Apa itu Akselerator AI?
Banyak tugas komputasi AI saat ini memerlukan kemampuan pemrosesan AI khusus dan tambahan untuk menghadirkan hasil yang diinginkan.
Untuk memenuhi tuntutan yang muncul, ahli teknologi memanfaatkan akselerator AI, yang dapat berupa perangkat keras diskrit yang dimasukkan ke dalam desain solusi mereka atau fitur bawaan dalam CPU. Kedua bentuk akselerator AI memberikan performa yang lebih tinggi untuk beban kerja AI. Prosesor ini digunakan di seluruh lanskap IT dan AI saat ini, dengan kasus penggunaan dalam perangkat komputasi klien, lingkungan edge, dan pusat data dari semua jenis.
Perangkat keras akselerator AI diskrit paling sering digunakan bersama CPU dalam model komputasi paralel, meskipun teknologi tertentu juga dapat digunakan dalam arsitektur yang berdiri sendiri. Beberapa penawaran CPU/akselerator paket tunggal juga tersedia di pasar.
Akselerator AI terintegrasi memainkan peran penting dalam penggunaan AI pada CPU modern. Kemampuan bawaan ini memberikan performa yang dioptimalkan untuk fungsi atau operasi tertentu, seperti operasi vektor, matematika matriks, atau deep learning. Dalam beberapa kasus, akselerator AI terintegrasi dapat memungkinkan AI tanpa memerlukan perangkat keras khusus.
Arsitek dan developer memasukkan kedua jenis akselerator AI dalam desain solusi mereka ketika mereka perlu mendukung kasus penggunaan yang berat dengan kebutuhan throughput dan latensi yang luas.
Peran Perangkat Keras Akselerator Diskrit dalam AI
Umumnya, perangkat keras akselerator AI diskrit meningkatkan kemampuan CPU untuk menangani tantangan beban kerja AI yang berat. Pendekatan ini, yang disebut komputasi paralel, memungkinkan dua unit komputasi untuk bekerja bersama untuk mengatasi masalah yang kompleks. Dengan memanfaatkan komputasi paralel, CPU dan perangkat keras akselerator AI diskrit yang digunakan secara bersamaan dapat mengurangi waktu pemrosesan untuk beban kerja AI. Dalam beberapa kasus, akselerator AI perangkat keras diskrit dapat digunakan secara independen tanpa bekerja bersama CPU.
Jenis Perangkat Keras Akselerator AI
Dari perspektif perangkat keras, istilah akselerator AI dapat merujuk ke komponen tujuan umum seperti unit pemrosesan grafis (GPU) yang digunakan untuk AI, field-programmable gate arrays (FPGA) yang digunakan untuk AI, dan ke penawaran spesifik AI seperti unit pemrosesan neural (NPU) dan unit pemrosesan tensor (TPU).
Ketika membahas akselerator AI dan prosesor AI, penting untuk dicatat bahwa ini adalah area yang berkembang dengan banyak istilah spesifik vendor. Bagi sebagian besar teknologi ini, penjelasan umum dan bahasa yang terstandar belum ada.
GPU
Banyak yang mengasosiasikan GPU dengan gaming dan tugas rendering 3D tingkat lanjut, tetapi GPU juga dapat memberikan kemampuan akselerasi yang canggih untuk beban kerja AI. Itu termasuk teknologi perangkat keras akselerasi AI yang paling banyak digunakan dan terjangkau. GPU digunakan untuk mendukung aplikasi AI, termasuk machine learning, deep learning dan visi komputer.
FPGA
FPGA unik dibandingkan dengan CPU karena dapat diprogram ulang di tingkat perangkat keras agar sesuai dengan kebutuhan tertentu, yang menawarkan fleksibilitas yang signifikan seiring perubahan persyaratan seiring waktu.
FPGA digunakan dalam arsitektur komputasi paralel untuk mendorong performa AI. Prosesor ini sangat cocok untuk AI edge, di mana protokol I/O yang beragam, kemampuan latensi rendah, konsumsi daya yang rendah, dan masa pakai penerapan yang panjang membuatnya ideal untuk aplikasi industri, medis, pengujian dan pengukuran, kedirgantaraan, pertahanan, dan otomotif. FPGA juga dapat digunakan untuk mendukung kasus penggunaan jaringan dan pusat data.
NPU
Dibuat untuk operasi jaringan neural, NPU adalah akselerator AI perangkat keras khusus yang digunakan untuk mengakselerasi algoritma deep learning. Dibandingkan dengan CPU dan GPU, NPU adalah opsi yang sangat efisien untuk AI. Mereka juga menawarkan kecepatan cepat dan bandwidth tinggi, yang membuatnya ideal untuk integrasi ke dalam alur kerja yang bergerak cepat, seperti menghasilkan gambar dengan cepat atau merespons perintah suara.
Akselerator AI yang Dibuat Khusus
Di luar FPGA, GPU, dan NPU, ada juga berbagai produk silikon yang unik di pasar yang menghadirkan performa AI yang canggih dan khusus untuk berbagai kasus penggunaan. Solusi pemrosesan yang dibuat khusus ini sering kali dapat diterapkan dalam arsitektur yang berdiri sendiri atau digunakan untuk meningkatkan kemampuan CPU seperti akselerator lainnya yang disebutkan dalam artikel ini.
