đun, vật dụng hoặc khối hệ thống nhỏ tất cả mục đích là phát hiện nay những sự khiếu nại hoặc chuyển đổi vào môi trường của chính nó với gửi đọc tin mang đến các đồ vật năng lượng điện tử khác, thường xuyên là Chip xử lý máy tính xách tay.” “Sở xử lý Manycorebộ xử lý nhiều lõi chuyên được sự dụng được thiết kế theo phong cách đến cường độ xử lý song song cao, chứa đựng nhiều lõi cách xử lý độc lập, dễ dàng và đơn giản rộng (trường đoản cú vài ba chục lõi mang đến hàng nghìn lõi trngơi nghỉ lên). Sở vi cách xử trí Manycore được sử dụng thoáng rộng trong số máy tính xách tay nhúng với máy tính năng suất cao. ”

Đây là thời điểm nó ban đầu trlàm việc đề nghị phức hợp rộng.

Nếu chúng ta thường xuyên dọc theo các chiếc tương tự như trong có mang đã mang đến được trình diễn trước đó, thì phần bên trên sẽ tiến hành đề cùa đến "số học tập gồm độ đúng mực thấp" .

“Việc sử dụng số học điểm cố định và thắt chặt có độ đúng đắn thấp với làm cho tròn đột nhiên đã có được lời khuyên nlỗi một chiến thuật sửa chữa đầy tiềm ẩn mang đến số học vệt phẩy rượu cồn 32-bit hay được áp dụng để cải thiện đào tạo mạng nơ-ron về năng suất cùng công dụng năng lượng.”


*

Định nghĩa máy tính xách tay của số học nguyên là số học tập không tồn tại phân số. Một máy tính xách tay tiến hành số học số nguyên ổn bỏ qua ngẫu nhiên phân số làm sao được dẫn xuất. ví dụ như, 8 chia cho 3 sẽ thu được cục bộ số 2.

Nhị phân có nghĩa là với cùng 1 và 0.

khi làm việc với ngẫu nhiên loại lắp thêm điện tử hiện đại số nào mà lại những số đang được trình diễn, điều đặc trưng là yêu cầu phát âm những biện pháp không giống nhau mà lại các số được biểu diễn trong những khối hệ thống này. Hầu như không tồn tại lỗi, các con số được bộc lộ bởi nhì mức điện áp rất có thể thay mặt đại diện cho 1 hoặc một số ko.


*

Jeff Johnson , kỹ sư cung cấp trên Facebook đã viết một bài đăng bên trên blog vào thời điểm năm 2018 . Như vậy nhắm đến một vết chnóng hễ.

Xem thêm: Máy Thủy Lực Là Gì ? Những Lợi Ích Ứng Dụng Cần Biết Máy Nén Thủy Lực Là Gì

“Chúng tôi đang phát triển một giải pháp tiếp cận sửa chữa thay thế để triển khai cho những mô hình AI chuyển động công dụng. Được kiến thiết dựa trên loại ý tưởng quay lại thời kỳ sơ knhị của kỹ thuật máy tính hơn 70 thời gian trước, phương thức của chúng tôi tự tối ưu hóa dấu phẩy đụng. Chúng tôi đã thực hiện gần như chuyển đổi căn bạn dạng đối với dấu phẩy đụng để triển khai đến nó tác dụng hơn 16% so với phép toán thù int8 / 32 ”.

Trong bài đăng bên trên blog này, anh ấy thể hiện một trong những chiếc chìa khóa dẫn đến dấu chnóng cồn hiệu quả hơn:

“Kích thước trường đoản cú lớn : đa phần năng lượng tính toán được áp dụng để dịch rời dữ liệu: DRAM phía bên ngoài lịch sự SRAM bên trong, SRAM nhằm đăng ký hoặc ĐK nhằm đăng ký (flip-flops). Kích thước tự vệt phẩy đụng càng mập thì sẽ càng tốn những năng lượng. Máy móc điểm thắt chặt và cố định chung : Các lốt với là vấn đề thắt chặt và cố định, cùng các cỗ cộng điểm cố định và thắt chặt, bộ nhân cùng cỗ phân tách trên bọn chúng là cần thiết cho những phxay tân oán số học. Độ chính xác (ý ​​nghĩa cùng độ dài) của giao diện lốt phẩy hễ càng mập thì những nguyên tố này càng bự. Sở phân chia cùng nhân Hartware thường tốn nhiều tài nguyên hơn (diện tích chip, sức khỏe và độ trễ) đối với cỗ cùng phần cứng. Máy móc vệt phẩy rượu cồn tổng quát : Như vậy cách xử trí "động" của điểm cơ số với vì vậy tích phân với cùng một trình diễn lốt phẩy đụng. lấy một ví dụ nhỏng bộ đếm số 0 (LZ) mở đầu để chuẩn chỉnh hóa lại, bộ chuyển số cho việc liên kết và chỉnh sửa, và ngắn gọn xúc tích làm tròn. Độ đúng chuẩn lốt chnóng đụng cũng chỉ chiếm ưu thế vào tài nguyên Hartware được thực hiện đến trang thiết bị này. Máy móc ví dụ IEEE 754 : Như vậy cung cấp cung cấp ko thông thường cho quá trình từ từ như được triển khai vào tiêu chuẩn IEEE 754, cùng với cỗ nhảy số bổ sung, bộ đếm LZ và những sửa biến hóa quan trọng cho Việc chuẩn hóa lại đáng kể. Xử lý phi lý làm tăng thêm độ phức hợp cùng chi phí mang đến hầu như các vận động dấu chấm rượu cồn. ”

Có một thể hiện về sự việc khác biệt thân giải pháp tiếp cận truyền thống lâu đời.


