AI-ის განვითარება ჩიპების არქიტექტურაში რევოლუციას ახდენს, რაც პროგრამულ და აპარატურულ გადაწყვეტილებებს ერთმანეთთან უფრო მჭიდრო კავშირში აყენებს. ეს ქეისი მიმოიხილავს, როგორ იპოვეს მეცნიერებმა გზები, რომლითაც AI-ის გამოყენება აჩქარებს ინოვაციებს ჩიპების დიზაინში და როგორ ხდება პროგრამული უზრუნველყოფის პირდაპირი გავლენა ჩიპების ფუნქციონალურობაზე. ეს ტექნოლოგია მნიშვნელოვან როლს შეასრულებს მომავალი კომპიუტერული სისტემების განვითარებაში.

ხელოვნურმა ინტელექტმა  ჩიპების არქიტექტურა უფრო მჭიდროდ დააკავშირა პროგრამულ უზრუნველყოფასთან

ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ახალმა ტალღამ ტექნოლოგიურ ინდუსტრიაში დიდი ცვლილებები გამოიწვია. ხელოვნური ინტელექტის ზრდასთან ერთად, დაიწყო ჩიპების არქიტექტურის სპეციალიზაცია და მჭიდრო კავშირის დამყარება პროგრამულ უზრუნველყოფასთან. ხელოვნური ინტელექტის მძლავრი ალგორითმები და ნეირონული ქსელების სწრაფი განვითარება მოითხოვს უფრო მძლავრ და სპეციფიკურ ჩიპებს, რაც ძველ გენერალურ პროცესორებთან შედარებით მნიშვნელოვან გარდატეხას განაპირობებს.

ხელოვნური ინტელექტის გამოწვევები და ჩიპების საჭიროებები
ხელოვნური ინტელექტის განვითარების დასაწყისში პროგრამული უზრუნველყოფის კომპანიები, როგორებიცაა Google, Microsoft და Meta, ეყრდნობოდნენ სტანდარტული გენერალური პროცესორების (CPU) განვითარების ტემპს, რომლებიც ჩიპების შემქმნელები მიერ ყოველ რამდენიმე წელიწადში ახლდებოდა. თუმცა, 2010-იან წლებში ხელოვნური ინტელექტის ახალი ალგორითმები და ნეირონული ქსელების გამოყენება მოითხოვდა 100-ჯერ მეტ გამოთვლით სიმძლავრეს, რასაც CPU-ები ვერ უზრუნველყოფდა. 2016 წელს Google-მა გააცნობიერა, რომ აუცილებელი იყო სპეციალიზებული ჩიპების შემუშავება, რათა ხელოვნური ინტელექტის პროცესები უფრო სწრაფად და ეფექტიანად ეწარმოებინა.

ნეირონული ქსელების სპეციფიკური მოთხოვნები
ხელოვნური ინტელექტის ძირითადი არქიტექტურა ნეირონული ქსელებია, რომლებიც ადამიანის ტვინის სტრუქტურას იმეორებს. ნეირონული ქსელები მოითხოვს კონკრეტულ გამოთვლით პროცესებს, როგორებიცაა მატრიცის გამრავლება და დამატება. თუმცა, CPU-ები, რომლებიც მასშტაბურად იყენებენ მონაცემებს, არ არის ოპტიმიზებული ამ პროცესებისათვის. აქედან გამომდინარე, დაიწყო სპეციალიზებული ჩიპების შექმნა, რომლებიც სპეციალურად ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებისათვისაა შემუშავებული და უზრუნველყოფს მონაცემთა პარალელურ პროცესირებას.

გრაფიკული პროცესორების (GPU) როლი
პირველი დიდი ნაბიჯი ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით იყო გრაფიკული პროცესორების (GPU) გამოყენება, რომლებიც სპეციალურად შეიქმნა ვიდეო- თამაშების გრაფიკული ელემენტების დასამუშავებლად. GPU-ები არმატურულად უფრო ეფექტიანად ახორციელებენ მატრიცულ გამრავლებასა და დამატებას, რაც ნეირონულ ქსელებში მნიშვნელოვანი პროცესია. თუმცა, GPU-ების გამოყენებისას ძირითადად ჩნდება მონაცემთა შიდასხმის პრობლემა, რადგან GPU-ები საჭიროებს მონაცემთა შეყვანასა და შენახვას მეხსიერებაში, რაც მნიშვნელოვნად ანელებს პროცესს და ზრდის ენერგიის მოხმარებას.

