什么是人工智能硬件？
人工智能（AI）是一项革命性技术，它模仿人类智能，使机器能够从经验中学习，适应新信息，并执行与人类类似的任务。硬件是释放人工智能潜能的基石，它为高效处理和分析海量数据提供了必要的计算资源。
人工智能硬件的核心组件
中央处理器（CPU）：
中央处理器是计算机的大脑，负责执行软件应用程序的指令。随着时间的推移，中央处理器不断发展，以满足人工智能应用日益增长的计算需求。新技术允许 CPU 直接在 CPU 上执行人工智能训练或推理任务，并进行一定的加速。
图形处理器 (GPU)：
与 CPU 不同，GPU擅长同时处理多个计算，因此非常适合人工智能算法的并行处理要求。GPU 优化解决方案可利用这一能力显著加速人工智能工作负载。
张量处理单元 (TPU)：
TPU 专为张量运算而设计，是许多深度学习任务的核心。支持或集成 TPU 的硬件可大幅提升性能，实现更快、更高效的人工智能操作。
现场可编程门阵列（FPGAFPGAs）：
FPGA具有可重新配置性，可根据特定计算任务定制硬件，这对人工智能应用大有裨益。
特定应用集成电路 (ASIC)：
ASIC 专为特定的人工智能任务定制，具有卓越的性能和效率。
相关产品和解决方案
人工智能硬件架构
各种硬件架构，如冯诺依曼架构、神经形态架构和数据流架构，在人工智能发展中发挥着举足轻重的作用。许多硬件解决方案与这些架构相匹配，支持人工智能的各种计算模型。
人工智能硬件性能指标
FLOPS（每秒浮点运算）、TOPS（每秒 Tera 运算）、延迟、吞吐量和效率等关键性能指标对于评估人工智能硬件至关重要。人工智能硬件在这些指标上表现出色，为人工智能应用提供了强大而高效的平台。
MLPerf 是人工智能行业的一个著名基准，对于评估人工智能硬件在各种任务中的性能至关重要，它提供了一个标准化的比较指标。此外，数值表示法--FP64（双精度浮点）、FP32（单精度浮点）、FP16（半精度浮点）和 bfloat16（脑浮点）--的选择也对人工智能硬件的性能有重大影响。
虽然 FP64 提供了对科学计算非常重要的高精度，但它往往超出了人工智能任务的需要。FP16 在精度和性能之间取得了平衡，被广泛应用于深度学习应用中。Bfloat16 是专为人工智能量身定制的，它以 16 位格式结合了 FP32 的范围，可提供优化的性能，而不会有明显的精度损失。
这些数字格式的适用性因人工智能应用的具体要求而异，在最大限度地提高人工智能硬件的效率和效能方面发挥着关键作用。
人工智能中的存储与记忆
处理人工智能应用中常见的庞大数据集需要高性能的存储和内存解决方案。存储和内存解决方案旨在满足这些需求，确保快速访问和处理数据。
此外，Petascale 存储产品的集成也起着至关重要的作用，它可提供可扩展性和性能，这对于管理和处理高级人工智能应用中典型的海量数据至关重要。
此外，至关重要的是，存储和内存子系统的设计要让人工智能硬件始终处于忙碌状态。这种设计方法可确保将数据流的瓶颈降至最低，从而实现不间断处理，最大限度地发挥人工智能系统的计算能力。
可扩展性和面向未来的人工智能硬件
考虑到人工智能技术的快速发展，可扩展性和面向未来是人工智能硬件的关键方面。市场上的人工智能硬件解决方案旨在根据人工智能技术的进步进行扩展和调整。这种方法可确保用户的人工智能应用拥有一个长期可靠的平台，能够适应未来的技术发展和不断增长的计算需求。
人工智能硬件的安全考虑因素
在人工智能硬件中，安全性是保障数据完整性和保密性的首要问题。现代人工智能硬件集成了先进的安全功能，为人工智能应用提供了一个安全的平台。这些功能对于保护敏感数据和维护人工智能系统的可信度至关重要，尤其是在涉及关键数据或个人信息的应用中。这些安全措施集成在从硬件组件到软件堆栈的各个层面，以确保全面防范潜在威胁和漏洞。
常见问题
- 什么硬件最适合人工智能？
人工智能的最佳硬件因项目的具体需求而异。不同的制造商提供针对不同人工智能应用的人工智能优化硬件解决方案。 - 人工智能是 CPU 还是 GPU？
人工智能不是 CPU 或 GPU；它是一个技术领域，可以利用这些组件来实现和加速。 - 人工智能使用哪些硬件和软件？
人工智能中使用了来自不同制造商的强大硬件平台，这些平台与流行的人工智能软件框架兼容。这些平台可实现人工智能应用的无缝部署和扩展。
CPU、GPU、TPU 和FPGA等核心硬件组件对于实现人工智能至关重要。各种人工智能优化硬件解决方案为人工智能应用奠定了坚实的基础。- 为人工智能购买什么样的 GPU？
来自英伟达、AMD 和英特尔等公司的高性能 GPU 在人工智能界备受推崇。许多系统的设计都集成了这些功能强大的 GPU，为人工智能工作负载提供了高性能平台。