ตัวเร่ง AI คืออะไร?

งานที่ใช้ AI จำนวนมากในปัจจุบันต้องการการประมวลผล AI ที่มีความสามารถพิเศษที่มากขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ

เพื่อตอบสนองความต้องการใหม่ๆ เหล่านี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโยีสามารถใช้ประโยชน์จากตัวเร่ง AI ทั้งในรูปแบบฮาร์ดแวร์แยกที่สามารถเข้าไปเป็นส่วนประกอบของการออกแบบโซลูชัน หรือในรูปแบบติดตั้งใน CPU ตัวเร่ง AI ทั้งสองรูปแบบสามารถเร่งประสิทธิภาพการทำงานของงาน AI ขั้นสูงสุด ตัวเร่ง AI ได้รับการนำมาใช้งานอย่างแพร่หลายในปัจจุบันในด้านไอที และ AI ด้วยการใช้งานจริงในอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ของไคลเอ็นต์ สภาพแวดล้อม Edge และศูนย์ข้อมูลทุกประเภท

ตัวเร่ง AI แบบแยก โดยทั่วไปมักถูกนำมาใช้ควบคู่กับ CPU ในรูปแบบการประมวผลแบบขนาน อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีบางประเภทสามารถนำมาใช้ในสถาปัตยกรรมแบบสแตนด์อโลนได้เช่นกัน ข้อเสนอแบบตัวเร่ง AI และ CPU ในแพคเกจเดียวกัน ก็มีวางจำหน่ายในตลาดด้วยเช่นกัน

ตัวเร่ง AI แบบรวมมีบทบาทสำคัญในการใช้งาน AI ใน CPU รุ่นใหม่ ความสามารถที่รวมอยู่ในตัวเหล่านี้ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันหรือการดำเนินการเฉพาะทาง เช่น การคำนวณเวกเตอร์ คณิตศาสตร์เมทริกซ์ หรือการเรียนรู้เชิงลึก ในบางกรณี ตัวเร่ง AI แบบรวมสามารถใช้งาน AI ได้ โดยไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง

นักออกแบบและนักพัฒนาโปรแกรมสามารถรวมตัวเร่ง AI ทั้งสองประเภทไว้ในการออกแบบโซลูชันได้ เมื่อจำเป็นต้องรองรับกรณีการใช้งานที่มาความต้องการสูง ที่ต้องการปริมาณการประมวลผลจำนวนมาก และการตอบสนองที่รวดเร็ว

บทบาทของตัวเร่ง AI แบบแยกใน AI

โดยทั่วไปแล้ว ตัวเร่ง AI แบบแยกจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ CPU ในการจัดการกับความท้าทายในการทำงานของ AI จำนวนมาก วิธีการนี้ เรียกว่า การประมวลผลแบบขนาน ที่ทำให้สองหน่วยประมวลผลสามารถทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ การใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบขนาน CPU และตัวเร่ง AI แบบแยกสามารถลดระยะเวลาการประมวลผลการของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบางกรณี ตัวเร่ง AI แบบแยกสามารถใช้งานได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องทำงานร่วมกับ CPU

ประเภทของตัวเร่ง AI

ในมุมมองด้านฮาร์ดแวร์ คำว่า ตัวเร่ง AI สามารถหมายถึงส่วนประกอบทั่วไป เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ใช้สำหรับ AI อุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมได้ (เอฟพีจีเอ) สำหรับ AI และข้อเสนอเฉพาะสำหรับ AI เช่น หน่วยประมวลผลข่ายประสาท (NPU) และหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU)

เมื่อพูดถึง ตัวเร่ง AI และตัวประมวลผล AI สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือสิ่งนี้ยังอยู่ในพื้นที่ที่กำลังพัฒนา ซึ่งมีคำเรียกเฉพาะของผู้ผลิตที่หลากหลาย สำหรับเทคโนโลยีเหล่านี้ คำอธิบายทั่วไปและภาษามาตรฐาน ยังไม่ได้ถูกกำหนดเป็นที่ยอมรับอย่างแพร่หลาย

GPU

หลายคนมองว่าหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เกี่ยวข้องกับเกมและงานแสดงผล 3 มิติขั้นสูง แต่หน่วยประมวลผลกราฟิกยังสามารถเพิ่มความสามารถของงาน AI อย่างสูงได้ด้วย หน่วยประมวลผลกราฟิกเหล่านี้เป็นเทคโนโลยีสำหรับเร่งการประมวลผล AI ที่มีการใช้งานมากที่สุดในราคาประหยัด หน่วยประมวลผลกราฟิกได้รับการนำมาใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานแอปพลิเคชัน AI รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision)

