AI चिप्स का उदय

AI चिप्स को अपनाने में वृद्धि हुई है, चिप निर्माताओं ने विभिन्न प्रकार के क्षेत्रों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP), कंप्यूटर दृष्टि, रोबोटिक्स, और नेटवर्क सुरक्षा जैसे ऑटोमोटिव, IT हेल्थकेयर और खुदरा सहित विभिन्न प्रकार के एआई अनुप्रयोगों को पावर देने के लिए इन चिप्स के विभिन्न प्रकारों को डिजाइन किया है। .

हाल की घटनाएं

• एनवीडिया ने हाल ही में अपने H100 GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) की घोषणा की: दुनिया के सबसे बड़े और सबसे शक्तिशाली AI एक्सेलेरेटर में से एक, 80 अरब ट्रांजिस्टर के साथ पैक किया गया।
• इससे पहले इंटेल ने डेटा केंद्रों में प्रशिक्षण और अनुमान लगाने के लिए ग्राहकों को गहन शिक्षण गणना विकल्प प्रदान करने के लिए नए एआई चिप्स लॉन्च किए थे।
• डेटा केंद्रों में AI चिप्स की बढ़ती स्वीकार्यता बाजार के विकास को चलाने वाले प्रमुख कारकों में से एक है।

AI चिप्स क्या हैं?

• वे विशिष्ट वास्तुकला के साथ बनाए गए हैं और गहन शिक्षण-आधारित अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए AI त्वरण को एकीकृत किया है।
• डीप लर्निंग उर्फ एक्टिव न्यूरल नेटवर्क (ANN) या डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN), मशीन लर्निंग का एक सबसेट है और AI की व्यापक छतरी के नीचे आता है।
• यह कंप्यूटर कमांड या एल्गोरिदम की एक श्रृंखला को जोड़ती है जो गतिविधि और मस्तिष्क संरचना को उत्तेजित करती है।
• DNN एक प्रशिक्षण चरण से गुजरते हैं, मौजूदा डेटा से नई क्षमताओं को सीखते हैं।
• यह तब अनुमान लगा सकता है, गहन शिक्षण प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई इन क्षमताओं को लागू करके पहले के अनदेखे डेटा के विरुद्ध भविष्यवाणियां करने के लिए।
• यह भारी मात्रा में डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने की प्रक्रिया को तेज़ और आसान बना सकता है।
• ये चिप्स, अपने हार्डवेयर आर्किटेक्चर और पूरक पैकेजिंग, मेमोरी, स्टोरेज और इंटरकनेक्ट तकनीकों के साथ, डेटा को सूचना में और फिर ज्ञान में बदलने में मदद करने के लिए एआई को अनुप्रयोगों के व्यापक स्पेक्ट्रम में डालना संभव बनाते हैं।
• विभिन्न प्रकार के AI चिप्स: एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट (ASIC), फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरेज़ (FPGA), सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट्स (CPU) और GPU, जिन्हें विविध AI अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

क्या वे पारंपरिक चिप्स से अलग हैं?

• पारंपरिक चिप्स लगातार दो हार्डवेयर घटकों के बीच कमांड और डेटा को स्थानांतरित करते हैं।
  • ये AI अनुप्रयोगों के लिए आदर्श नहीं हैं क्योंकि वे एआई वर्कलोड की उच्च कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को संभालने में सक्षम नहीं होंगे जिनमें बड़ी मात्रा में डेटा होता है।
  • कुछ उच्च-स्तरीय पारंपरिक चिप्स कुछ AI अनुप्रयोगों को संसाधित करने में सक्षम हो सकते हैं।
• AI चिप्स में आम तौर पर प्रोसेसर कोर के साथ-साथ कई AI-अनुकूलित कोर (चिप के पैमाने के आधार पर) होते हैं जिन्हें कम्प्यूटेशनल कार्यों को करते समय सद्भाव में काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• वे गैर-AI अनुप्रयोगों को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए अन्य प्रोसेसर कोर के साथ घनिष्ठ एकीकरण के कारण, कम-विलंबता अनुमान के साथ विषम उद्यम-वर्ग AI वर्कलोड की मांगों के लिए अनुकूलित हैं।
• AI चिप्स, पारंपरिक चिप्स की वास्तुकला की फिर से कल्पना करें, स्मार्ट उपकरणों को कम से कम बिजली की खपत के साथ वास्तविक समय में वस्तु का पता लगाने और विभाजन जैसे परिष्कृत गहन शिक्षण कार्यों को करने में सक्षम बनाता है।

उनके आवेदन क्या हैं?

• AI चिप्स पर कई स्मार्ट मशीनों और उपकरणों के लिए मुकदमा दायर किया जाता है, ताकि डेटा सेंटर-क्लास कंप्यूटर से लेकर एज डिवाइस तक का प्रदर्शन किया जा सके।
• इनमें से कुछ चिप्स अत्याधुनिक AI अनुप्रयोगों को अधिक कुशलता से चलाने के लिए इन-व्हीकल कंप्यूटरों का समर्थन करते हैं।
• वे पहनने योग्य इलेक्ट्रॉनिक्स, ड्रोन और रोबोट में कम्प्यूटेशनल इमेजिंग के अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करते हैं।
• चैटबॉट और मैसेंजर, स्लैक और अन्य जैसे ऑनलाइन चैनलों की मांग में वृद्धि के कारण एनएलपी अनुप्रयोगों के लिए AI चिप्स का उपयोग बढ़ गया है।
• NLP का उपयोग उपयोगकर्ता संदेशों और संवादी तर्क का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
• वे ग्राहकों को बैंकिंग, वित्त, व्यापार, बीमा अनुप्रयोगों और ग्राहक इंटरैक्शन में बड़े पैमाने पर व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करते हैं।
• एक समर्पित निष्कर्ष त्वरक जिसमें प्रमुख गहन शिक्षण ढांचे के लिए समर्थन शामिल है, कंपनियों को अपने डेटा की पूरी क्षमता का उपयोग करने की अनुमति देगा।

भविष्य की संभावनाओं

• AI कंपनी सेरेब्रस सिस्टम्स ने अपने ब्रेन-स्केल AI सॉल्यूशन के साथ एक नया मानक स्थापित किया, जिससे भविष्य में और अधिक उन्नत समाधानों का मार्ग प्रशस्त हुआ।
• इसका CS-2, वेफर स्केल इंजन (WSE-2) द्वारा संचालित, एक सिंगल वेफर-स्केल चिप है जिसमें 2.6 ट्रिलियन ट्रांजिस्टर और 8,50,000 AI अनुकूलित कोर हैं।
• एक एकल CS-2 त्वरक आकार में 120 ट्रिलियन से अधिक मापदंडों (synapse समकक्ष) के मॉडल का समर्थन कर सकता है।
• न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग, जैविक मस्तिष्क की गतिविधि के आधार पर एक इंजीनियरिंग पद्धति का उपयोग करता है।
• ऑटोमोटिव उद्योग में न्यूरोमॉर्फिक चिप्स को अपनाने में अगले कुछ वर्षों में वृद्धि होने की उम्मीद है।
• स्मार्ट घरों और शहरों की आवश्यकता में वृद्धि, और AI स्टार्ट-अप में निवेश में वृद्धि से वैश्विक एआई चिप बाजार के विकास को गति मिलने की उम्मीद है।

परीक्षा ट्रैक

प्रीलिम्स टेक अवे

• कृत्रिम बुद्धि - तंत्र, अनुप्रयोग
• सेमीकंडक्टर चिप