कृत्रिम बुद्धि के लिए हार्डवेयर

विशिष्ट कंप्यूटर हार्डवेयर का उपयोग अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कार्यक्रमों को तेजी से और कम ऊर्जा के साथ करने के लिए किया जाता है, जैसे कि लिस्प मशीन, न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग, घटना कैमरा  और भौतिक तंत्रिका नेटवर्क।

लिस्प मशीनें
लिस्प मशीनों को 1970 के दशक के अंत और 1980 के दशक की शुरुआत में प्रोग्रामिंग भाषा लिस्प (प्रोग्रामिंग भाषा)  में लिखे एआई प्रोग्राम को तेजी से चलाने के लिए विकसित किया गया था।

डेटाफ्लो आर्किटेक्चर
एआई के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटाफ्लो आर्किटेक्चर प्रोसेसर पॉलीमॉर्फिक डेटाफ्लो जैसे विभिन्न कार्यान्वयनों के साथ विभिन्न उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं कनवल्शन इंजन किनारा द्वारा (पूर्व में डीप विजन), हेलो द्वारा संरचना-संचालित डेटा प्रवाह, दिमाग  द्वारा डेटाफ्लो  निर्धारण (कंप्यूटिंग) ।

एआई त्वरक
2010 के दशक के बाद से, कंप्यूटर हार्डवेयर में प्रगति ने गहरे तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए अधिक कुशल तरीकों का नेतृत्व किया है जिसमें गैर-रैखिक छिपी इकाइयों की कई परतें और एक बहुत बड़ी आउटपुट परत होती है। 2019 तक, ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग युनिट  (जीपीयू), अक्सर एआई-विशिष्ट संवर्द्धन के साथ, बड़े पैमाने पर वाणिज्यिक क्लाउड एआई को प्रशिक्षित करने के प्रमुख साधन के रूप में केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई (सीपीयू) को विस्थापित कर दिया था। OpenAI ने अनुमान लगाया कि एलेक्सनेट (2012) से लेकर अल्फ़ाज़ेरो (2017) तक की सबसे बड़ी गहन शिक्षण परियोजनाओं में उपयोग की जाने वाली हार्डवेयर गणना, और 3.4 महीने के दोहरे समय की प्रवृत्ति के साथ आवश्यक गणना की मात्रा में 300,000 गुना वृद्धि पाई गई।

स्रोत
श्रेणी:कंप्यूटर हार्डवेयर श्रेणी:आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस