انقلاب در پردازش

ظهور نسل جدید پردازنده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی 

پردازنده‌ مبتنی بر هوش مصنوعی جهان را با انقلابی عظیم در بخش پردازش داده ها مواجه خواهد کرد و آینده محاسبات و کاربردهای AI را بازتعریف می‌کند.

به گزارش سرویس اخبار تکنولوژی از خبر ICT  جهان امروز در آستانه یک تحول عظیم محاسباتی قرار گرفته است. تحولی که ریشه در ظهور و توسعه شتابان پردازنده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI Accelerators) دارد. این دسته نوظهور و حیاتی از تراشه‌ها، که با هدف غلبه بر محدودیت‌های ذاتی پردازنده‌های سنتی در مواجهه با حجم عظیم داده‌ها و پیچیدگی الگوریتم‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. اکنون در حال بازتعریف چشم‌انداز فناوری اطلاعات، از مراکز داده عظیم گرفته تا دستگاه‌های کوچک و قابل حمل در لبه شبکه، هستند.

برای دهه‌ها، پردازنده‌های مرکزی (CPU) ستون فقرات محاسبات دنیای دیجیتال بوده‌اند. اما با انفجار حجم داده‌ها و پیچیدگی وظایفی چون یادگیری ماشین، تشخیص الگو، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین، مشخص شد که CPU ها به تنهایی قادر به پاسخگویی به نیازهای روزافزون این حوزه‌ها نیستند. کندی ذاتی در اجرای موازی دستورالعمل‌ها و ماهیت ترتیبی پردازش در CPU ها، آن‌ها را برای بار کاری سنگین و تکرارشونده شبکه‌های عصبی عمیق ناکارآمد می‌سازد.

یک راه‌حل جایگزین

در پاسخ به این چالش، پردازنده‌های گرافیکی (GPU) که در ابتدا برای پردازش گرافیکی بازی‌ها و کارهای بصری طراحی شده بودند، به عنوان یک راه‌حل جایگزین ظهور کردند. معماری موازی GPU ها، با هزاران هسته پردازشی کوچک‌تر که قادر به انجام محاسبات مشابه به صورت همزمان هستند. آن‌ها را برای تسریع آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بسیار مناسب ساخت. GPU ها به سرعت به ابزار اصلی دانشمندان داده و مهندسان هوش مصنوعی تبدیل شدند . انها امکان ساخت مدل‌های پیچیده‌تر و بزرگ‌تر را فراهم آوردند. با این حال، حتی GPU ها نیز کاملاً ایده‌آل نبودند. آن‌ها برای طیف وسیعی از پردازش‌های گرافیکی و محاسباتی عمومی طراحی شده بودند و بهینه‌سازی عمیق برای عملیات خاص AI را نداشتند. مصرف انرژی نسبتاً بالا و هزینه‌های قابل توجه برای استقرار در مقیاس بزرگ، همچنان موانعی محسوب می‌شدند.

پردازنده‌ مبتنی بر هوش مصنوعی با وظائف خاص

اینجاست که پردازنده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی وارد عرصه می‌شوند. این تراشه‌ها، برخلاف CPU ها و GPU های عمومی، از ابتدا با در نظر گرفتن نیازمندی‌های خاص و متمایز وظایف هوش مصنوعی طراحی و بهینه‌سازی شده‌اند. هدف اصلی طراحی این شتاب‌دهنده‌ها، دستیابی به حداکثر کارایی، سرعت و بهره‌وری انرژی در اجرای عملیات کلیدی AI، مانند ضرب ماتریس‌ها، کانولوشن‌ها و سایر محاسبات تنسوری است که در قلب معماری‌های یادگیری عمیق قرار دارند. این پردازنده‌ها با معماری‌های سخت‌افزاری تخصصی، مانند واحدهای پردازش تنسور (Tensor Processing Units – TPUs) که توسط گوگل توسعه یافته‌اند . آنها به طور خاص برای عملیات شبکه‌های عصبی طراحی شده‌اند. این پردازنده یا هسته‌های اختصاصی موجود در GPU های پیشرفته انویدیا (مانند Tensor Cores)، و یا طراحی‌های کاملاً سفارشی در تراشه‌های دیگر، انقلابی در سرعت محاسبات ایجاد کرده‌اند.

این شتاب‌دهنده‌ها قادرند وظایف محاسباتی AI را با سرعتی ده‌ها یا حتی صدها برابر سریع‌تر از CPU های سنتی و به طور قابل توجهی سریع‌تر از GPU های عمومی انجام دهند. این افزایش سرعت نه تنها زمان لازم برای آموزش مدل‌های AI را به شدت کاهش می‌دهد. بلکه امکان استنتاج (inference) یا اجرای مدل‌های آموزش‌دیده روی حجم عظیمی از داده‌ها در زمان واقعی را نیز فراهم می‌آورد. علاوه بر این، به دلیل تمرکز بر وظایف خاص، این پردازنده‌ها اغلب مصرف انرژی بسیار کمتری نسبت به GPU های عمومی برای همان حجم کار AI دارند، که این امر آن‌ها را برای استقرار در مقیاس وسیع در مراکز داده و همچنین برای دستگاه‌های با محدودیت انرژی مانند گوشی‌های هوشمند، خودروهای خودران و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) ایده‌آل می‌سازد.

پیشگامان تولید پردازنده‌ مبتنی بر هوش مصنوعی

پیشگامان این حوزه، مانند گوگل با TPU های خود که در زیرساخت‌های ابری و سرویس‌های هوش مصنوعی این شرکت نقش حیاتی ایفا می‌کنند.  انویدیا با ترکیب پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند و هسته‌های تنسور اختصاصی، مسیری را هموار کرده‌اند که اکنون توسط بازیگران کلیدی دیگر صنعت فناوری دنبال می‌شود.

شرکت‌هایی چون اینتل با سری پردازنده‌های Habana Gaudi و Havana، AMD با سری Instinct Accelerators، آمازون با تراشه‌های Inferentia (برای استنتاج) و Trainium (برای آموزش). حتی غول‌های فناوری مصرف‌کننده مانند اپل با Neural Engine در تراشه‌های سری A و M خود، و کوالکام با Qualcomm AI Engine در تراشه‌های موبایل، همگی سرمایه‌گذاری‌های هنگفتی در طراحی و تولید AI Accelerators انجام داده‌اند. این رقابت فشرده، نوآوری را تسریع کرده و دسترسی به این فناوری‌های پیشرفته را برای طیف وسیع‌تری از توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها فراهم می‌آورد.

این تحول سخت‌افزاری، نقشی دوگانه و متقابل با پیشرفت‌های نرم‌افزاری در حوزه هوش مصنوعی ایفا می‌کند. از یک سو، قابلیت‌های پردازشی فراهم شده توسط AI Accelerators، امکان توسعه مدل‌های AI پیچیده‌تر، بزرگ‌تر و قدرتمندتر را فراهم می‌آورد. از سوی دیگر، پیشرفت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی، نیاز به سخت‌افزارهای تخصصی‌تر و کارآمدتر را ایجاد می‌کند . طراحان تراشه را به نوآوری بیشتر ترغیب می‌نماید. این چرخه هم‌افزایی، موتور محرکه پیشرفت‌های چشمگیر در هوش مصنوعی است . چیزی که ما امروز شاهد آن هستیم و انتظار می‌رود در آینده نزدیک، کاربردهای هوش مصنوعی را به سطوح جدیدی از گستردگی و تأثیرگذاری برساند.

از دستیارهای صوتی هوشمندتر و سیستم‌های توصیه‌گر دقیق‌تر گرفته تا تشخیص بیماری‌ها با دقت بالاتر و خودروهای کاملاً خودران، همه و همه مدیون توان پردازشی است که این پردازنده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در اختیار ما قرار می‌دهند. آینده محاسبات، آینده‌ای است که با هوش مصنوعی گره خورده و قلب تپنده این آینده، همین پردازنده‌های شتاب‌دهنده هستند.

ویژگی‌های کلیدی AI Accelerators: فراتر از سرعت

پردازنده‌های نسل جدید AI Accelerators تنها به افزایش صرف سرعت محدود نمی‌شوند. بلکه مجموعه‌ای از ویژگی‌های کلیدی را ارائه می‌دهند که آن‌ها را برای وظایف هوش مصنوعی ایده‌آل می‌سازد:

1. کارایی فوق‌العاده بالا (High Performance): این پردازنده‌ها با معماری‌های تخصصی خود، قادر به انجام محاسبات ماتریسی و تنسوری با کارایی بسیار بالاتری نسبت به پردازنده‌های عمومی هستند. این امر به ویژه در آموزش مدل‌های عمیق و پردازش داده‌های حجیم مانند تصاویر و ویدئوها، که نیازمند عملیات تکرارشونده و موازی زیادی هستند، حیاتی است.
2. مصرف انرژی بهینه (Power Efficiency): برخلاف GPU های عمومی که ممکن است برای وظایف AI انرژی زیادی مصرف کنند، AI Accelerators برای انجام مجموعه‌ای محدود از عملیات طراحی شده‌اند و به همین دلیل، انرژی کمتری را برای هر واحد محاسبه مصرف می‌کنند. این ویژگی برای مراکز داده بزرگ که هزینه‌های انرژی یک فاکتور مهم است.  همچنین برای دستگاه‌های قابل حمل که عمر باتری اولویت دارد، بسیار ارزشمند است.
3. قابلیت مقیاس‌پذیری (Scalability): این پردازنده‌ها معمولاً به گونه‌ای طراحی می‌شوند که بتوان آن‌ها را به صورت خوشه‌ای (Clustered) و در مقیاس بزرگ به کار گرفت. این قابلیت امکان آموزش مدل‌های AI با میلیاردها پارامتر را فراهم می‌کند. قابلیتی که برای دستیابی به سطوح بالای دقت و هوشمندی در مدل‌های پیشرفته ضروری است.
4. زمان تأخیر کم (Low Latency): برای کاربردهایی که نیاز به پاسخ‌دهی آنی دارند، مانند خودروهای خودران، رباتیک یا معاملات مالی، تأخیر کم در پردازش بسیار حیاتی است. AI Accelerators با بهینه‌سازی مسیرهای پردازشی، زمان لازم برای رسیدن از ورودی به خروجی را به حداقل می‌رسانند.
5. پشتیبانی از فرمت‌های داده خاص: برخی از این شتاب‌دهنده‌ها برای کار با فرمت‌های داده با دقت پایین‌تر (مانند FP16 یا INT8) بهینه‌سازی شده‌اند که برای مرحله استنتاج (Inference) کافی است و می‌تواند سرعت پردازش را بدون افت قابل توجه در دقت، افزایش دهد.

کاربردهای گسترده AI Accelerators: از ابر تا لبه

تأثیر پردازنده‌ مبتنی بر هوش مصنوعی به یک حوزه خاص محدود نمی‌شود و در سراسر طیف محاسباتی گسترده شده است:

• مراکز داده و رایانش ابری: بزرگترین سهم استفاده از AI Accelerators در مراکز داده است. شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات ابری مانند گوگل کلود، AWS و مایکروسافت از این تراشه‌ها برای ارائه سرویس‌های قدرتمند AI به مشتریان خود استفاده می‌کنند. آموزش مدل‌های عظیم زبانی (LLMs)، پردازش حجم عظیمی از تصاویر پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها، و تحلیل داده‌های پیچیده در حوزه‌های مالی و علمی، همگی نیازمند توان پردازشی این شتاب‌دهنده‌ها هستند.
• دستگاه‌های لبه (Edge Devices): با پیشرفت فناوری، شاهد انتقال پردازش‌های AI از ابر به دستگاه‌های نزدیک به منبع داده هستیم. این امر “رایانش لبه” (Edge Computing) نامیده می‌شود. AI Accelerators در گوشی‌های هوشمند، تبلت‌ها، دوربین‌های مداربسته هوشمند، پهپادها، و حتی لوازم خانگی هوشمند می باشد . ساختاری که امکان اجرای قابلیت‌هایی مانند تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی روی دستگاه، و تحلیل بلادرنگ داده‌ها را بدون نیاز به اتصال مداوم به اینترنت فراهم می‌کنند. این امر علاوه بر کاهش تأخیر، حریم خصوصی کاربران را نیز بهبود می‌بخشد.
• خودروهای خودران: سیستم‌های پیشرفته کمک راننده (ADAS) و خودروهای خودران کاملاً مستقل، به شدت به AI Accelerators متکی هستند. این پردازنده‌ها مسئول پردازش داده‌های دریافتی از سنسورهای متعدد خودرو (دوربین‌ها، رادارها، لیدارها) برای درک محیط اطراف، تصمیم‌گیری‌های آنی و کنترل خودرو هستند. سرعت و قابلیت اطمینان این پردازنده‌ها مستقیماً بر ایمنی سرنشینان و عابران تأثیر می‌گذارد.
• رایانه‌های شخصی و ایستگاه‌های کاری: با افزایش علاقه به هوش مصنوعی مولد و ابزارهای خلاقانه مبتنی بر AI، شاهد ورود AI Accelerators به رایانه‌های شخصی و ایستگاه‌های کاری هستیم. این امر به هنرمندان، طراحان، توسعه‌دهندگان و کاربران عادی اجازه می‌دهد تا مدل‌های AI را به صورت محلی اجرا نماید. اتفاقی که باعث استفاده  از قابلیت‌های خلاقانه آن‌ها می شود.

آینده AI Accelerators: پیشرفت مداوم و همگرایی فناوری‌ها

آینده پردازنده‌ مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار روشن به نظر می‌رسد. با افزایش پیچیدگی مدل‌های AI و گسترش کاربردهای آن‌ها، تقاضا برای سخت‌افزارهای کارآمدتر و قدرتمندتر همچنان رو به رشد خواهد بود. انتظار می‌رود شاهد نوآوری‌های بیشتری در معماری این تراشه‌ها، استفاده از مواد جدید، و ادغام آن‌ها با سایر فناوری‌ها مانند محاسبات کوانتومی باشیم.

رابطه تنگاتنگ بین پیشرفت‌های نرم‌افزاری (الگوریتم‌ها و مدل‌های AI) و سخت‌افزاری (AI Accelerators) یک چرخه بازخوردی مثبت ایجاد کرده است. هر پیشرفت در یکی، دیگری را ترغیب به نوآوری می‌کند و این روند، آینده هوش مصنوعی را با سرعت بیشتری به جلو می‌راند. با کاهش هزینه‌ها و افزایش دسترسی به این فناوری‌ها، هوش مصنوعی از یک حوزه تخصصی به ابزاری فراگیر تبدیل خواهد شد . مساله ای که زندگی روزمره ما را در جنبه‌های مختلف، از کار و تحصیل گرفته تا سرگرمی و سلامت، متحول خواهد کرد. این پردازنده‌ها، قهرمانان گمنام انقلاب هوش مصنوعی هستند که زیرساخت لازم برای این دگرگونی عظیم را فراهم می‌آورند.

تحقیق و تدوین مرجان بزرگیان

مشاوره تجارت الکترونیک