एआई त्वरक

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एआई त्वरक विशेष हार्डवेयर त्वरण का एक वर्ग है[1] या कंप्यूटर सिस्टम[2][3] कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और मशीन दृष्टि सहित कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने के अनुप्रयोगों में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया। विशिष्ट अनुप्रयोगों में रोबोटिक, चीजों की इंटरनेट और अन्य डेटा (कंप्यूटिंग)-गहन या सेंसर-चालित कार्यों के लिए एल्गोरिदम सम्मलित हैं।[4] वे अधिकांशतः कई कोर डिजाइन होते हैं और सामान्यतः सटीक (कंप्यूटर विज्ञान) पर ध्यान केंद्रित करते हैं। कम-परिशुद्धता अंकगणित, उपन्यास डेटाफ्लो आर्किटेक्चर या इन-मेमोरी कंप्यूटिंग क्षमता। As of 2018, MOSFET ट्रांजिस्टर की गिनती एक विशिष्ट AI एकीकृत सर्किट चिप ट्रांजिस्टर गिनती।[5] इस श्रेणी में उपकरणों के लिए कई विक्रेता-विशिष्ट शब्द उपस्थित हैं, और यह एक प्रमुख डिजाइन के बिना उभरती हुई प्रौद्योगिकियां हैं।

इतिहास

कंप्यूटर सिस्टम ने केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई को विशेष कार्यों के लिए विशेष-उद्देश्य त्वरक के साथ अधिकांशतः पूरक किया है, जिसे सह प्रोसेसर के रूप में जाना जाता है। उल्लेखनीय एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट | एप्लिकेशन-विशिष्ट विस्तार कार्ड में कंप्यूटर चित्रलेख , अच्छा पत्रक , ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग युनिट और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर के लिए वीडियो कार्ड सम्मलित हैं। जैसा कि 2010 के दशक में गहन शिक्षण और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वर्कलोड प्रमुखता से बढ़ा, विशेष हार्डवेयर इकाइयां विकसित की गईं या उपस्थित उत्पादों से इन कार्यों को हार्डवेयर त्वरण के लिए अनुकूलित किया गया। AI त्वरक के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए MLPerf जैसे बेंचमार्क का उपयोग किया जा सकता है।[6]


प्रारंभिक प्रयास

इंटेल के ETANN 80170NX जैसे पहले प्रयास[7] तंत्रिका कार्यों की गणना करने के लिए सम्मलित एनालॉग सर्किट। बाद में Nestor/Intel Ni1000 जैसे ऑल-डिजिटल चिप्स का अनुसरण किया गया। 1993 की शुरुआत में, ऑप्टिकल कैरेक्टर मान्यता सॉफ़्टवेयर को गति देने के लिए डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क त्वरक के रूप में किया गया था।[8] 1990 के दशक में, तंत्रिका नेटवर्क सिमुलेशन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों के उद्देश्य से कार्यस्थानों के लिए समानांतर उच्च-थ्रूपुट सिस्टम बनाने का भी प्रयास किया गया था।[9][10][11] क्षेत्र में प्रोग्राम की जा सकने वाली द्वार श्रंखला त्वरक भी पहली बार 1990 के दशक में दोनों अनुमानों के लिए खोजे गए थे।[12] और प्रशिक्षण।[13] स्मार्टफोन ने 2015 में क्वालकॉम स्नैपड्रैगन 820 से शुरू होने वाले एआई त्वरक को सम्मलित करना शुरू किया।[14][15]


विषम कंप्यूटिंग

Main article: विषम कंप्यूटिंग

हेटेरोजेनस कंप्यूटिंग एक सिस्टम में कई विशेष प्रोसेसर को सम्मलित करने या एक चिप को संदर्भित करता है, प्रत्येक एक विशिष्ट प्रकार के कार्य के लिए अनुकूलित होता है। आर्किटेक्चर जैसे सेल (माइक्रोप्रोसेसर)[16] एआई त्वरक के साथ महत्वपूर्ण रूप से ओवरलैप करने वाली विशेषताएं हैं जिनमें सम्मलित हैं: पैक्ड कम सटीक अंकगणित, डेटाफ्लो आर्किटेक्चर के लिए समर्थन, और विलंबता पर 'थ्रूपुट' को प्राथमिकता देना। सेल माइक्रोप्रोसेसर को बाद में कई कार्यों में लागू किया गया[17][18][19] एआई सहित।[20][21][22]

2000 के दशक में, केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों ने वीडियो और गेमिंग वर्कलोड द्वारा संचालित तेजी से विस्तृत SIMD इकाइयाँ प्राप्त कीं; साथ ही पैक किए गए निम्न-परिशुद्धता डेटा प्रकारों के लिए समर्थन।[23] CPU के बढ़ते प्रदर्शन के कारण उनका उपयोग AI वर्कलोड चलाने के लिए भी किया जा रहा है। सीपीयू छोटे या मध्यम पैमाने के समानांतरवाद के साथ गहरे तंत्रिका नेटवर्क के लिए, विरल डीएनएन के लिए और कम-बैच-आकार के परिदृश्यों में बेहतर हैं।

जीपीयू का प्रयोग

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट या जीपीयू छवियों के हेरफेर और स्थानीय छवि गुणों की गणना के लिए विशेष हार्डवेयर हैं। तंत्रिका नेटवर्क और ग्राफिक्स पाइपलाइन का गणितीय आधार समान है, शर्मनाक रूप से समानांतर कार्य जिसमें मैट्रिसेस सम्मलित हैं, अग्रणी जीपीयू मशीन सीखने के कार्यों के लिए तेजी से उपयोग किया जाता है।[24][25][26] As of 2016, GPUs AI कार्य के लिए लोकप्रिय हैं, और वे प्रशिक्षण के लिए गहन शिक्षण की सुविधा के लिए एक दिशा में विकसित होना जारी रखते हैं[27] और सेल्फ ड्राइविंग कार जैसे उपकरणों में निष्कर्ष।[28] एनवीडिया एनवीलिंक जैसे जीपीयू डेवलपर्स डेटाफ्लो वर्कलोड एआई लाभ के प्रकार के लिए अतिरिक्त संयोजी क्षमता विकसित कर रहे हैं।[29] जैसा कि एआई त्वरण के लिए जीपीयू को तेजी से लागू किया गया है, जीपीयू निर्माताओं ने इन कार्यों को और तेज करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क -एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट हार्डवेयर को सम्मलित किया है।[30][31] टेंसर प्रोसेसर कोर का उद्देश्य तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण को गति देना है।[31]


FPGAs का प्रयोग

डीप लर्निंग फ्रेमवर्क अभी भी विकसित हो रहे हैं, जिससे कस्टम हार्डवेयर डिजाइन करना कठिन हो गया है। पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य कंप्यूटिंग डिवाइस जैसे कि फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरेज़ (FPGA) हार्डवेयर, फ्रेमवर्क और सॉफ़्टवेयर एकीकृत डिज़ाइन को विकसित करना आसान बनाते हैं।[32][12][13][33] Microsoft ने अनुमान लगाने में तेजी लाने के लिए FPGA चिप्स का उपयोग किया है।[34]

समर्पित एआई त्वरक ASICs का उद्भव

जबकि जीपीयू और एफपीजीए एआई से संबंधित कार्यों के लिए सीपीयू की तुलना में कहीं बेहतर प्रदर्शन करते हैं, दक्षता में 10 तक का कारक[35][36] एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट (ASIC) के माध्यम से अधिक विशिष्ट डिज़ाइन के साथ प्राप्त किया जा सकता है।[citation needed] ये त्वरक अनुकूलित कैश-जागरूक मॉडल जैसी रणनीतियों को नियोजित करते हैं[citation needed] और गणना में तेजी लाने और गणना के THROUGHPUT को बढ़ाने के लिए minifloat का उपयोग।[37][38] एआई त्वरण का उपयोग करने वाले कुछ निम्न-परिशुद्धता फ़्लोटिंग-पॉइंट स्वरूपों को अपनाया जाता है, आधा-परिशुद्धता फ़्लोटिंग-पॉइंट प्रारूप | आधा-परिशुद्धता और bfloat16 फ़्लोटिंग-पॉइंट प्रारूप।[39][40][41][42][43][44][45] Google, Qualcomm, Amazon, Apple, Facebook, AMD और Samsung जैसी कंपनियां अपने-अपने AI ASIC डिजाइन कर रही हैं। रेफरी>"Google ने एक शक्तिशाली नई AI चिप और सुपरकंप्यूटर का खुलासा किया". MIT Technology Review (in English). Retrieved July 27, 2021.</ref>[46][47][48][49][50] दिमाग ने डीप लर्निंग वर्कलोड को सपोर्ट करने के लिए उद्योग में सबसे बड़े प्रोसेसर, दूसरी पीढ़ी के वेफर स्केल इंजन (डब्ल्यूएसई-2) पर आधारित एक समर्पित एआई एक्सीलरेटर भी बनाया है।[51][52]


इन-मेमोरी कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर

जून 2017 में, आईबीएम के शोधकर्ताओं ने इन-मेमोरी प्रोसेसिंग पर आधारित वॉन न्यूमैन वास्तुकला के विपरीत एक आर्किटेक्चर की घोषणा की। इन-मेमोरी कंप्यूटिंग और अस्थायी सहसंबंध (सांख्यिकी) का पता लगाने के लिए चरण-परिवर्तन स्मृति एरेज़ लागू किया गया, जो विषम कंप्यूटिंग के दृष्टिकोण को सामान्य बनाने का इरादा रखता है। और बड़े पैमाने पर समानांतर सिस्टम।[53] अक्टूबर 2018 में, आईबीएम के शोधकर्ताओं ने इन-मेमोरी प्रोसेसिंग और न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग पर आधारित एक आर्किटेक्चर की घोषणा की। गहरे तंत्रिका नेटवर्क को गति देने के लिए मानव मस्तिष्क के सिनैप्टिक नेटवर्क पर आधारित है।[54] प्रणाली चरण-परिवर्तन स्मृति सरणियों पर आधारित है।[55]

