Kelių platformų diegimo kliūčių įveikimas AI apdorojimo įrenginių amžiuje

Dirbtinio intelekto aparatinė įranga sparčiai auga, naudojant tokius apdorojimo įrenginius kaip CPU, GPU, TPU ir NPU, kurių kiekvienas sukurtas konkretiems skaičiavimo poreikiams. Ši įvairovė skatina naujoves, bet taip pat kelia iššūkių diegiant AI įvairiose sistemose. Architektūros, instrukcijų rinkinių ir galimybių skirtumai gali sukelti suderinamumo problemų, našumo spragų ir optimizavimo galvos skausmų įvairiose aplinkose. Įsivaizduokite, kad dirbate su AI modeliu, kuris sklandžiai veikia viename procesoriuje, bet sunkiai dėl šių skirtumų su kitu. Kūrėjams ir tyrėjams tai reiškia, kad reikia spręsti sudėtingas problemas, siekiant užtikrinti, kad jų AI sprendimai būtų veiksmingi ir keičiami visų tipų aparatinėje įrangoje. Kadangi dirbtinio intelekto apdorojimo įrenginiai tampa vis įvairesni, labai svarbu rasti veiksmingas diegimo strategijas. Tai ne tik dalykų suderinimas; Tai yra našumo optimizavimas, kad kiekvienas procesorius būtų kuo geriau išnaudotas. Tai apima algoritmų koregavimą, modelių koregavimą ir įrankių bei sistemų, palaikančių kelių platformų suderinamumą, naudojimą. Tikslas yra sukurti vientisą aplinką, kurioje dirbtinio intelekto programos veiktų gerai, nepaisant pagrindinės aparatinės įrangos. Šiame straipsnyje gilinamasi į kelių platformų diegimo dirbtinio intelekto sudėtingumą, atskleidžiant naujausius pasiekimus ir strategijas, kaip įveikti šiuos iššūkius. Suprasdami ir pašalindami kliūtis diegti AI įvairiuose apdorojimo įrenginiuose, galime paruošti kelią labiau pritaikomiems, efektyvesniems ir visuotinai prieinamiems AI sprendimams.

Įvairovės supratimas

Pirmiausia panagrinėkime pagrindines šių AI apdorojimo įrenginių charakteristikas.

• Grafikos apdorojimo įrenginiai (GPU): Iš pradžių sukurta grafikos atvaizdavimui, GPU tapo būtini AI skaičiavimams dėl lygiagretaus apdorojimo galimybių. Jie sudaryti iš tūkstančių mažų branduolių, kurie vienu metu gali valdyti kelias užduotis, puikiai tinka lygiagrečioms užduotims, pvz., matricos operacijoms, todėl jie idealiai tinka neuroninio tinklo mokymui. Naudoja GPU CUDA (Compute Unified Device Architecture), leidžianti kūrėjams rašyti programinę įrangą C arba C++, kad būtų galima efektyviai atlikti lygiagretųjį skaičiavimą. Nors GPU optimizuoti pralaidumui ir gali lygiagrečiai apdoroti didelius duomenų kiekius, jie gali būti efektyvūs tik kai kuriems AI darbo krūviams.
• Tenzoriaus apdorojimo vienetai (TPU): Tenzoriaus apdorojimo vienetai (TPU) „Google“ pristatė, ypatingą dėmesį skirdama dirbtinio intelekto užduočių tobulinimui. Jie puikiai pagreitina tiek išvadų, tiek mokymo procesus. TPU yra pagal užsakymą sukurti ASIC (programoms būdingi integriniai grandynai), optimizuoti „TensorFlow“. Juose yra a matricos apdorojimo blokas (MXU) kuris efektyviai tvarko tenzorines operacijas. Naudojant TensorFlowGrafikais pagrįstas vykdymo modelis, TPU yra skirti optimizuoti neuroninio tinklo skaičiavimus, teikiant pirmenybę modelio lygiagretumui ir sumažinant atminties srautą. Nors jie prisideda prie greitesnio treniruočių laiko, TPU gali pasiūlyti kitokį universalumą nei GPU, kai jie taikomi darbo krūviams už „TensorFlow“ sistemos ribų.
• Neuroniniai apdorojimo įrenginiai (NPU): Neuroniniai apdorojimo įrenginiai (NPU) sukurti siekiant pagerinti AI galimybes tiesiogiai vartotojų įrenginiuose, pvz., išmaniuosiuose telefonuose. Šie specializuoti aparatinės įrangos komponentai yra skirti neuroninio tinklo išvadų užduotims, teikiant pirmenybę mažam delsos laikui ir energijos vartojimo efektyvumui. Gamintojai nevienodai optimizuoja NPU, paprastai taikydami konkrečius neuroninio tinklo sluoksnius, pvz., konvoliucinius sluoksnius. Šis pritaikymas padeda sumažinti energijos suvartojimą ir delsą, todėl NPU yra ypač veiksmingi realiojo laiko programoms. Tačiau dėl savo specializuoto dizaino NPU gali susidurti su suderinamumo problemomis, kai jie integruojami su skirtingomis platformomis ar programinės įrangos aplinkomis.
• Kalbos apdorojimo vienetai (LPU): Geriausios Kalbos apdorojimo įrenginys (LPU) yra Groq sukurtas pritaikytas išvadų variklis, specialiai optimizuotas didelėms kalbų modeliams (LLM). LPU naudoja vieno branduolio architektūrą, kad galėtų apdoroti daug skaičiavimo reikalaujančias programas su nuosekliu komponentu. Skirtingai nuo GPU, kurie priklauso nuo didelės spartos duomenų perdavimo ir Didelio pralaidumo atmintis (HBM), LPU naudoja SRAM, kuri yra 20 kartų greitesnė ir sunaudoja mažiau energijos. LPU naudoja laikino instrukcijų rinkinio kompiuterio (TISC) architektūrą, todėl sumažėja poreikis iš naujo įkelti duomenis iš atminties ir išvengiama HBM trūkumo.

