ฮาร์ดแวร์ AI คืออะไร

ฮาร์ดแวร์ AI ประกอบด้วยชิ้นส่วนและส่วนประกอบคอมพิวเตอร์แบบทั่วไปและแบบเฉพาะที่ใช้เพื่อช่วยทำให้งานด้านปัญญาประดิษฐ์ง่ายยิ่งขึ้น ซึ่งให้การประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวดเร็วพร้อมกับการประหยัดพลังงานและความสามารถในการปรับขนาด บางส่วนของตัวอย่างส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ AI ประกอบด้วยโปรเซสเซอร์, ตัวเร่งความเร็ว AI และหน่วยความจำเฉพาะ

ประเภทของฮาร์ดแวร์ AI ที่คุณใช้จะขึ้นอยู่กับรูปแบบการใช้งานของคุณ ขนาดและความซับซ้อนของเวิร์กโหลดด้าน AI ที่กำลังประมวลผล และความเร็วที่ต้องการสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น AI ที่ใช้ในบริการทางการเงินเพื่อการตรวจจับการฉ้อโกงจำเป็นต้องประมวลผลจุดข้อมูลหลายล้านรายการต่อวันในแบบเกือบเรียลไทม์ เซนเซอร์ที่ใช้ AI ในยานพาหนะอัตโนมัติจะประมวลผลเวิร์กโหลดขนาดเล็กกว่าที่ Edge เมื่อทำการรวบรวมข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์เพื่อความปลอดภัยของมนุษย์ แชทบอท AI ที่ใช้เพื่อให้คำตอบเกี่ยวกับการบริการลูกค้าในเว็บไซต์การค้าปลีก มีพารามิเตอร์ที่ต้องวิเคราะห์และข้อกำหนดด้านเวลาการตอบสนองที่เข้มงวดน้อยกว่า

บทบาทของฮาร์ดแวร์ใน AI

บทบาทของฮาร์ดแวร์ในส่วนของปัญญาประดิษฐ์มีทั้งในส่วนของพื้นฐานและแบบหลายแง่มุม ส่วนประกอบที่แตกต่างกันจะส่งผลต่อแง่มุมที่แตกต่างกันไปของการประมวลผล AI กล่าวคือประเภทของฮาร์ดแวร์ AI ที่คุณระบบของคุณใช้จะส่งผลกับความสามารถในการทำงานด้าน AI บางอย่างเป็นอย่างมาก

เช่น ความเร็วของโปรเซสเซอร์จะส่งผลโดยตรงต่อความเร็วในการคำนวณของแบบจำลอง AI หน่วยความจำและอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลจะส่งผลต่อปริมาณการจัดการกับข้อมูลพร้อม ๆ กัน และความเร็วในการเข้าใช้งานข้อมูลนั้น การออกแบบโดยรวมของระบบของคุณ รวมถึงระบบระบายความร้อนและการจ่ายพลังงาน จะส่งผลต่อประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องและความจำเป็นในการปรับให้เหมาะสมกับการจัดการกับเวิร์กโหลดด้าน AI ที่ทำงานอย่างต่อเนื่อง

ประโยชน์ของฮาร์ดแวร์ AI

มีส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ AI หลากหลายประเภท และแต่ละส่วนประกอบมาพร้อมกับข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกันไป บางส่วนประกอบอาจมีความเหมาะสมมากกว่าในการใส่เข้ามาหรือนำออกไป โดยขึ้นอยู่กับงานด้าน AI ที่คุณต้องการจากระบบของคุณ

โปรเซสเซอร์และตัวเร่งความเร็ว AI

โปรเซสเซอร์ AI ให้ขุมพลังในการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการทำงานด้าน AI ให้เสร็จสิ้น ในขณะที่ตัวเร่งความเร็ว AI ทั้งแบบผสานการทำงานและแบบแยก จะได้รับการนำไปใช้เพื่อปลดล็อกประสิทธิภาพด้าน AI ขั้นสูง

สิ่งสำคัญคือการทราบว่าภาษามาตรฐานและตัวบอกทั่วไปสำหรับเทคโนโลยีเหล่านี้ยังไม่มีออกมา รวมถึงมีเงื่อนไขเฉพาะคู่ค้ามากมาย

ประเภทของฮาร์ดแวร์ AI ที่คุณควรคำนึงถึงประกอบด้วย:

• CPU: หน่วยประมวลผลกลางมีบทบาทเป็นปัจจัยพื้นฐานในระบบ AI ซึ่งตอบสนองต่อความต้องการประยุกต์ใช้งานด้าน AI ทั่วไป เช่น ขั้นตอนการควบคุม การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า และการประสานการทำงานแบบจำลอง
  
  CPU จะให้ความยืดหยุ่นในระดับสูงเมื่อจัดการกับแบบจำลอง AI ขนาดเล็กกว่า ทำให้เหมาะสำหรับเวิร์กโหลดและรูปแบบการใช้งานด้าน AI มากมายที่ต้องการประสิทธิภาพแบบเธรดเดียวที่สูง ความล่าช้าต่ำ และลอจิกเชิงลำดับที่ซับซ้อน เช่น ระบบเรียลไทม์และงานด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่มีความซับซ้อนน้อยลง
  
  CPU ยังอาจมาพร้อมกับตัวเร่งควมเร็วในตัว ซึ่งเป็นเอนจินตัวเร่งความเร็วที่ช่วยปรับประสิทธิภาพ AI ให้เหมาะสม
   

• GPU: หน่วยประมวลผลกราฟิกที่แต่เดิมได้รับการออกแบบมาสำหรับการแสดงผลภาพ เป็นตัวเร่งความเร็ว AI ที่เป็นฮาร์ดแวร์แบบแยก ซึ่งโดดเด่นด้านการทำงานด้านการคำนวณหลาย ๆ รายการในเวลาเดียวกัน โดยประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่า CPU จึงเร่งความเร็วให้กับการฝึกฝนแบบจำลอง AI ได้เป็นอย่างมาก และทำให้ GPU เหมาะสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและคอมพิวเตอร์วิชั่น

• TPU: หน่วยประมวลผลเทนเซอร์เป็นตัวเร่งความเร็ว AI อีกประเภทที่ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโหลดด้าน AI โดยเฉพาะ ซึ่งสร้างมาเพื่อจัดการกับงานด้านการเรียนรู้ขนาดใหญ่และมีประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงานสูง สถาปัตยกรรมช่วยให้หน่วยประมวลผลนี้ทำการคอนโวลูชั่นและคูณเมทริกซ์ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับอัลกอริธึมมากมาย เมื่อเปรียบเทียบกับ CPU แล้ว TPU จะเร่งความเร็วการประมวลผลได้เป็นอย่างมาก ทำให้ได้การฝึกฝนแบบจำลองที่ซับซ้อนได้เร็วยิ่งขึ้นและการใช้งานบริการ AI ในสภาพแวดล้อมแบบระบบคลาวด์ได้มีประสิทธิภาพยิ่งกว่า

• NPU: หน่วยประมวลผลประสาทเทียมเป็นส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่เร่งความเร็วด้วย AI เพื่อการประมวลผลในเครือข่ายประสาทเทียมและแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งได้รับการออกแบบมาสำหรับการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบที่คล้ายคลึงกับสมองของมนุษย์ NPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับการดำเนินงานด้านปัญญาประดิษฐ์และงานด้านการเรียนรู้ของเครื่องทั่ว ๆ ไป เช่น การคูณเมทริกซ์ การทำคอนโวลูชั่น และฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานต่าง ๆ NPU เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพระดับสุดยอดสำหรับ AI และมีความเร็วและแบนด์วิดธ์สูง ทำให้เหมาะสำหรับการผสานการทำงานกับเวิร์กโฟลว์ที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

• FPGA: อุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมได้เป็นโซลูชันด้านฮาร์ดแวร์ AI ที่มีความยืดหยุ่นมาก ซึ่งเป็นแบบกำหนดค่าซ้ำได้ และสามารถทำการตั้งโปรแกรมให้ตรงกับความต้องการของงานด้าน AI ต่าง ๆ ทำให้สามารถอัปเดตและปรับเปลี่ยนได้ โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ มีการนำไปใช้ในสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบคู่ขนานเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพของ AI และเหมาะเป็นอย่างยิ่งกับการประมวลผลแบบเรียลไทม์ งานด้านคอมพิวเตอร์วิชั่น และการสรุปผลข้อมูลเครือข่ายประสาทเทียมที่ Edge ซึ่งอุปกรณ์และการประยุกต์ใช้งานต่าง ๆ จำเป็นต้องเป็นแบบปรับเปลี่ยนได้และมีประสิทธิภาพสูง

หน่วยความจำ

หน่วยความจำมอบโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่จำเป็นสำหรับการทำงานด้าน AI ต่าง ๆ โดยทำให้มั่นใจว่าข้อมูลและคำสั่งต่าง ๆ จะพร้อมใช้งานสำหรับหน่วยประมวลผลของคุณ ทำให้ได้การดำเนินการกับอัลกอริธึม AI ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพและลดปัญหาคอขวดในการดำเนินการต่าง ๆ ด้าน AI ความจุและความเร็วของหน่วยความจำจะส่งผลต่อความสามารถในการจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแบบจำลองที่ซับซ้อนโดยตรง ซึ่งต่างเป็นส่วนประกอบที่สำคัญต่อประสิทธิภาพของ AI

แม้ว่าระบบประมวลผลทั้งหมดจะมาพร้อมกับความจุหน่วยความจำต่าง ๆ แต่คุณก็สามารถปรับความจุของระบบของคุณให้เหมาะสมกับการประมวผล AI ผ่านฮาร์ดแวร์ประเภทต่าง ๆ ได้ หน่วยความจำแต่ละประเภทต่างมีบทบาทของตัวเองในระบบ AI ซึ่งมักใช้ร่วมกันเพื่อให้ความสมดุลระหว่างความเร็ว ความจุ และต้นทุนตามความต้องการด้านประสิทธิภาพ AI ของคุณ:

• หน่วยความจำการเข้าถึงแบบสุ่ม (RAM): RAM เป็นส่วนประกอบด้านหน่วยความจำหลักของระบบ AI ซึ่งให้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลชั่วคราวอันรวดเร็วสำหรับพารามิเตอร์ของแบบจำลองและข้อมูลที่ใช้งานอยู่ RAM มีความเร็วทั้งสำหรับการอ่านและเขียนข้อมูล ซึ่งเหมาะสำหรับการจัดการกับการประมวลผลข้อมูลแบบคงที่ แต่ความไม่ถาวรและความจุอาจเป็นปัจจัยที่เป็นข้อจำกัดสำหรับการดำเนินการด้าน AI ในขนาดที่ใหญ่ขึ้น
• Video RAM (VRAM): VRAM เป็นส่วนประกอบเฉพาะด้านหน่วยความจำที่ใช้ใน GPU นอกจากสร้างมาเพื่อจัดการกับข้อมูลกราฟิกแล้ว ยังมีความสามารถในการดำเนินการแบบคู่ขนาน ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพในงานด้าน AI ที่มีความซับซ้อน จึงเป็นประโยชน์สำหรับการฝึกฝนเครือข่ายประสาทเทียมและแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก VRAM มักจะมีราคาสูงและมีความจุน้อยกว่า RAM แบบมาตรฐาน
• หน่วยความจุแบนด์วิดธ์สูง (HBM): HBM ได้รับการออกแบบมาสำหรับการประมวลผลประสิทธิภาพสูง ซึ่งมีแบนด์วิดธ์สูงมากและให้การถ่ายโอนข้อมูลระหว่างหน่วยประมวผลที่รวดเร็วกว่ามาก จึงเหมาะสำหรับการฝึกฝนเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่หรือการใช้งานการจำลองที่มีความซับซ้อนผ่าน GPU และตัวเร่งความเร็ว AI HBM เองก็มีราคาสูงกว่าและมีความจุน้อยกว่าหน่วยความจำรูปแบบอื่น ๆ
• หน่วยความจำถาวร: โซลิดสเตตไดรฟ์ (SSD) และฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ (HDD) เป็นตัวอย่างของหน่วยความจำถาวรที่ให้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลระยะยาวสำหรับข้อมูล AI จุดแข็งของหน่วยความจำประเภทนี้คือความสามารถในการเก็บข้อมูล โดยไม่ต้องมีการรักษาสภาพหรือพลังงาน แต่ก็มีความเร็วน้อยกว่า RAM หรือ VRAM มาก การใช้งานหลักของหน่วยความจำแบบถาวรในระบบ AI มีไว้เพื่อการเก็บข้อมูลให้คงอยู่มากกว่าการประมวลผลอย่างต่อเนื่อง

