Að sigrast á hindrunum á uppsetningu á vettvangi á tímum gervigreindarvinnslueininga

AI vélbúnaður vex hratt, með vinnslueiningum eins og örgjörva, GPU, TPU og NPU, sem hver eru hönnuð fyrir sérstakar tölvuþarfir. Þessi fjölbreytni ýtir undir nýsköpun en hefur einnig í för með sér áskoranir þegar gervigreind er beitt í mismunandi kerfi. Mismunur á arkitektúr, leiðbeiningasettum og getu getur valdið eindrægnivandamálum, frammistöðubili og hagræðingarhausverk í fjölbreyttu umhverfi. Ímyndaðu þér að vinna með gervigreind líkan sem keyrir snurðulaust á einum örgjörva en á erfitt með annan vegna þessa munar. Fyrir hönnuði og rannsakendur þýðir þetta að fletta í flóknum vandamálum til að tryggja að gervigreindarlausnir þeirra séu skilvirkar og skalanlegar á öllum gerðum vélbúnaðar. Eftir því sem gervigreindarvinnslueiningar verða fjölbreyttari er mikilvægt að finna árangursríkar dreifingaraðferðir. Þetta snýst ekki bara um að gera hlutina samhæfða; þetta snýst um að hámarka afköst til að fá það besta út úr hverjum örgjörva. Þetta felur í sér að fínstilla reiknirit, fínstilla líkön og nota verkfæri og ramma sem styðja samhæfni milli palla. Markmiðið er að búa til óaðfinnanlegt umhverfi þar sem gervigreind forrit virka vel, óháð undirliggjandi vélbúnaði. Í þessari grein er kafað ofan í margbreytileika dreifingar á vettvangi í gervigreind og varpa ljósi á nýjustu framfarir og aðferðir til að takast á við þessar áskoranir. Með því að skilja og takast á við hindranirnar við að dreifa gervigreindum yfir ýmsar vinnslueiningar getum við rutt brautina fyrir aðlögunarhæfari, skilvirkari og almennt aðgengilegri gervigreindarlausnir.

Að skilja fjölbreytileikann

Í fyrsta lagi skulum við kanna helstu eiginleika þessara gervigreindar vinnslueininga.

• Grafískar vinnslueiningar (GPU): Upphaflega hannað fyrir grafík flutning, GPUs eru orðin nauðsynleg fyrir gervigreindarútreikninga vegna samhliða vinnslumöguleika þeirra. Þeir eru samsettir af þúsundum lítilla kjarna sem geta stjórnað mörgum verkefnum samtímis, skara fram úr í samhliða verkefnum eins og fylkisaðgerðum, sem gerir þá tilvalið fyrir tauganetþjálfun. GPU nota CUDA (Compute Unified Device Architecture), sem gerir forriturum kleift að skrifa hugbúnað í C eða C++ fyrir skilvirka samhliða útreikninga. Þó að GPU séu fínstillt fyrir afköst og geti unnið mikið magn af gögnum samhliða, gætu þeir aðeins verið orkusparandi fyrir sum gervigreind vinnuálag.
• Tensor Processing Units (TPU): Tensor Processing Units (TPU) voru kynnt af Google með sérstakri áherslu á að efla gervigreind verkefni. Þeir skara fram úr í að flýta bæði ályktunar- og þjálfunarferlum. TPU eru sérhönnuð ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) fínstillt fyrir TensorFlow. Þau eru með a fylkisvinnslueining (MXU) sem annast tensor aðgerðir á skilvirkan hátt. Að nýta TensorFlowlínuritsbundið framkvæmdarlíkan, TPU eru hannaðir til að hámarka útreikninga á tauganeti með því að forgangsraða samhliða líkana og lágmarka minni umferð. Þó að þeir stuðli að hraðari þjálfunartíma, geta TPUs boðið upp á aðra fjölhæfni en GPUs þegar þau eru notuð á vinnuálag utan ramma TensorFlow.
• Taugavinnslueiningar (NPU): Taugavinnslueiningar (NPU) eru hönnuð til að auka gervigreindargetu beint á neytendatækjum eins og snjallsímum. Þessir sérhæfðu vélbúnaðaríhlutir eru hannaðir fyrir ályktunarverkefni á tauganeti, með lítilli leynd og orkunýtingu í forgang. Framleiðendur eru mismunandi í því hvernig þeir hagræða NPU, venjulega miða á sérstök tauganetlög eins og snúningslög. Þessi aðlögun hjálpar til við að lágmarka orkunotkun og draga úr leynd, sem gerir NPU sérstaklega áhrifarík fyrir rauntímaforrit. Hins vegar, vegna sérhæfðrar hönnunar þeirra, geta NPU-tæki lent í samhæfnisvandamálum við samþættingu við mismunandi vettvang eða hugbúnaðarumhverfi.
• Tungumálavinnslueiningar (LPU): The Language Processing Unit (LPU) er sérsniðin ályktunarvél þróuð af Groq, sérstaklega fínstillt fyrir stór tungumálalíkön (LLM). LPUs nota einkjarna arkitektúr til að meðhöndla tölvufrek forrit með raðþáttum. Ólíkt GPU, sem treysta á háhraða gagnasendingu og High Bandwidth Memory (HBM), LPUs nota SRAM, sem er 20 sinnum hraðari og eyðir minni orku. LPUs nota Temporal Instruction Set Computer (TISC) arkitektúr, sem dregur úr þörfinni á að endurhlaða gögn úr minni og forðast HBM skort.