एनालॉग प्रतिरोधक मेमोरी के साथ इन-मेमोरी कंप्यूटिंग

2019 में, पोलिटेक्निको डी मिलानो के शोधकर्ताओं ने एक ही ऑपरेशन के माध्यम से कुछ दसियों नैनोसेकंड में रैखिक समीकरणों की प्रणाली को हल करने का एक विधि खोजा। उनका एल्गोरिथ्म एनालॉग प्रतिरोधक यादों के साथ इन-मेमोरी कंप्यूटिंग पर आधारित है, जो समय और ऊर्जा की उच्च दक्षता के साथ प्रदर्शन करता है, ओम के नियम और किरचॉफ के नियम का उपयोग करके एक चरण में मैट्रिक्स-वेक्टर गुणन का संचालन करता है। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि क्रॉस-पॉइंट प्रतिरोधक यादों के साथ एक फीडबैक सर्किट बीजगणितीय समस्याओं को हल कर सकता है जैसे कि रैखिक समीकरणों की प्रणाली, मैट्रिक्स ईजेनवेक्टर और अंतर समीकरण केवल एक चरण में। डिजिटल एल्गोरिदम की तुलना में ऐसा दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल समय में काफी सुधार करता है।[56]


परमाणु रूप से पतले अर्धचालक

2020 में, मरेगा एट अल। चल-गेट फील्ड इफ़ेक्ट ट्रांजिस्टर (एफजीएफईटी) के आधार पर लॉजिक-इन-मेमोरी डिवाइस और सर्किट विकसित करने के लिए एक बड़े क्षेत्र सक्रिय चैनल सामग्री के साथ प्रकाशित प्रयोग।[57] इस तरह के परमाणु रूप से पतले अर्धचालक को ऊर्जा-कुशल मशीन सीखने के अनुप्रयोगों के लिए आशाजनक माना जाता है, जहां तार्किक संचालन और डेटा भंडारण दोनों के लिए समान मूल उपकरण संरचना का उपयोग किया जाता है। लेखकों ने अर्धचालक मोलिब्डेनम डाइसल्फ़ाइड जैसे द्वि-आयामी सामग्रियों का उपयोग किया।[57]


एकीकृत फोटोनिक टेंसर कोर

2021 में, जे. फेल्डमैन एट अल। समांतर दृढ़ प्रसंस्करण के लिए एक एकीकृत फोटोनिक हार्डवेयर त्वरक प्रस्तावित किया।[58] लेखक अपने इलेक्ट्रॉनिक समकक्षों पर एकीकृत फोटोनिक्स के दो प्रमुख लाभों की पहचान करते हैं: (1) तरंगदैर्घ्य डिवीजन बहुसंकेतन के माध्यम से आवृत्ति कॉम्ब्स के संयोजन के माध्यम से बड़े पैमाने पर समानांतर डेटा स्थानांतरण, और (2) अत्यंत उच्च डेटा मॉडुलन गति।[58]उनकी प्रणाली प्रति सेकंड खरबों गुणा-संचय के संचालन को निष्पादित कर सकती है, जो डेटा-भारी एआई अनुप्रयोगों में फोटोनिक एकीकृत सर्किट फोटोनिक्स की क्षमता का संकेत देती है।[58]


नामकरण

2016 तक, क्षेत्र अभी भी प्रवाह में है और विक्रेता एआई त्वरक के लिए कितनी मात्रा में अपने स्वयं के विपणन शब्द को आगे बढ़ा रहे हैं, इस उम्मीद में कि उनके डिजाइन और अप्लिकेशन प्रोग्रामिंग अंतरफलक प्रमुख डिजाइन बन जाएंगे। इन उपकरणों के बीच सीमा पर कोई आम सहमति नहीं है, न ही वे सटीक रूप लेंगे; चूँकि कई उदाहरण स्पष्ट रूप से क्षमताओं में ओवरलैप की उचित मात्रा के साथ इस नई जगह को भरने का लक्ष्य रखते हैं।

अतीत में जब उपभोक्ता ग्राफिक्स त्वरक उभरे, तो उद्योग ने अंततः ए NVIDIA के स्व-निर्दिष्ट शब्द, जीपीयू को अपनाया,[59] "ग्राफिक्स त्वरक" के लिए सामूहिक संज्ञा के रूप में, जिसने डायरेक्ट 3D द्वारा प्रस्तुत एक मॉडल को लागू करने वाली समग्र ग्राफिक्स पाइपलाइन पर बसने से पहले कई रूप ले लिए थे।

संभावित अनुप्रयोग


यह भी देखें

संदर्भ

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बाहरी संबंध

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