什么是AI硬件？

人工智能 (AI)是一种模仿人类智能的革命性技术，使机器能够从经验中学习、适应新信息并执行类似人类的任务。硬件是释放人工智能潜力的基石，提供必要的计算资源来高效处理和分析大量数据。

AI硬件核心部件

1. 中央处理器 (CPU)：CPU是计算机的大脑，执行软件应用程序的指令。随着时间的推移，CPU 不断发展，以满足AI 应用程序日益增长的计算需求。新技术允许 CPU 直接在 CPU 上执行 AI 训练或推理任务，并具有一定的加速。
2. 图形处理单元 (GPU)：与 CPU 不同，GPU擅长同时处理多个计算，使其成为 AI 算法并行处理要求的理想选择。GPU优化解决方案利用此功能显著加速 AI 工作负载。
3. 张量处理单元 (TPU)：TPU 旨在出色地完成张量运算，这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 AI 运算。
4. 现场可编程门阵列（FPGA）：FPGA具有可重构性，允许硬件根据特定的计算任务进行定制，这对AI 应用大有裨益。
5. 专用集成电路 (ASIC)：ASIC 专为特定的 AI 任务而定制，提供卓越的性能和效率。
6. 神经网络处理器 (NNP)：NNP 专门用于加速神经网络计算，这对许多AI 应用至关重要。

AI 硬件架构

冯·诺依曼架构、神经形态架构和数据流架构等各种硬件架构在 AI 开发中发挥着关键作用。许多硬件解决方案与这些架构保持一致，支持 AI 的各种计算模型。

AI 硬件性能指标

FLOPS（每秒浮点运算次数）、TOPS（每秒万亿次运算次数）、延迟、吞吐量和效率等关键性能指标对于评估 AI 硬件至关重要。AI 硬件在这些指标上表现出色，为AI 应用提供了强大而高效的平台。

MLPerf 是 AI 行业的重要基准，它对于评估 AI 硬件在各种任务中的性能至关重要，可提供标准化的比较指标。此外，数值表示的选择 — FP64（双精度浮点）、FP32（单精度浮点）、FP16（半精度浮点）和 bfloat16（脑浮点） — 会显著影响 AI 硬件性能。

虽然 FP64 提供了高精度，这对于科学计算很重要，但它通常超出了 AI 任务所需的精度。FP16 在精度和性能之间实现了平衡，被广泛用于深度学习应用。专为 AI 量身定制的 Bfloat16 将 FP32 的范围结合为 16 位格式，可提供优化的性能，而不会造成明显的精度损失。

这些数字格式的适用性取决于人工智能应用的具体要求，在最大限度地提高人工智能硬件的效率和有效性方面发挥着关键作用。

人工智能中的存储和内存

处理AI 应用中常见的大量数据集需要高性能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，确保快速的数据访问和处理。

此外，Petascale存储产品的集成起着至关重要的作用，它提供了管理和处理高级AI应用中典型的海量数据所必需的可扩展性和性能。

此外，存储和内存子系统的设计必须始终让 AI 硬件保持繁忙状态。这种设计方法可确保数据流中的瓶颈最小，从而实现不间断处理并最大限度地发挥 AI 系统的计算能力。

可扩展性和面向未来的 AI 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性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扩展并适应人工智能技术的进步。这种方法可确保用户拥有一个长期可靠的人工智能应用平台，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

在人工智能硬件中，安全性是保障数据完整性和机密性的首要考虑因素。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。此类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。

常问问题

哪种硬件最适合 AI？

最适合 AI 的硬件因项目的具体需求而异。不同的制造商提供针对不同AI 应用量身定制的 AI 优化硬件解决方案。

AI是CPU还是GPU？

AI不是CPU或GPU；它是一个可以利用这些组件进行实现和加速的技术领域。

人工智能使用什么硬件和软件？人工智能使用

来自不同制造商的强大硬件平台，与流行的人工智能软件框架兼容。这些平台支持人工智能应用程序的无缝部署和扩展。

什么硬件使 AI 成为可能？

CPU、GPU、TPU 和FPGA等核心硬件组件对于实现 AI 至关重要。各种针对 AI 优化的硬件解决方案为AI 应用提供了坚实的基础。

为 AI 购买什么 GPU？

AI 社区强烈推荐 NVIDIA、AMD 和 Intel 等公司的高性能 GPU。许多系统都设计为集成这些强大的 GPU，为 AI 工作负载提供高性能平台。