五個最有前途的人工智能硬體技術

人工智能的未來前景是光明的。自從2022年底以來，人工智能技術取得了令人矚目的進展。越來越複雜的基于人工智能的軟體應用程式正在通過提供創造性的解決方案來徹底改變各個行業領域。從無縫客戶服務聊天機器人到令人驚歎的視覺生成器，人工智能正在增強人們的日常體驗。然而在幕後，人工智能硬體是推動這些智能系統發展的關鍵因素。

什麼是人工智能硬體?

人工智能硬體是指為高效執行人工智能相關任務而設計的專用計算機硬體，這包括提供更快處理和節能能力的特定晶片和內建電路，此外，它們還提供了有效執行人工智能算法和模型所需的基礎設施。

人工智能硬體在機器學習中的作用至關重要，因為它有助于執行深度學習模型的複雜程式。此外，與CPU等傳統計算機硬體相比，人工智能硬體可以加速許多程序，大幅減少人工智能算法訓練和執行所需的時間和成本。

此外，随着人工智能和機器學習模型的日益普及，對加速計算解決方案的需求也在增加。是以，像全球領先的GPU制造商英偉達這樣的科技公司見證了大幅增長。2023年6月，《華盛頓郵報》報道稱，英偉達公司的市值超過了1萬億美元，超過了特斯拉公司和Meta公司。英偉達的成功凸顯了人工智能硬體在當今科技領域的重要性。

(1)邊緣計算晶片

如果人們了解邊緣計算是什麼，那麼可能對邊緣計算晶片有一些了解。這些專門的處理器專門設計用于在網絡邊緣運作人工智能模型。使用邊緣計算晶片，使用者可以直接在資料源附近處理資料并執行關鍵的分析操作，進而消除了将資料傳輸到集中式系統的需要。

邊緣計算晶片的應用是多樣化和廣泛的。它們在自動駕駛汽車、面部識别系統、智能攝像頭、無人機、便攜式醫療裝置和其他實時決策場景中都很有用。

邊緣計算晶片有着顯著的優勢：首先，它們通過在資料源附近處理資料，顯著地減少了延遲，提高了人工智能生态系統的整體性能。此外，邊緣計算通過最小化需要傳輸到雲平台的資料量來增強安全性。

以下是邊緣計算晶片領域一些領先的人工智能硬體制造商的産品：

·Jetson Xavier NX

·AMD EPYC™ Embedded 3000 Series

·ARM Cortex-M55

·ARM Ethos-U55

(2)量子硬體

有些人可能會想，“什麼是量子計算，它真的存在嗎?”量子計算确實是一個基于量子力學原理運作的真實而先進的計算系統。傳統計算機使用比特，而量子計算利用量子比特(量子位)來執行計算。這些量子比特使量子計算系統能夠更有效地處理大型資料集，使其非常适合用于人工智能、機器學習和深度學習模型。

量子硬體的應用有可能徹底改變人工智能算法。例如，在藥物發現中，量子硬體可以模拟分子的行為，幫助研究人員準确識别新藥。同樣，在材料科學領域，它也有助于預測氣候變化。金融部門可以通過開發價格預測工具從量子硬體中受益。

以下是量子計算對人工智能的重大好處：

·速度：量子計算機比傳統計算機快得多，能夠在幾秒鐘内解決需要數十億年才能解決的複雜問題。

·準确性：量子計算能夠使人工智能模型在更短的時間内使用大量資料進行訓練，進而提高預測和分析的準确性。

·創新：量子計算硬體為市場的新發展和突破開辟了可能性，釋放了以前無法實作的計算能力。

(3)專用內建電路(ASIC)

專用內建電路(ASIC)專為圖像處理和語音識别等目标任務而設計(盡管有人可能已經通過加密貨币挖掘聽說過ASIC)。其目的是加速運作人工智能程式，以滿足企業業務的特定需求，提供有效的基礎設施，提高生态系統内的整體速度。

與傳統的CPU或GPU相比，專用內建電路(ASIC)具有成本效益。這是由于它們的功率效率和卓越的任務性能，超過了CPU和GPU。是以，專用內建電路(ASIC)促進了人工智能算法在各種應用中的應用。

這些內建電路可以處理大量資料，使它們在訓練人工智能模型方面發揮重要作用。它們的應用擴充到不同的領域，包括文本和語音資料的自然語言處理。此外，它們簡化了複雜機器學習機制的部署。

(4)神經形态硬體

神經形态硬體代表了計算機硬體技術的重大進步，旨在模仿人類大腦的功能。這種創新的硬體模拟人類神經系統，采用神經網絡基礎設施，以自下而上的方式操作。這個網絡由互相連接配接的處理器組成，這些處理器被稱為神經元。

與按順序處理資料的傳統計算硬體相比，神經形态硬體擅長并行處理。這種并行處理能力使神經網絡能夠同時執行多個任務，進而提高了速度和能源效率。

此外，神經形态硬體還提供了其他幾個引人注目的優勢。它可以用廣泛的資料集進行訓練，使其适用于廣泛的應用，包括圖像檢測，語音識别和自然語言處理。此外，神經形态硬體的準确性是驚人的，因為它可以從大量資料中快速學習。

下面是一些常見的神經形态計算應用：

·自動駕駛汽車可以利用神經形态計算硬體來增強其感覺和解讀周圍環境的能力。

·在醫學診斷中，神經形态硬體可以提供圖像檢測功能，幫助識别疾病。

·各種物聯網裝置可以利用神經形态硬體收集和分析資料，進行高效的資料處理和決策。

(5)現場可程式設計門陣列(FPGA)

現場可程式設計門陣列(FPGA)是一種先進的內建電路，為實作人工智能軟體提供了更多的好處。這些專用晶片可以定制和程式設計，以滿足人工智能生态系統的特定要求，是以被稱為“現場可程式設計”。

現場可程式設計門陣列(FPGA)由可配置的邏輯塊(CLB)組成，這些邏輯塊互相連接配接且可程式設計。這種固有的靈活性支援在人工智能領域的廣泛應用。此外，這些晶片可以被程式設計來處理不同複雜程度的操作，以适應系統的特定需求。

像隻讀存儲器晶片一樣工作，但具有更高的門容量，現場可程式設計門陣列(FPGA)具有可重新程式設計的優勢。這意味着它們可以多次程式設計，允許根據不斷變化的需求進行調整和擴充。此外，現場可程式設計門陣列(FPGA)比傳統計算硬體更高效，為人工智能應用提供了強大且經濟高效的架構。

除了自定義和性能優勢之外，現場可程式設計門陣列(FPGA)還提供了增強的安全措施。它們完整的架構確定了強大的保護，使它們能夠可靠地實作安全的人工智能。

人工智能硬體的未來是什麼?

人工智能硬體正處于革命性進步的風口浪尖，不斷發展的人工智能應用需要專門的系統來滿足計算需求，處理器、加速器和神經形态晶片的創新優先考慮效率、速度、節能和并行計算，将人工智能硬體內建到邊緣和物聯網裝置中可以實作裝置上的處理，減少延遲并增強隐私，與量子計算和神經形态工程的融合釋放了指數能力和類人學習的潛力。

未來的人工智能硬體有望帶來強大、高效和專業的計算系統，這些系統将會颠覆各行業領域，重塑人類與人工智能技術的互動。

關于企業網D1net：

國内主流的to B IT門戶，同時在營運國内最大的甲方CIO專家庫和智力輸出及社交平台-信衆智。同時營運19個IT行業公衆号（微信搜尋D1net即可關注）。