*

*

*

Nó có lẽ được miêu tả xuất sắc hơn bởi vì một tín đồ không giống :

“lúc ngân sách của vi tinh chỉnh vết chnóng rượu cồn liên tiếp bớt, câu hỏi gạn lọc sử dụng vi tinh chỉnh vệt chnóng cồn tốt thắt chặt và cố định đã phụ thuộc vào vào bài toán liệu cỗ tài liệu ứng dụng có đề nghị tân oán dấu phẩy cồn hay không. Nói bình thường, những đơn vị xây đắp đề nghị giải quyết và xử lý hai câu hỏi: Mức độ đúng chuẩn được yêu cầu vày tập dữ liệu với cường độ dự đoán của tập dữ liệu? Độ chính xác cao hơn của format lốt phẩy rượu cồn là kết quả của bố nguyên tố. Trước tiên, phạm vi trường đoản cú 24 bit vào vi tinh chỉnh và điều khiển lốt phẩy động đem về độ đúng mực cao hơn nữa phạm vi từ điểm thắt chặt và cố định 16 bit, tính theo quý hiếm ngulặng tương tự như thực. Thđọng nhì, lũy vượt làm tăng đáng kể phạm vi hễ bao gồm sẵn mang lại vận dụng. Phạm vi đụng rộng lớn vô cùng đặc trưng vào vấn đề xử trí các tập tài liệu cực lớn và cùng với các tập tài liệu cơ mà phạm vi thiết yếu dự đoán dễ dãi. Thứ tía, những màn trình diễn bên phía trong của tài liệu vào vi điều khiển và tinh chỉnh vệt chấm cồn đúng chuẩn rộng đối với điểm cố định, đảm bảo an toàn độ đúng mực cao hơn nữa trong kết quả cuối cùng. Nhưng trong các học lốt phẩy hễ, một trong những phần cứng được chỉ định đề xuất được thực hiện dẫn mang đến năng suất lờ đờ rộng so với số học điểm thắt chặt và cố định. "

Điều này hoàn toàn có thể dẫn bọn họ mang lại con đường lý giải nhiều hơn thế nữa, mặc dù chúng ta hãy nỗ lực tò mò ý chính của lên tiếng này.

lúc ai đang thao tác làm việc với nhiều dữ liệu rộng, ví dụ như đang được triển khai vào Facebook cùng nhiều công ty khác với 1 lượng Khủng tài liệu, vệt phẩy cồn có vẻ giỏi rộng. Tuy nhiên, cùng với không nhiều tài liệu hơn, số học điểm cố định và thắt chặt có vẻ khả thi hơn.

Kiến trúc luồng dữ liệu

Quay quay lại tư tưởng Wikipedia xa nhất (bạn có thể yêu cầu cuộn lại) bao gồm đề cùa đến kiến ​​trúc luồng dữ liệu.

May mắn núm, tôi sẽ viết về vấn đề đó mau chóng rộng lúc reviews phiên bạn dạng mới của Tensorflow (2.0):

“Lập trình luồng tài liệu lập mô hình công tác nlỗi một biểu đồ vật bao gồm vị trí hướng của tài liệu luân chuyển thân những vận động, vì vậy thực hiện những chính sách luồng tài liệu Các chính sách cùng loài kiến ​​trúc luồng dữ liệu”.

Bóng bán dẫn MOSFET

Bạn cần nghe nói tới bóng cung cấp dẫn MOSFET, tuy vậy chúng ta cũng có thể chưa.

Đây là căn cơ cơ bản của sản phẩm điện tử hiện đại với là trang bị được cấp dưỡng tiếp tục độc nhất trong lịch sử dân tộc, cùng với tổng cộng MOSFET dự tính khoảng chừng 13 tỷ (1,3 × 1022) được thêm vào tự ​​năm 1960 đến 2018.

Trong điều kiện thực tế:

Bóng phân phối dẫn hiệu ứng trường kim loại-oxit-cung cấp dẫn (MOSFET, MOS-FET, hoặc MOS FET), nói một cách khác là láng cung cấp dẫn klặng loại-oxit-silibé (bóng chào bán dẫn MOS, hoặc MOS), là 1 trong những một số loại hiệu ứng ngôi trường cổng phương pháp điện bóng cung cấp dẫn (IGFET) được chế tạo bởi quy trình lão hóa gồm kiểm soát điều hành của chất cung cấp dẫn, điển hình nổi bật là silicon. <…>

Tóm lược

Nói tóm lại, nhìn vào tư tưởng có vẻ thuận lợi, nhưng lại lộ diện các định nghĩa rộng cơ mà phải được coi như xét ví như người ta mong phát âm trang bị gia tốc AI là gì.

Xem thêm: Phép Tương Phản Là Gì - Đề Kiểm Tra Học Kỳ 2_Ngữ Văn 7

Đây là # 500daysofAI với ai đang phát âm nội dung bài viết 305. Tôi đã viết một bài xích báo mới về hoặc liên quan mang lại trí tuệ tự tạo hằng ngày trong 500 ngày.

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *