โปรเซสเซอร์ปัญญาประดิษฐ์ (AI)

เรียนรู้ว่าเหตุใดการเลือกโปรเซสเซอร์จึงมีความสำคัญต่อแอปพลิเคชัน AI ปัจจุบันมีตัวเลือกโปรเซสเซอร์ AI อะไรให้ใช้บ้าง และองค์กรจะได้รับประโยชน์อย่างไรเมื่อตัดสินใจเลือกได้ถูกต้อง

ข้อมูลสำคัญ

  • คำว่าโปรเซสเซอร์ AI จะหมายรวมทั้ง CPU และฮาร์ดแวร์การเร่งความเร็วแบบแยก เช่น GPU, เอฟพีจีเอ และตัวเร่งความเร็ว AI ที่สร้างตามวัตถุประสงค์ เช่น Neural Processing Unit (NPU)

  • CPU แบบสแตนด์อโลน โดยเฉพาะที่มีการปรับเสริมและการเร่งความเร็วแบบรวม สามารถรับมือกับความต้องการด้านการประมวลผล AI บางประการได้

  • ความต้องการ AI ที่ซับซ้อนจะต้องใช้ฮาร์ดแวร์เพิ่มเติมไปพร้อมกับ CPU เพื่อปลดล็อกประสิทธิภาพได้มากขึ้นด้วยวิธีการของระบบคอมพิวเตอร์คู่ขนาน

  • โปรเซสเซอร์ AI เป็นองค์ประกอบสำคัญของทุกๆ รูปแบบการใช้งาน AI โดยมีบทบาทอย่างทั่วถึงในอุตสาหกรรมต่างๆ และประเภทของเวิร์กโหลด

author-image

โดย

โปรเซสเซอร์ AI คืออะไร

ผู้เชี่ยวชาญเทคโนโลยีในปัจจุบันมีตัวเลือกมากมายสำหรับโปรเซสเซอร์ AI รวมทั้ง CPU แบบดั้งเดิมและเทคโนโลยีตัวเร่ง AI โปรเซสเซอร์ AI มีบทบาทสำคัญในทุกๆ สถาปัตยกรรมของโซลูชัน AI เนื่องจากเวิร์กโหลด AI ต้องใช้ทรัพยากรสูงเป็นพิเศษ ด้วยเหตุนี้การเลือกโปรเซสเซอร์ AI จึงเป็นการตัดสินใจที่สำคัญเพื่อให้ได้ความเร็ว ประสิทธิผล และความสามารถปรับขยายที่ต้องการสำหรับแอปพลิเคชัน AI

แม้ว่าเรามักจะมองว่าเวิร์กโหลด AI ต้องอาศัยตัวเร่งความเร็วแบบแยกอย่างเช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) หรือ Field Programmable Gate Array (เอฟพีจีเอ) แต่ CPU แบบอเนกประสงค์สมัยใหม่ก็แสดงให้เห็นถึงความสามารถมากขึ้นเรื่อยๆ ที่จะรับมือกับการดำเนินงาน AI ที่ซับซ้อนด้วยตัวเอง ทั้งในส่วนการจัดใช้และการฝึกอบรม CPU ในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นที่ Edge ศูนย์ข้อมูล คลาวด์ และไคลเอ็นต์ จะมีตัวเร่งความเร็วและการปรับเสริม AI แบบรวม ที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI และยกระดับประสิทธิผลและความสามารถในการปรับขยาย

อย่างไรก็ตาม ตัวเร่งความเร็ว AI ยังคงมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับความต้องการด้านการประมวลผล AI ที่เปลี่ยนแปลงไปอยู่เสมอ กลุ่มตลาดนี้ ซึ่งยังค่อนข้างใหม่และยังคงเติบโตขึ้น จะรวมทั้งอุปกรณ์แบบอเนกประสงค์ เช่น GPU และเอฟพีจีเอ โดยนำไปใช้กับเวิร์กโหลด AI และเทคโนโลยี AI ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ อาทิ Tensor Processing Unit (TPU) และ Neural Processing Unit (NPU)

บทบาทของโปรเซสเซอร์ใน AI

โปรเซสเซอร์ AI ถือว่าเป็นแกนหลักของระบบเซิร์ฟเวอร์ AI หรือฮาร์ดแวร์ AI ใดๆ รวมถึงอุปกรณ์แบบฝังด้วย ดังนั้น เทคโนโลยีโปรเซสเซอร์ที่รวมไว้ในการออกแบบโซลูชันจึงเป็นปัจจัยสำคัญที่สุดต่อความสำเร็จ โปรเซสเซอร์ AI จัดการกับระบบคำนวณผลอันซับซ้อน เช่น การคูณเมทริกซ์ ที่ต้องใช้ขับเคลื่อนเวิร์กโหลด AI โดยถูกนำไปใช้ขับเคลื่อนรูปแบบการใช้งาน AI ไม่ว่าจะเป็นระบบวิเคราะห์ขั้นสูงและการคาดการณ์ หรือคอมพิวเตอร์วิทัศน์, การจำลองทางวิทยาศาสตร์, Generative AI (GenAI), Natural Language Processing และอื่นๆ

เพื่อให้เกิดรูปแบบการใช้งานเหล่านี้ในอุตสาหกรรมต่างๆ โปรเซสเซอร์ AI มีบทบาทระดับพื้นฐานในเวิร์กโฟลว์ AI แบบครบวงจร ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและการฝึกอบรม กระทั่งการจัดใช้และการปรับเสริม/การฝึกอบรมใหม่อย่างต่อเนื่อง

ในบริบทของ High Performance Computing (HPC) เช่น การวิจัยด้านวิชาการหรือระบบวิเคราะห์ขั้นสูง โปรเซสเซอร์ AI จำนวนมากมายจะเชื่อมต่อกันผ่านแฟบริกเครือข่าย เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอย่างมากในระดับใหญ่โต อีกทั้งยังนำไปจัดใช้ที่ Edge เพื่อจัดการการประมวลผลข้อมูลที่ใกล้กับแหล่งข้อมูลยิ่งขึ้น ซึ่งมักจะอยู่ในสภาพแวดล้อมที่มีพลังงานให้ใช้และพื้นที่อย่างจำกัด นอกจากนี้ ยังมีการใช้โปรเซสเซอร์ AI ในสถานที่ทำการศูนย์ข้อมูลและแบบคลาวด์ในหลากหลายขนาด เพื่อรองรับเวิร์กโหลด AI แบบครบวงจร

เมื่อมองจากมุมของระบบคอมพิวเตอร์แบบไคลเอ็นต์ โปรเซสเซอร์ AI ทำหน้าที่ผลักดันประสบการณ์ AI ของผู้ใช้ปลายทางบนพีซีที่เขาใช้ทุกวัน นับว่า AI กำลังมีบทบาทเพิ่มขึ้นในการส่งเสริมประสบการณ์การทำงานประจำวันของผู้ใช้ และช่วยเพิ่มผลิตภาพการทำงานของผู้ใช้ โปรเซสเซอร์ที่ใช้ในอุปกรณ์ผู้ใช้ปลายทางเหล่านี้ต้องมีความสามารถที่จะตอบสนองข้อกำหนดใหม่ๆ สำหรับ AI เมื่อมีการดำเนินงานเวิร์กโหลดภายในระบบเครื่อง

คุณประโยชน์ของโปรเซสเซอร์ AI

โปรเซสเซอร์ AI สามารถถ่ายทอดประสิทธิภาพ AI ที่ดีขึ้นได้อย่างมากมาย เมื่อเทียบกับโปรเซสเซอร์แบบอเนกประสงค์ที่ไม่ได้จัดเตรียมมาเพื่อ AI คุณประโยชน์เฉพาะของโปรเซสเซอร์ AI จะหลากหลายไปตามประเภทต่างๆ ของเทคโนโลยี

ตัวอย่างเช่น เมื่อเลือกที่จะใช้ข้อเสนอ CPU แบบปรับเสริมด้วย AI ให้เป็นโปรเซสเซอร์ AI แบบสแตนด์อโลนไว้สำหรับงานที่มีความซับซ้อนน้อยกว่า คุณก็มักจะได้รับประสิทธิภาพตามที่ต้องการโดยไม่ต้องติดตั้งฮาร์ดแวร์เพิ่ม เมื่อเลือก GPU หรือตัวเร่งความเร็ว AI ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ ซึ่งถูกจัดใช้ไว้ในโมเดลระบบคอมพิวเตอร์คู่ขนานไปพร้อมกับ CPU คุณก็สามารถอัดฉีดพลังประสิทธิภาพ AI เพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการของเวิร์กโหลดที่มีความซับซ้อนสูงได้ เอฟพีจีเออาจจะเหมาะสำหรับตัวเลือกโปรเซสเซอร์ AI ที่ใช้ในบริเวณ Edge โดยที่ประสิทธิผลและความยืดหยุ่นเป็นเรื่องสำคัญ หรือเมื่อต้องการที่จะผ่อนถ่ายฟังก์ชันหนึ่งๆ จาก CPU การระบุโปรเซสเซอร์ที่เหมาะสมสำหรับข้อกำหนดเวิร์กโหลดของคุณเป็นเรื่องสำคัญที่จะเพิ่มพูนคุณประโยชน์ได้เต็มที่

กล่าวโดยรวมแล้ว คุณประโยชน์หลักๆ ของการเลือกโปรเซสเซอร์หรือการผสมผสานโปรเซสเซอร์ AI ที่เหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ของคุณ จะหมายรวมถึงด้านต่างๆ เช่น ประสิทธิภาพ ความสามารถปรับขยาย ความคุ้มค่าราคา และประสิทธิผลการใช้พลังงาน นอกจากนี้ คุณยังควรที่จะประเมินตัวเลือกบนพื้นฐานปัจจัยต่างๆ อย่างเช่น การนำมาใช้จากมุมมองของการพัฒนา ความยืนยาวการทำตลาดในส่วนที่การออกแบบจะไม่เปลี่ยนแปลงเป็นเรื่องสำคัญ และคุณสมบัติต่างๆ เช่น ตัวเลือกการรองรับ I/O และระบบเชื่อมต่อที่อาจมีบทบาทสำคัญได้ในรูปแบบการใช้งาน AI

โซลูชันโปรเซสเซอร์ AI

เพื่อช่วยให้คุณเลือกโซลูชันโปรเซสเซอร์ AI ที่เหมาะสมสำหรับความต้องการของธุรกิจและเทคโนโลยีของคุณ คำถามสำคัญที่ควรถามก็มีเช่น:

 

  • โปรเซสเซอร์ AI ของฉันจะต้องรับมือกับพารามิเตอร์มากน้อยแค่ไหนระหว่างการเตรียมข้อมูลและการฝึกอบรม
  • ข้อกำหนดความหน่วงและอัตราความเร็วแบบไหนที่ฉันต้องมีไว้สำหรับการอนุมาน/การจัดใช้
  • ข้อกำหนดด้านพลังงาน เนื้อที่ และสิ่งแวดล้อมแบบไหนที่ฉันต้องคำนึงถึงที่ Edge
  • ฉันตั้งใจจะปรับขยายในแบบไหน

 

CPU โดยเฉพาะรุ่นที่รวมความสามารถ AI ไว้ด้วย เป็นตัวเลือกที่ดีเยี่ยมสำหรับผู้ที่ต้องการดึงพลังของ AI ออกมาใช้ ขณะที่ใช้วิธีการแบบประหยัดและมีประสิทธิผล เวิร์กโหลดที่มีความซับซ้อนสูงจะทำให้เห็นถึงความจำเป็นที่จะต้องเพิ่มฮาร์ดแวร์ แต่หลายๆ งาน AI ที่เรียบง่ายกว่าสามารถดำเนินการได้บนสถาปัตยกรรม CPU แบบสแตนด์อโลน ซึ่งมาพร้อมกับตัวเร่งความเร็ว AI แบบรวม

หากเลือกได้อย่างเหมาะสมแล้ว โปรเซสเซอร์เหล่านี้สามารถช่วยแก้ปัญหามากมายทางธุรกิจและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI อาทิ การลด TCO เพื่อช่วยให้นวัตกรรม AI สร้างผลตอบแทนการลงทุนที่ต้องการ

กล่าวโดยสรุป สภาพการณ์โดยทั่วไปของโซลูชันโปรเซสเซอร์ AI ที่คุณสามารถใช้ขับเคลื่อนโครงการริเริ่ม AI ของคุณจะมีดังนี้:

 

  • CPU เมื่อใช้ประโยชน์จากการปรับเสริมและการเร่งความเร็ว AI แบบรวม
  • ตัวเร่งความเร็ว AI แบบแยก อาทิ GPU และเอฟพีจีเอ
  • ตัวเร่งความเร็ว AI ที่สร้างตามวัตถุประสงค์ เช่น NPU และ TPU

 

หากต้องการรับแรงบันดาลใจว่า AI สามารถส่งผลต่อองค์กรของคุณได้อย่างไร คุณสามารถสำรวจดูรูปแบบการใช้งาน AI ตามอุตสาหกรรมได้