Keunggulan Perangkat Keras Akselerator AI Diskrit
Perangkat keras akselerator AI diskrit menawarkan manfaat di seluruh alur kerja AI yang dapat membantu mempercepat waktu untuk menilai inisiatif AI.
Efisiensi Energi
Keberlanjutan dan penggunaan daya adalah perhatian utama untuk inisiatif AI. Karena perangkat keras akselerator AI mengemas performa AI yang ekstrem ke dalam satu perangkat, organisasi dapat menggunakannya untuk menghadirkan tenaga komputasi yang diperlukan oleh AI dengan node yang lebih sedikit. Jejak yang berkurang ini dapat menyebabkan konsumsi energi yang lebih rendah.
Performa Dipercepat
Mendapatkan wawasan, respons, atau pelatihan yang cepat dari AI memerlukan komputasi yang dioptimalkan yang meminimalkan latensi dan kecepatan waktu pemrosesan. Perangkat keras akselerator AI menghadirkan kemampuan komputasi khusus yang diperlukan oleh beban kerja AI untuk membuka output AI yang lebih cepat dan hasil bisnis yang lebih baik.
Skalabilitas
Banyak akselerator, terutama perangkat keras AI yang dibuat khusus, menawarkan kemampuan tambahan yang membuatnya ideal untuk lingkungan skala besar yang diperlukan oleh beban kerja AI yang sangat kompleks. Fitur skalabilitas ini dapat mencakup kapasitas memori dan jumlah port Ethernet berkapasitas tinggi yang ditingkatkan, yang membantu mendorong kebutuhan konektivitas sistem AI dan HPC yang masif.
Peran Akselerator Terintegrasi dalam AI
Mesin akselerator AI terintegrasi adalah fitur CPU bawaan yang memberikan performa AI yang dioptimalkan, seringkali untuk beban kerja AI atau jenis operasi tertentu. NPU juga dapat diintegrasikan ke dalam arsitektur CPU untuk membantu mengakselerasi performa AI.
Karena akselerator AI terintegrasi membantu mengurangi kebutuhan untuk memasukkan perangkat keras khusus dalam desain solusi, AI adalah opsi yang bagus bagi mereka yang ingin menerapkan AI yang ramping dan hemat biaya yang masih dapat memenuhi persyaratan performa. Akselerator AI terintegrasi dapat digunakan untuk meningkatkan jumlah beban kerja AI dari edge hingga cloud—termasuk pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, pengenalan gambar, AI generatif, dan machine learning.
Keunggulan Akselerator AI Terintegrasi
Mulai dari pelatihan hingga inferensi, teknologi akselerator AI terintegrasi membantu organisasi mencapai hasil AI yang luar biasa dengan arsitektur CPU yang berdiri sendiri.
Performa AI yang Dioptimalkan
Akselerasi AI bawaan memungkinkan CPU untuk memenuhi persyaratan performa canggih dari banyak kasus penggunaan AI yang penting.
Biaya Perangkat Keras yang Lebih Rendah
Akselerator terintegrasi memberdayakan organisasi untuk memungkinkan AI dengan jejak perangkat keras yang minimal. Kemampuan bawaan memungkinkan organisasi untuk menjalankan banyak pelatihan dan menyimpulkan beban kerja tanpa berinvestasi dalam akselerator diskrit, yang pada akhirnya mengarah ke desain solusi AI yang lebih efisien.
Peningkatan Efisiensi Energi
Akselerator bawaan secara signifikan meningkatkan performa per watt untuk membantu mengurangi konsumsi daya dan meminimalkan dampak lingkungan AI.
Pengembangan yang Disederhanakan
Memanfaatkan akselerasi AI terintegrasi memungkinkan arsitek solusi untuk menghindari kompleksitas tambahan yang dibawa oleh perangkat keras khusus. Hal ini juga membantu meminimalkan kebutuhan akan perubahan kode atau aplikasi.
Solusi Akselerator AI
Peningkatan adopsi AI berarti bahwa akselerator AI diterapkan di hampir setiap lapisan lanskap teknologi:
- Untuk perangkat pengguna akhir, GPU dan NPU terintegrasi umumnya digunakan untuk meningkatkan performa beban kerja AI.
- Di edge, CPU dan FPGA menawarkan manfaat fleksibilitas dan efisiensi yang dapat membantu memperluas kemampuan AI ke lebih banyak tempat.
- Di pusat data, baik GPU dan akselerator AI yang dibuat khusus digunakan dalam skala besar untuk mendukung beban kerja AI yang sangat kompleks seperti pemodelan keuangan dan penelitian ilmiah.
- Akselerator AI terintegrasi tersedia dalam penawaran CPU tertentu, dengan opsi yang tersedia di seluruh edge, pusat data, cloud, dan komputasi klien.
Seiring AI menjadi lebih umum dan maju, kedua jenis akselerator AI akan terus memainkan peran penting dalam mendukung kemampuan generasi berikutnya.