Tensor Processing Unit (TPU) – Google-ის გადაწყვეტილება
Google-მა უფრო გააფართოვა ეს მიდგომა და შექმნა საკუთარი Tensor Processing Unit (TPU), რომელიც უფრო მეტად ოპტიმიზებულია ნეირონული ქსელების პროცესირებისთვის. TPU-ები იყენებენ მონაცემთა ნაკადს „გულ-სისხლძარღვთა ტუმბოს“ მსგავსად, რაც ნიშნავს, რომ მონაცემთა ნაკადები ერთდროულად გადაეცემა და მუშავდება ქსელის სხვადასხვა ფენაზე. ეს არქიტექტურა ამცირებს off-chip მეხსიერების გამოყენებას, რაც საშუალებას იძლევა, რომ მონაცემთა გადაცემა და ენერგიის მოხმარება უფრო ეფექტიანი იყოს.

TPU-ები სპეციფიკური არქიტექტურის ჩიპებია (Domain-Specific Architecture – DSA), რომლებიც ოპტიმიზებულია კონკრეტული ალგორითმების შესრულებისათვის. DSA-ები უფრო სწრაფი და ენერგოეფექტურია, ვიდრე CPU-ები ან GPU-ები. Nvidia-ს გრაფიკული პროცესორები შეიცავს სპეციალიზებულ ბლოკებსაც, რომლებიც მიძღვნილია ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების დამუშავებისთვის. Apple-მა ასევე შემოიღო Neural Processing Unit (NPU), რომელიც აჩქარებს ხელოვნური ინტელექტის პროცესებს აიფონებსა და აიპედებში.

ხელოვნური ინტელექტის ჩიპების ახალი სტარტაპები და ინოვაციები
Google-ისა და Nvidia-ს მსგავსად, სტარტაპები ასევე აქტიურად ჩაერთნენ ხელოვნური ინტელექტის ჩიპების შექმნაში. 2017 წლიდან მოყოლებული, სტარტაპებმა მოიზიდეს 24 მილიარდ დოლარზე მეტი ინვესტიციები, ხოლო 2023 წლის პირველ ნახევარში მათ უკვე მოიზიდეს 9.7 მილიარდი დოლარი. სტარტაპები ახორციელებენ ინოვაციებს, რათა გადალახონ მეხსიერების ბარიერი და შეამცირონ ენერგიის მოხმარება.

Cerebras-ის Wafer-scale chip – ახალი მიდგომა
ერთ-ერთი საინტერესო მიდგომა Cerebras-ის Wafer-scale chip-ია, რომელიც ამცირებს off-chip მეხსიერების გამოყენებას და მთელი ჩიპის მონაცემთა დამუშავება ერთ ჩიპზე ხდება. Cerebras-ის უახლესი ჩიპი შეიცავს 900000 ბირთვს და 44 გიგაბაიტს on-chip მეხსიერებას, რაც მნიშვნელოვნად აძლიერებს მეხსიერების გამტარიანობას.

გამოსავლის ალტერნატივები: ალგორითმების ოპტიმიზაცია
ხელოვნური ინტელექტის ჩიპების ოპტიმიზაციის გარდა, შესაძლებელია ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების გაუმჯობესებაც. მაგალითად, შეიძლება გამოყენებული იყოს ნაკლებად ზუსტი რიცხვები ან გადაჭარბებული ნეირონული ქსელების „დალაგება“, რათა გამოვლინდეს უინტერესო მონაცემები. ნაკლებად ზუსტი რიცხვების გამოყენება ამცირებს მეხსიერებისა და ენერგიის ხარჯვას, ხოლო „Sparse“ ნეირონული ქსელების გამოყენება საშუალებას იძლევა, მივიღოთ ოპტიმალური შედეგები ნაკლები რესურსით.

დასკვნა
ხელოვნური ინტელექტის განვითარებამ ჩიპების არქიტექტურა უფრო მჭიდროდ დააკავშირა პროგრამულ უზრუნველყოფასთან და აიძულა ისინი, რომ უფრო სპეციფიკური ყოფილიყვნენ ალგორითმების საჭიროებების შესაბამისად. ეს ნიშნავს, რომ მომავალში ჩიპებისა და ხელოვნური ინტელექტის ურთიერთკავშირი კიდევ უფრო გაიზრდება, რაც საშუალებას მისცემს ტექნოლოგიას, უფრო სწრაფად და ეფექტიანად განვითარდეს, მიუხედავად რთული ტექნოლოგიური გამოწვევებისა.

წყარო: The Economist