人工智能 (AI)是一種模仿人類智能的革命性技術，使機器能夠從經驗中學習、適應新信息并執行類似人類的任務。硬件是釋放人工智能潛力的基石，提供必要的計算資源來高效處理和分析大量數據。

AI硬件核心部件

1. 中央處理器 (CPU)：CPU是計算機的大腦，執行軟件應用程序的指令。隨著時間的推移，CPU 不斷發展，以滿足AI 應用程序日益增長的計算需求。新技術允許 CPU 直接在 CPU 上執行 AI 訓練或推理任務，并具有一定的加速。
2. 圖形處理單元 (GPU)：與 CPU 不同，GPU擅長同時處理多個計算，使其成為 AI 算法并行處理要求的理想選擇。GPU優化解決方案利用此功能顯著加速 AI 工作負載。
3. 張量處理單元 (TPU)：TPU 旨在出色地完成張量運算，這是許多深度學習任務的核心。支持或集成 TPU 的硬件可大幅提升性能，實現更快、更高效的 AI 運算。
4. 現場可編程門陣列（FPGA）：FPGA具有可重構性，允許硬件根據特定的計算任務進行定制，這對AI 應用大有裨益。
5. 專用集成電路 (ASIC)：ASIC 專為特定的 AI 任務而定制，提供卓越的性能和效率。
6. 神經網絡處理器 (NNP)：NNP 專門用于加速神經網絡計算，這對許多AI 應用至關重要。

AI 硬件架構

馮·諾依曼架構、神經形態架構和數據流架構等各種硬件架構在 AI 開發中發揮著關鍵作用。許多硬件解決方案與這些架構保持一致，支持 AI 的各種計算模型。

AI 硬件性能指標

FLOPS（每秒浮點運算次數）、TOPS（每秒萬億次運算次數）、延遲、吞吐量和效率等關鍵性能指標對于評估 AI 硬件至關重要。AI 硬件在這些指標上表現出色，為AI 應用提供了強大而高效的平臺。

MLPerf 是 AI 行業的重要基準，它對于評估 AI 硬件在各種任務中的性能至關重要，可提供標準化的比較指標。此外，數值表示的選擇 — FP64（雙精度浮點）、FP32（單精度浮點）、FP16（半精度浮點）和 bfloat16（腦浮點） — 會顯著影響 AI 硬件性能。

雖然 FP64 提供了高精度，這對于科學計算很重要，但它通常超出了 AI 任務所需的精度。FP16 在精度和性能之間實現了平衡，被廣泛用于深度學習應用。專為 AI 量身定制的 Bfloat16 將 FP32 的范圍結合為 16 位格式，可提供優化的性能，而不會造成明顯的精度損失。

這些數字格式的適用性取決于人工智能應用的具體要求，在最大限度地提高人工智能硬件的效率和有效性方面發揮著關鍵作用。

人工智能中的存儲和內存

處理AI 應用中常見的大量數據集需要高性能存儲和內存解決方案。存儲和內存解決方案旨在滿足這些需求，確保快速的數據訪問和處理。

此外，Petascale存儲產品的集成起著至關重要的作用，它提供了管理和處理高級AI應用中典型的海量數據所必需的可擴展性和性能。

此外，存儲和內存子系統的設計必須始終讓 AI 硬件保持繁忙狀態。這種設計方法可確保數據流中的瓶頸最小，從而實現不間斷處理并最大限度地發揮 AI 系統的計算能力。

可擴展性和面向未來的 AI 硬件

考慮到人工智能技術的快速發展，可擴展性和面向未來性是人工智能硬件的關鍵方面。市場上的人工智能硬件解決方案旨在擴展并適應人工智能技術的進步。這種方法可確保用戶擁有一個長期可靠的人工智能應用平臺，能夠適應未來的技術發展和不斷增長的計算需求。

人工智能硬件的安全考慮

在人工智能硬件中，安全性是保障數據完整性和機密性的首要考慮因素。現代人工智能硬件集成了先進的安全功能，為人工智能應用提供了安全的平臺。這些功能對于保護敏感數據和維護人工智能系統的可信度至關重要，尤其是在涉及關鍵數據或個人信息的應用中。此類安全措施集成在從硬件組件到軟件堆棧的各個層面，以確保全面防范潛在威脅和漏洞。

常問問題

哪種硬件最適合 AI？

最適合 AI 的硬件因項目的具體需求而異。不同的制造商提供針對不同AI 應用量身定制的 AI 優化硬件解決方案。

AI是CPU還是GPU？

AI不是CPU或GPU；它是一個可以利用這些組件進行實現和加速的技術領域。

人工智能使用什么硬件和軟件？人工智能使用

來自不同制造商的強大硬件平臺，與流行的人工智能軟件框架兼容。這些平臺支持人工智能應用程序的無縫部署和擴展。

什么硬件使 AI 成為可能？

CPU、GPU、TPU 和FPGA等核心硬件組件對于實現 AI 至關重要。各種針對 AI 優化的硬件解決方案為AI 應用提供了堅實的基礎。

為 AI 購買什么 GPU？

AI 社區強烈推薦 NVIDIA、AMD 和 Intel 等公司的高性能 GPU。許多系統都設計為集成這些強大的 GPU，為 AI 工作負載提供高性能平臺。