تراشه‌های هوش مصنوعی، قلب تپنده فناوری آینده
تراشه‌های هوش مصنوعی، قلب تپنده فناوری آینده
در سال ۲۰۲۳، تقاضای جهانی برای قدرت محاسباتی هوش مصنوعی بیش از ۳۰۰ درصد نسبت به سال قبل افزایش یافت، در حالی که عرضه قدرت پردازش از طریق پردازنده‌های سنتی تنها ۳۵ درصد رشد داشت. این آمار به‌وضوح نشان‌دهنده شکاف عمیق بین نیازهای فزاینده هوش مصنوعی و محدودیت‌های سخت‌افزارهای مرسوم است. وقتی مدل‌های یادگیری عمیق از مرز تریلیون‌ها پارامتر عبور می‌کنند یا سیستم‌های خودران باید جریان‌های داده ۸K را پردازش کنند، ضعف پردازنده‌های عمومی در پردازش موازی و بازده انرژی آشکار می‌شود. اینجاست که تراشه‌های هوش مصنوعی (AI Chips) به عنوان راه‌حلی انقلابی ظاهر شده‌اند.
تراشه هوش مصنوعی چیست؟
تراشه‌های هوش مصنوعی، مدارهای مجتمع تخصصی هستند که برای اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌ها طراحی شده‌اند. برخلاف پردازنده‌های مرسوم که برای کارهای عمومی بهینه شده‌اند، این تراشه‌ها با معماری خاص خود توان پردازش موازی هزاران عملیات را به صورت همزمان دارند. این ویژگی باعث می‌شود تا پردازش حجم عظیمی از داده‌ها با سرعت بالا و مصرف انرژی کمتر انجام شود.
یکی از اصول کلیدی در تراشه‌های هوش مصنوعی، محاسبات نزدیک به داده (Near-Data Computing) است که با کاهش فاصله بین حافظه و پردازنده، تاخیر را به حداقل می‌رساند. این قابلیت برای کاربردهای حساس به زمان مانند خودروهای خودران حیاتی است. پیش‌بینی می‌شود بازار تراشه‌های هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۴ به ۱۲۵ میلیارد دلار و تا ۲۰۳۷ از مرز ۱٫۲۸ تریلیون دلار عبور کند که نشان‌دهنده رشد انفجاری این صنعت است.
انواع تراشه‌های هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها
تراشه‌های هوش مصنوعی در انواع مختلفی تولید می‌شوند که هرکدام برای کاربردهای خاصی طراحی شده‌اند:
پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
GPUها که در اصل برای رندرینگ گرافیکی ساخته شده بودند، امروزه به دلیل قدرت پردازش موازی فوق‌العاده، ستون فقرات یادگیری عمیق و پردازش تصویر محسوب می‌شوند. این تراشه‌ها با اجرای هزاران محاسبه همزمان، زمان آموزش مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی را به شدت کاهش می‌دهند.
آرایه‌های دروازه programmable میدانی (FPGA)
FPGAها تراشه‌های انعطاف‌پذیری هستند که پس از تولید نیز قابل برنامه‌ریزی مجدد هستند. این ویژگی آن‌ها را برای کاربردهای Edge AI و پردازش بلادرنگ ایده‌آل می‌کند، چرا که می‌توانند برای الگوریتم‌های خاص بهینه شوند.
مدارهای مجتمع با کاربرد خاص (ASIC)
ASICها تراشه‌های سفارشی هستند که برای یک وظیفه خاص (مانند پردازش مدل‌های هوش مصنوعی) طراحی می‌شوند. این تراشه‌ها بالاترین بازده انرژی و عملکرد را ارائه می‌دهند اما هزینه طراحی اولیه بالایی دارند.
واحدهای پردازش عصبی (NPU)
NPUها پردازنده‌های اختصاصی برای عملیات شبکه‌های عصبی مانند ضرب ماتریسی و کانولوشن هستند. این تراشه‌ها در دستگاه‌های همراه و ربات‌ها تعبیه می‌شوند تا پردازش هوش مصنوعی را به صورت محلی انجام دهند.
روندهای آینده در توسعه تراشه‌های هوش مصنوعی
رشد بازار تراشه‌های هوش مصنوعی با نرخ CAGR معادل ۸۱٫۲ درصد تا سال ۲۰۲۹ ادامه خواهد یافت. عوامل محرک این رشد شامل توسعه تراشه‌های هوش مصنوعی برای گوشی‌های هوشمند و ادغام هوش مصنوعی با اینترنت اشیا (IoT) است. با این حال، کمبود نیروی متخصص چالشی جدی در این مسیر محسوب می‌شود. شرکت‌های پیشرو با سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه و همکاری با مراکز دانشگاهی سعی در پر کردن این شکاف دارند.
نقش تراشه‌های هوش مصنوعی در صنایع مختلف
مراکز داده
تراشه‌های هوش مصنوعی زمان آموزش مدل‌ها را کاهش داده و مصرف انرژی را بهینه می‌کنند. این تراشه‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر، موتورهای جستجو و سرویس‌های ابری هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
محاسبات لبه (Edge Computing)
با اجرای پردازش‌های هوش مصنوعی در دستگاه‌های محلی (مانند دوربین‌های هوشمند)، وابستگی به ابر کاهش یافته و حریم خصوصی داده‌ها بهتر حفظ می‌شود.
خودروهای خودران
پردازش لحظه‌ای داده‌های سنسورهای LiDAR و دوربین‌ها نیازمند تراشه‌های هوش مصنوعی با تاخیر بسیار پایین است تا تصمیم‌گیری‌های ایمن در کسری از ثانیه انجام شود.
پزشکی و سلامت
این تراشه‌ها در تحلیل تصاویر پزشکی، کشف داروهای جدید و حتی جراحی‌های رباتیک تحول ایجاد کرده‌اند.
رباتیک
ربات‌های صنعتی و خدماتی با بهره‌گیری از تراشه‌های هوش مصنوعی می‌توانند محیط اطراف را درک کرده و واکنش‌های هوشمندانه‌ای نشان دهند.
تراشه‌های هوش مصنوعی با ارائه قدرت محاسباتی بی‌سابقه، موتور محرکه نسل بعدی فناوری‌ها هستند. از مدل‌های زبانی بزرگ گرفته تا سیستم‌های خودران، همه وابسته به این سخت‌افزارهای تخصصی هستند. با رشد نمایی این بازار، سرمایه‌گذاری در توسعه معماری‌های جدید و آموزش نیروی انسانی متخصص، تعیین‌کننده پیشتازی در این عرصه خواهد بود. آینده هوش مصنوعی با تراشه‌های سریع‌تر، کم‌مصرف‌تر و هوشمندتر شکل خواهد گرفت