Samhæfni og frammistöðu áskoranir

Þessi fjölgun vinnslueininga hefur leitt til nokkurra áskorana við samþættingu gervigreindarlíkana á fjölbreyttum vélbúnaðarpöllum. Breytingar á arkitektúr, frammistöðumælingum og rekstrartakmörkunum hverrar vinnslueiningar stuðla að flóknu úrvali af samhæfni og frammistöðuvandamálum.

• Ójöfnuður í byggingarlist: Hver tegund vinnslueininga - GPU, TPU, NPU, LPU - hefur einstaka byggingareiginleika. Til dæmis, GPUs skara fram úr í samhliða vinnslu, á meðan TPU eru fínstillt fyrir TensorFlow. Þessi byggingarfræðilegi fjölbreytileiki þýðir að gervigreind líkan sem er fínstillt fyrir eina tegund af örgjörva gæti átt í erfiðleikum með eða orðið fyrir ósamrýmanleika þegar það er sett á aðra. Til að sigrast á þessari áskorun verða verktaki að skilja hverja vélbúnaðartegund vandlega og aðlaga gervigreind líkanið í samræmi við það.
• Árangursmælikvarðar: Afköst gervigreindarlíkana eru verulega mismunandi eftir mismunandi örgjörvum. GPUs, þótt öflugar séu, gætu aðeins verið þær orkunýtnustu fyrir sum verkefni. TPUs, þó hraðari fyrir TensorFlow-undirstaða gerðir, gætu þurft meiri fjölhæfni. NPU, fínstillt fyrir tiltekin taugakerfislög, gætu þurft aðstoð við samhæfni í fjölbreyttu umhverfi. LPU, með sínum einstöku SRAMByggir á arkitektúr, býður upp á hraða og orkunýtni en krefst vandlegrar samþættingar. Það er ógnvekjandi að jafna þessar árangursmælingar til að ná sem bestum árangri á milli kerfa.
• Hagræðingarflækjur: Til að ná sem bestum árangri í ýmsum vélbúnaðaruppsetningum verða verktaki að stilla reiknirit, betrumbæta líkön og nota stuðningsverkfæri og ramma. Þetta felur í sér aðlögun aðferða, svo sem að nota CUDA fyrir GPU, TensorFlow fyrir TPU, og sérhæfð verkfæri fyrir NPU og LPU. Til að takast á við þessar áskoranir krefst tækniþekkingar og skilnings á styrkleikum og takmörkunum sem felast í hverri tegund vélbúnaðar.

Nýlegar lausnir og framtíðarhorfur

Til að takast á við áskoranirnar sem fylgja því að dreifa gervigreind á mismunandi vettvangi krefst sérstakrar viðleitni í hagræðingu og stöðlun. Nokkur frumkvæði eru nú í gangi til að einfalda þessi flóknu ferla:

• Unified AI Frameworks: Áframhaldandi viðleitni er að þróa og staðla gervigreindarramma fyrir marga vélbúnaðarvettvanga. Rammar eins og TensorFlow og PyTorch eru að þróast til að veita alhliða útdrætti sem einfalda þróun og dreifingu á ýmsum örgjörvum. Þessir rammar gera kleift að samþætta óaðfinnanlega og auka skilvirkni í heild með því að lágmarka þörfina fyrir vélbúnaðarsértækar hagræðingar.
• Samvirknistaðlar: Frumkvæði eins og ONNX (Open Neural Network Exchange) skipta sköpum við að setja rekstrarsamhæfisstaðla þvert á gervigreindarramma og vélbúnaðarkerfi. Þessir staðlar auðvelda sléttan flutning líkana sem eru þjálfaðar í einum ramma til fjölbreyttra örgjörva. Að byggja upp rekstrarsamhæfisstaðla er afar mikilvægt til að hvetja til víðtækari upptöku gervigreindartækni í margvíslegum vistkerfum vélbúnaðar.
• Þróunartæki þvert á palla: Hönnuðir vinna að háþróuðum verkfærum og bókasöfnum til að auðvelda uppsetningu gervigreindar á vettvangi. Þessi verkfæri bjóða upp á eiginleika eins og sjálfvirka frammistöðuprófun, eindrægniprófun og sérsniðnar hagræðingarráðleggingar fyrir mismunandi vélbúnaðarumhverfi. Með því að útbúa þróunaraðila með þessum öflugu verkfærum stefnir gervigreind samfélagið að því að flýta fyrir innleiðingu fínstilltra gervigreindarlausna í ýmsum vélbúnaðararkitektúrum.
• Millibúnaðarlausnir: Millibúnaðarlausnir tengja gervigreind módel við fjölbreyttan vélbúnaðarvettvang. Þessar lausnir þýða módelforskriftir í vélbúnaðarsértækar leiðbeiningar og hámarka afköst í samræmi við getu hvers örgjörva. Millihugbúnaðarlausnir gegna mikilvægu hlutverki við að samþætta gervigreind forrit óaðfinnanlega í ýmsum vélbúnaðarumhverfi með því að takast á við samhæfisvandamál og auka skilvirkni reiknivéla.
• Opinn uppspretta samstarf: Frumkvæði með opnum uppspretta hvetja til samvinnu innan gervigreindarsamfélagsins til að búa til sameiginleg úrræði, verkfæri og bestu starfsvenjur. Þessi samstarfsaðferð getur auðveldað hraðri nýsköpun í hagræðingu gervigreindar dreifingaraðferða og tryggt að þróun gagnist breiðari markhópi. Með því að leggja áherslu á gagnsæi og aðgengi stuðlar opinn uppspretta samstarf við að þróa staðlaðar lausnir til að dreifa gervigreind á mismunandi vettvangi.

The Bottom Line

Að dreifa gervigreindum líkönum yfir ýmsar vinnslueiningar - hvort sem það er GPU, TPU, NPU eða LPU - kemur með sanngjarnan hluta af áskorunum. Hver tegund vélbúnaðar hefur sinn einstaka arkitektúr og frammistöðueiginleika, sem gerir það erfitt að tryggja slétta og skilvirka uppsetningu á mismunandi kerfum. Iðnaðurinn verður að takast á við þessi mál með sameinuðum ramma, rekstrarsamhæfisstöðlum, verkfærum á milli vettvanga, millihugbúnaðarlausnum og opnum uppspretta samstarfi. Með því að þróa þessar lausnir geta verktaki sigrast á hindrunum við uppsetningu á vettvangi, sem gerir gervigreindum kleift að standa sig best á hvaða vélbúnaði sem er. Þessar framfarir munu leiða til aðlögunarhæfari og skilvirkari gervigreindarforrita sem eru aðgengileg breiðari markhópi.