เอฟพีจีเอ

เอฟพีจีเอ มีความโดดเด่นเมื่อเทียบกับ CPU เนื่องจากสามารถตั้งโปรแกรมใหม่ได้ในระดับฮาร์ดแวร์ เพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะ มีความยืดหยุ่นสูงสามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปได้

เอฟพีจีเอได้รับการนำมาใช้ในสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบขนาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI เอฟพีจีเอจึงเหมาะกับ Edge AI ที่มีโปรโตคอล I/O ที่หลากหลาย มีความสามารถในการประมวลผลที่มีเวลาแฝงต่ำ ใช้พลังงานน้อย และมีอายุการใช้งานยาวนาน ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานในระดับอุตสาหกรรม การแพทย์ การทดสอบและวัดค่า การบิน การทหาร และยานยนต์ เอฟพีจีเอสามารถรองรับการใช้งานระบบเครือข่ายและศูนย์ข้อมูลได้

NPU

NPU สร้างขึ้นสำหรับการทำงานของเครือข่ายประสาทเทียม เป็นฮาร์ดแวร์ตัวเร่ง AI ที่ใช้เพิ่มความเร็วของอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก เมื่อเทียบกับ CPU และ GPU แล้ว NPU เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับ AI นอกจากนี้ยังให้ความเร็วและแบนด์วิดธ์สูง ทำให้เหมาะกับการรวมเข้ากับขั้นตอนการประมวลผลที่รวดเร็ว เช่น การสร้างรูปภาพ หรือตอบสนองต่อคำสั่งเสียงทันที

ตัวเร่ง AI ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์

นอกจากเอฟพีจีเอ, GPU และ NPU แล้ว ยังมีผลิตภัณฑ์ชิปประมวลผลเฉพาะทางมากมายที่วางขายอยู่ ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI ที่ทรงพลังและเหมาะสมกับการใช้งานที่หลากหลาย โซลูชันการประมวลผลที่สร้างตามวัตถุประสงค์เหล่านี้สามารถนำมาใช้ในสถาปัตยกรรมแบบสแตนด์อโลน หรือใช้เพิ่มความสามารถของ CPU เช่นเดียวกับตัวเร่งอื่น ๆ ที่ได้กล่าวถึงในบทความนี้ได้

ประโยชน์ของฮาร์ดแวร์ตัวเร่ง AI แบบแยก

ตัวเร่ง AI แบบแยก ให้ประโยชน์มากมายในกระบวนการทำงานของ AI โดยช่วยเพิ่มความเร็วซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการริเริ่มงาน AI

สมรรถนะด้านการใช้พลังงาน

ความยั่งยืนและการใช้พลังงานเป็นสิ่งสำคัญที่ควรคำนึงถึงในการริเริ่มงาน AI เนื่องจากฮาร์ดแวร์ตัวเร่ง AI สามารถบรรจุประสิทธิภาพของ AI ที่สูงมากในเพียงอุปกรณ์เดียว องค์กรจึงสามารถใช้ตัวเร่ง AI เพื่อให้กำลังในการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับ AI โดยใช้โหนดจำนวนน้อยลง แผนการทำงานที่ลดลงนี้นำไปสู่การใช้พลังงานที่ลดลงด้วยเช่นกัน

ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น

การได้รับข้อมูลเชิงลึก การตอบสนอง หรือผลลัพธ์จากการฝึก AI อย่างรวดเร็ว จำเป็นต้องใช้การประมวลผลที่เหมาะสม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดเวลาแฝง และเร่งเวลาในการประมวลผล ตัวเร่ง AI ในฮาร์ดแวร์ มอบความสามารถในการประมวลผลเฉพาะทางที่จำเป็นสำหรับงาน AI เพื่อปลดล็อกผลลัพธ์ของ AI ที่รวดเร็วขึ้น และเพื่อผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น

ความสามารถในการปรับขยาย

ตัวเร่งจำนวนมาก โดยเฉพาะฮาร์ดแวร์ AI ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ ให้ความสามารถที่เพิ่มเติมขึ้น ทำให้เหมาะสำหรับการทำงานขนาดใหญ่ที่ต้องการงาน AI ที่มีความซับซ้อนสูง คุณสมบัติด้านความสามารถในการขยายตัวเหล่านี้อาจรวมความจุของหน่วยความจำ และยกระดับพอร์ตอีเธอร์เน็ตความจุสูง ที่จะช่วยขับเคลื่อนความต้องการในการเชื่อมต่อระบบ AI และ NPC ขนาดใหญ่

บทบาทของตัวเร่ง AI แบบรวม

ตัวเร่ง AI แบบรวมเป็นฟีเจอร์ที่ฝังอยู่ใน CPU สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI โดยมักจะออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI หรือประเภทของการดำเนินงานเฉพาะทาง NPU ยังสามารถรวมเข้ากับสถาปัตยกรรม CPU เพื่อช่วยเร่งประสิทธิภาพการทำงานของ AI

เนื่องจากตัวเร่ง AI แบบรวมช่วยลดความจำเป็นในการรวมฮาร์ดแวร์เฉพาะทางเข้ากับการออกแบบโซลูชัน จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ต้องการปรับใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงในราคาที่คุ้มค่า และขณะเดียวกันยังตอบสนองทุกการทำงานที่ต้องการ ตัวเร่ง AI แบบรวมสามารถใช้ในการเพิ่มจำนวนงาน AI ได้อย่างหลากหลาย จาก Edge สู่คลาวด์ รวมทั้งการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ระบบการให้คำแนะนำ การจดจำรูปภาพ AI เชิงสร้างสรรค์ และการเรียนรู้ของเครื่อง

ประโยชน์ของตัวเร่ง AI แบบรวม

ตั้งแต่ขั้นตอนการฝึกสอนจนถึงการสรุปผล เทคโนโลยีตัวเร่ง AI แบบรวมช่วยให้ให้องค์กรสามารถบรรลุผลลัพธ์ของ AI ที่ยอดเยี่ยมได้ด้วยสถาปัตยกรรม CPU แบบสแตนด์อโลน

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI

ตัวเร่ง AI ที่ติดตั้งอยู่ในตัว ช่วยให้ CPU สามารถตอบสนองต่อความต้องการด้านประสิทธิภาพขั้นสูงในการใช้งาน AI ที่สำคัญมากมาย

ลดค่าใช้จ่ายของฮาร์ดแวร์

ตัวเร่งแบบรวมช่วยให้องค์กรสามารถใช้งาน AI ได้โดยใช้ฮาร์ดแวร์ในจำนวนที่น้อยที่สุด ความสามารถที่ติดตั้งอยู่ในระบบช่วยให้องค์กรสามารถดำเนินงานตั้งแต่การฝึกสอนและการสรุปผลงาน AI ได้หลายประเภท โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนในตัวเร่งแบบแยก ซึ่งจะนำไปสู่การออกแบบโซลูชัน AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ในท้ายที่สุด

เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน

ตัวเร่งที่ติดตั้งอยู่ในระบบช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตถ์ ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการใช้ AI

ให้การพัฒนาง่ายขึ้น

การใช้ประโยชน์จากตัวเร่ง AI แบบรวมช่วยให้นักออกแบบโซลูชันสามารถเลี่ยงความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นจากการใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง รวมทั้งยังช่วยลดความจำเป็นในการโค้ด หรือการเปลี่ยนแปลงของแอปพลิเคชัน

โซลูชันของตัวเร่ง AI

การใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้นย่อมหมายความว่าตัวเร่ง AI กำลังถูกนำไปใช้งานในแทบทุกชั้นของขอบเขตเทคโนโลยี

• สำหรับอุปกรณ์ปลายทาง GPU และ NPU แบบรวมมักจะนำไปใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพงาน AI
• เอฟพีจีเอมอบความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพที่ช่วยขยายขีดความสามารถของ AI ไปสู่ที่ต่างๆ บน Edge ได้มากขึ้น
• ในศูนย์ข้อมูล ทั้ง GPU และตัวเร่ง AI ที่ออกแบบมาเฉพาะทางได้รับการนำมาใช้งานในขอบเขตที่กว้างขวางและให้พลังงานแก่งาน AI ที่มีความซับซ้อนสูง เช่น การสร้างแบบจำลองทางการเงิน และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
• ตัวเร่ง AI แบบรวมมีให้เลือกใน CPU บางรุ่น และมีตัวเลือกที่ครอบคลุมทั้งการประมวลผลที่ Edge ศูนย์ข้อมูล คลาวด์ และระบบคอมพิวเตอร์ไคลเอ็นต์

เมื่อ AI กลายเป็นสิ่งที่แพร่หลายและพัฒนาไปอย่างต่อเนื่อง ตัวเร่ง AI ทั้งสองประเภทจะยังคงมีบทบาทสำคัญในการสนับสนุนความสามารถในรุ่นต่อๆ ไป