Suderinamumo ir našumo iššūkiai

Šis apdorojimo vienetų gausėjimas sukėlė keletą iššūkių integruojant AI modelius įvairiose aparatinės įrangos platformose. Kiekvieno apdorojimo bloko architektūros, našumo metrikos ir veikimo apribojimų skirtumai prisideda prie sudėtingų suderinamumo ir našumo problemų.

• Architektūriniai skirtumai: Kiekvienas procesoriaus tipas – GPU, TPU, NPU, LPU – turi unikalių architektūrinių savybių. Pavyzdžiui, GPU pasižymi lygiagrečiu apdorojimu, o TPU yra optimizuoti „TensorFlow“. Ši architektūrinė įvairovė reiškia, kad AI modelis, tiksliai suderintas vieno tipo procesoriams, gali susidurti su problemomis arba susidurti su nesuderinamumu, kai naudojamas kitame procesoriuje. Norėdami įveikti šį iššūkį, kūrėjai turi gerai suprasti kiekvieną aparatūros tipą ir atitinkamai pritaikyti AI modelį.
• Veiklos rodikliai: AI modelių našumas skirtinguose procesoriuose labai skiriasi. GPU, nors ir galingi, gali būti efektyviausi energiją naudojanti tik kai kurioms užduotims atlikti. TPU, nors ir greitesni TensorFlow modeliuose, gali prireikti daugiau universalumo. NPU, optimizuotiems konkretiems neuroninio tinklo sluoksniams, gali prireikti pagalbos dėl suderinamumo įvairiose aplinkose. LPU su savo unikalumu SRAMpagrįsta architektūra, siūlo greitį ir energijos vartojimo efektyvumą, tačiau reikalauja kruopštaus integravimo. Subalansuoti šias našumo metrikas siekiant optimalių rezultatų įvairiose platformose yra bauginantis.
• Optimizavimo sudėtingumas: Norėdami pasiekti optimalų našumą įvairiose aparatinės įrangos sąrankose, kūrėjai turi koreguoti algoritmus, tobulinti modelius ir naudoti pagalbinius įrankius bei sistemas. Tai apima strategijų pritaikymą, pvz., CUDA panaudojimą GPU, TensorFlow TPU ir specializuotus įrankius NPU ir LPU. Norint išspręsti šiuos iššūkius, reikia techninių žinių ir supratimo apie kiekvieno tipo aparatūros pranašumus ir trūkumus.

Nauji sprendimai ir ateities perspektyvos

Norint išspręsti AI diegimo įvairiose platformose iššūkius, reikia dėti daug pastangų optimizuojant ir standartizuojant. Šiuo metu vykdomos kelios iniciatyvos, kuriomis siekiama supaprastinti šiuos sudėtingus procesus:

• Vieningi AI pagrindai: Nuolatos dedamos pastangos kurti ir standartizuoti AI sistemas, pritaikytas kelioms aparatinės įrangos platformoms. Sistemos, tokios kaip TensorFlow ir „PyTorch“ tobulėja, kad pateiktų išsamias abstrakcijas, kurios supaprastina kūrimą ir diegimą įvairiuose procesoriuose. Šios sistemos leidžia sklandžiai integruoti ir padidinti bendrą našumo efektyvumą sumažindamos su aparatūra susijusio optimizavimo poreikį.
• Sąveikos standartai: Iniciatyvos kaip ONNX (Open Neural Network Exchange) yra labai svarbūs nustatant AI sistemų ir aparatinės įrangos platformų sąveikumo standartus. Šie standartai palengvina sklandų modelių, parengtų vienoje sistemoje, perdavimą įvairiems procesoriams. Sąveikos standartų kūrimas yra labai svarbus norint paskatinti plačiau taikyti AI technologijas įvairiose aparatinės įrangos ekosistemose.
• Kelių platformų kūrimo įrankiai: Kūrėjai dirba su pažangiais įrankiais ir bibliotekomis, kad palengvintų kelių platformų AI diegimą. Šie įrankiai siūlo tokias funkcijas kaip automatinis našumo profiliavimas, suderinamumo testavimas ir pritaikytos optimizavimo rekomendacijos skirtingoms aparatinės įrangos aplinkoms. Suteikdama kūrėjams šiuos patikimus įrankius, AI bendruomenė siekia paspartinti optimizuotų AI sprendimų diegimą įvairiose aparatinės įrangos architektūrose.
• Tarpinės programinės įrangos sprendimai: Tarpinės programinės įrangos sprendimai sujungia AI modelius su įvairiomis aparatinės įrangos platformomis. Šie sprendimai modelio specifikacijas paverčia konkrečios aparatinės įrangos instrukcijomis, optimizuodami našumą pagal kiekvieno procesoriaus galimybes. Tarpinės programinės įrangos sprendimai atlieka labai svarbų vaidmenį sklandžiai integruojant AI programas įvairiose aparatinės įrangos aplinkose, nes sprendžia suderinamumo problemas ir didina skaičiavimo efektyvumą.
• Atvirojo kodo bendradarbiavimas: Atvirojo kodo iniciatyvos skatina bendradarbiauti AI bendruomenėje kuriant bendrus išteklius, įrankius ir geriausią praktiką. Šis bendradarbiavimo metodas gali palengvinti greitas naujoves optimizuojant AI diegimo strategijas, užtikrinant, kad pokyčiai būtų naudingi platesnei auditorijai. Atvirojo kodo bendradarbiavimas, pabrėždamas skaidrumą ir prieinamumą, prisideda prie standartizuotų sprendimų, skirtų dirbtinio intelekto diegimui įvairiose platformose, tobulinimo.

Bottom Line

Diegiant AI modelius įvairiuose apdorojimo įrenginiuose, nesvarbu, ar tai būtų GPU, TPU, NPU ar LPU, kyla nemažai iššūkių. Kiekvienas aparatinės įrangos tipas turi savo unikalią architektūrą ir našumo ypatybes, todėl sunku užtikrinti sklandų ir efektyvų diegimą įvairiose platformose. Pramonė turi spręsti šias problemas, naudodama vieningas sistemas, sąveikumo standartus, kelių platformų įrankius, tarpinės programinės įrangos sprendimus ir atvirojo kodo bendradarbiavimą. Kurdami šiuos sprendimus, kūrėjai gali įveikti kliūtis, kylančias diegiant įvairiose platformose, leisdami dirbtiniam intelektui optimaliai veikti bet kurioje aparatinėje įrangoje. Dėl šios pažangos bus lengviau pritaikomos ir efektyvesnės AI programos, prieinamos platesnei auditorijai.