โซลูชันฮาร์ดแวร์ AI

ประเภทฮาร์ดแวร์ AI ที่คุณเลือกสำหรับระบบของคุณจะขึ้นอยู่กับจุดที่คุณใช้การประยุกต์ใช้งานด้าน AI ของคุณ ขนาดของชุดข้อมูล และความเร็วในการประมวลผลที่ต้องการ

การประมวลผลสำหรับไคลเอ็นต์

โดยทั่วไปแล้ว จะพบโปรเซสเซอร์ประมวลผลไคลเอนต์ได้ในคอมพิวเตอร์ส่วนตัวและอุปกรณ์มือถือ แม้ว่าพีซีแบบมาตรฐานจะมาพร้อมกับ CPU และ GPU แต่โดยดั้งเดิมแล้ว ขีดความสามารถของส่วนประกอบเหล่านี้ไม่ได้รับการออกแบบมาสำหรับการตอบสนองต่อความต้องการด้านการประมวลผลของการประยุกต์ใช้งานด้าน AI และจำเป็นต้องมีการใช้ระบบคลาวด์เพื่อใช้งานแบบจำลอง AI และวิเคราะห์ชุดข้อมูล AI แต่ด้วยการปรับใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด จึงมีการออกพีซี AI ใหม่ ๆ ที่มีฮาร์ดแวร์เฉพาะมาสู่ตลาดพร้อมกับ NPU ในตัวที่ทำให้การใช้งานเวิร์กโหลดด้าน AI อย่างมีประสิทธิภาพในตัวอุปกรณ์เองเกิดขึ้นได้จริง ซึ่งช่วยให้การประมวลผลและการตอบสนองที่รวดเร็วยิ่งกว่า แม้ว่าจะไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต และช่วยลดต้นทุนและความเสี่ยงด้านการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลลง เนื่องจากไม่มีการรับส่งข้อมูลระหว่างระบบคลาวด์ เหล่านวัตกรรมล่าสุดยังช่วยให้เวิร์กโหลดด้าน AI สามารถใช้งานในสถาปัตยกรรมที่มีเฉพาะ CPU ได้มากขึ้น

Edge

การประยุกต์ใช้งานด้านการประมวลผลที่ Edge ที่รวบรวม ประมวลผล จัดเก็บ และดำเนินการกับข้อมูลใกล้กับจุดที่มีการสร้างข้อมูลได้มากยิ่งขึ้น จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลและการตอบสนองแบบเกือบเรียลไทม์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น มีการใช้ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างที่ Edge กับการประยุกต์ใช้งานด้านอุตสาหกรรม การแพทย์ การทดสอบและตรวจวัด อากาศยาน การป้องกันประเทศ และยานยนต์ ซึ่งอาจมีผลกระทบต่อความปลอดภัยของมนุษย์โดยตรง เช่น ในสถานการณ์ขับขี่แบบอัตโนมัติ ส่งผลต่อการดำเนินงานทางอุตสาหกรรม เช่น เมื่อใช้กับอุปกรณ์ IoT ในระบบอัตโนมัติในการผลิต หรือทำให้เกิดประสบการณ์ที่ดีขึ้นเมื่อปรับใช้กับรูปแบบการใช้งานด้านการค้าปลีก การดูแลสุขภาพ และโทรคมนาคม CPU และ FPGA มอบประโยชน์ด้านความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพที่ช่วยขยายขีดความสามารถของ AI ไปสู่ที่ต่าง ๆ ที่ Edge ได้มากขึ้น

ศูนย์ข้อมูล

ทั้งในสภาพแวดล้อมของศูนย์ข้อมูลในองค์กรและระบบคลาวด์ CPU, GPU และตัวเร่งความเร็ว AI เฉพาะได้รับการนำไปใช้งานร่วมกันเพื่อจัดการกับเวิร์กโหลดด้าน AI ขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมของเซิร์ฟเวอร์แบบรวมศูนย์ CPU เหมาะสำหรับเวิร์กโหลดและการประยุกต์ใช้งานหลากหลายรูปแบบ โดยเฉพาะในส่วนที่ความล่าช้าและประสิทธิภาพต่อคอร์เป็นปัจจัยสำคัญ ในขณะที่ใช้ GPU และตัวเร่งความเร็วเฉพาะควบคู่ไปกัย CPU เพื่อตอบสนองต่อความต้องการในการประมวลผลที่สูงขึ้นสำหรับเวิร์กโหลดด้าน AI ที่ซับซ้อนอย่างสุดขั้ว