自 2022 年底以来，人工智能 (AI) 取得了显著进步。越来越复杂的基于 AI 的软件应用程序通过提供创造性的解决方案正在彻底改变各个领域。从无缝的客户服务聊天机器人到令人惊叹的视觉生成器，人工智能正在提高我们的日常体验。然而，在幕后，人工智能硬件成为推动这些智能系统的关键要素。
什么是人工智能硬件？ AI 硬件是指专门设计用于高效执行 AI 相关任务的计算机硬件，包括提供更快处理和更低功耗的特定芯片和集成电路。此外，它们还提供有效执行人工智能算法和模型所需的基础设施。
人工智能硬件在机器学习中的作用至关重要，因为它有助于执行深度学习模型的复杂程序。此外，与中央处理器 (CPU) 等传统计算机硬件相比，AI 硬件可以加速更多进程，显著减少算法训练和执行所需的时间和成本。
此外，随着人工智能和机器学习模型的日益普及，对加速解决方案的需求也越来越大。因此，全球领先的 GPU 制造商 Nvidia 等公司实现了大幅增长。 2023 年 6 月，《华盛顿邮报》报道，英伟达的市值超过 1 万亿美元，超过了特斯拉和 Meta 的市值。 Nvidia 的成功凸显了 AI 硬件在当今技术领域的重要性。
以下，是5种最有发展前景的AI硬件，供大家参考。
如果您熟悉什么是边缘计算，就可能对边缘计算芯片有所了解。这些专用处理器专门设计用于在网络边缘运行AI模型。借助边缘计算芯片，用户可以直接在数据源处理数据并执行关键分析操作，而无需将数据传输到集中式系统。
边缘计算芯片的应用是多种多样和广泛的。它们在自动驾驶汽车、面部识别系统、智能相机、无人机、便携式医疗设备和其他实时决策场景中找到了实用性。
边缘计算芯片优势显著。首先，它们通过在源头附近处理数据大大减少了延迟，从而提高了 AI 生态系统的整体性能。此外，边缘计算通过最小化需要传输到云的数据量来增强安全性。
以下是边缘计算芯片领域的一些AI硬件领先厂商：
有些人可能会疑惑，“什么是量子计算，它是真实存在的吗？ ”量子计算确实是一个真实的、先进的计算系统，它基于量子力学原理运行。传统计算机使用比特，而量子计算则利用量子比特 (qubit) 来执行计算。这些量子比特使量子计算系统能够更有效地处理大型数据集，使其非常适合人工智能、机器学习和深度学习模型。
量子硬件的应用有可能彻底改变人工智能算法。例如，在药物发现中，量子硬件可以模拟分子的行为，帮助研究人员准确识别新药。同样，在材料科学中，它可以为气候变化预测做出贡献。金融部门可以通过开发价格预测工具从量子硬件中受益。
以下是量子计算对 AI 的显著优势：
速度量子计算机比传统计算机快得多，能够在几秒钟内解决需要数十亿年的复杂问题。
准确性：量子计算允许在更短的时间内使用大量数据训练AI模型，从而提高预测和分析的准确性。
创新量子计算硬件为市场的新发展和突破开辟了可能性，释放了以前无法实现的计算能力。
专用集成电路 （ASIC） 专为图像处理和语音识别等目标任务而设计，其目的是加速人工智能程序以满足您业务的特定需求，提供高效的基础设施，提高生态系统内的整体速度。
与传统的中央处理器 (CPU) 或图形处理器 (GPU) 相比，ASIC 更具成本效益。这是由于它们的电源效率和卓越的任务性能，超越了 CPU 和 GPU。因此，ASIC 促进了跨各种应用的 AI 算法。
这些集成电路可以处理大量数据，有助于训练人工智能模型。它们的应用扩展到不同领域，包括文本和语音数据的自然语言处理。此外，它们简化了复杂机器学习机制的部署。
神经形态硬件代表了计算机硬件技术的重大进步，旨在模仿人脑的功能。这种创新的硬件模拟了人类的神经系统，并采用了 神经网络基础设施，以自下而上的方法进行操作。该网络由互连的处理器组成，称为神经元。
与按顺序处理数据的传统计算硬件相比，神经形态硬件在并行处理方面表现出色。这种并行处理能力使网络能够同时执行多个任务，从而提高速度和能源效率。
此外，神经形态硬件还提供了其他几个引人注目的优势。它可以使用广泛的数据集进行训练，使其适用于广泛的应用，包括图像检测、语音识别和自然语言处理。此外，神经形态硬件的准确性非常出色，因为它可以从大量数据中快速学习。
以下是一些最著名的神经形态计算应用程序：
自动驾驶汽车可以利用神经形态计算硬件来增强它们感知和解释周围环境的能力。
在医学诊断中，神经形态硬件可以提供图像检测功能，帮助识别疾病。
各种 IoT（物联网）设备可以利用神经形态硬件来收集和分析数据，从而实现高效的数据处理和决策。
现场可编程门阵列 (FPGA) 是一种先进的集成电路，可为实施 AI 软件提供宝贵的优势。这些专用芯片可以定制和编程以满足 AI 生态系统的特定要求，因此获得了“现场可编程”的称号。
FPGA 由互连和可编程的可配置逻辑块 (CLB) 组成。这种固有的灵活性允许人工智能领域的广泛应用。此外，可以对这些芯片进行编程以处理不同复杂程度的操作，以适应系统的特定需求。
FPGA 的操作类似于只读存储器芯片，但具有更高的门容量，因此具有可重新编程的优势。这意味着它们可以多次编程，允许根据不断变化的需求进行调整和可扩展性。此外，FPGA 比传统计算硬件更高效，为 AI 应用程序提供了稳健且具有成本效益的架构。
除了定制和性能优势外，FPGA 还提供增强的安全措施。它们完整的架构确保了强大的保护，使它们对于安全的 AI 实施来说是可靠的。
人工智能硬件正处于变革性进步的风口浪尖。不断发展的人工智能应用程序需要专门的系统来满足计算需求。处理器、加速器和神经形态芯片的创新优先考虑效率、速度、节能和并行计算。将人工智能硬件集成到边缘和物联网设备中，可以实现设备上处理、减少延迟和增强隐私。与量子计算和神经形态工程的融合释放了指数能力和类人学习的潜力。
AI 硬件的未来有望产生强大、高效和专业的计算系统，这些系统将彻底改变行业并重塑我们与智能技术的交互。
原文标题：The 5 Most Promising AI Hardware Technologies
原文作者：WASAY ALI
