विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) चिप्स
- 24 May 2022
- 9 min read
प्रिलिम्स के लिये:आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, एक्टिव न्यूरल नेटवर्क, मशीन लर्निंग मेन्स के लिये:आईटी और कंप्यूटर |
चर्चा में क्यों?
हाल के वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) चिप अपनाने के मामले में वृद्धि हुई है, चिप निर्माताओं ने AI अनुप्रयोगों को बढ़ावा देने के लिये विभिन्न प्रकार के चिप डिज़ाइन किये हैं।
AI चिप के बारे में:
- परिचय:
- AI चिप को एक विशिष्ट आर्किटेक्चर के साथ डिज़ाइन किया गया है और इसमें गहन शिक्षण-आधारित अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिये AI त्वरण को एकीकृत किया गया है।
- डीप लर्निंग जिसे एक्टिव न्यूरल नेटवर्क (ANN) या डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) के रूप में भी जाना जाता है, मशीन लर्निंग का एक सब-सेट है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के अंतर्गत आता है।
- AI चिप को एक विशिष्ट आर्किटेक्चर के साथ डिज़ाइन किया गया है और इसमें गहन शिक्षण-आधारित अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिये AI त्वरण को एकीकृत किया गया है।
- कार्य:
- यह कंप्यूटर कमांड या एल्गोरिदम की शृंखला को जोड़ती है जो गतिविधि और मस्तिष्क संरचना को उत्तेजित करती है।
- DNN प्रशिक्षण चरण से गुजरने के दौरान मौज़ूदा डेटा से नए कौशल सीखते हैं।
- DNN गहन शिक्षण प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई क्षमताओं का उपयोग करके पहले के अनदेखे आंँकड़े के विरुद्ध भविष्यवाणी कर सकते हैं।
- डीप लर्निंग बड़ी मात्रा में आंँकड़े इकट्ठा करने, विश्लेषण और व्याख्या करने की प्रक्रिया को तेज़ एवं सरल बना सकता है।
- इस तरह के चिप, हार्डवेयर आर्किटेक्चर, पूरक पैकेजिंग, मेमोरी, स्टोरेज और इंटरकनेक्ट सॉल्यूशंस के साथ डेटा को सूचना में और फिर ज्ञान में बदलने के लिये AI को व्यापक स्पेक्ट्रम में उपयोग हेतु संभव बनाते हैं।
- AI चिप के प्रकार:
- एप्लीकेशन-स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट (ASICs), फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरेज़ (FPGAs), सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट्स (CPU) और GPU।
- अनुप्रयोग:
- AI अनुप्रयोगों में ऑटोमोटिव, आईटी, हेल्थकेयर और रिटेल सहित विभिन्न क्षेत्रों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP), कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स एवं नेटवर्क सुरक्षा शामिल हैं।
- उदय का कारण:
- डेटा केंद्रों में AI चिप की बढ़ती स्वीकार्यता इसके बाज़ार के विकास के लिये प्रमुख कारकों में से एक है।
- इसके अतिरिक्त स्मार्ट घरों और शहरों की आवश्यकता में वृद्धि तथा AI स्टार्टअप निवेश में वृद्धि से वैश्विक AI चिप बाज़ार के विकास को गति मिलने की उम्मीद है।
- AI चिप उद्योग का वैश्विक स्तर पर विकास हुआ है। जिसके वर्ष 2020 के 8 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर वर्ष 2030 तक 195 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुँचने की उम्मीद है, जो वर्ष 2021 से वर्ष 2030 तक 37.4% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) से बढ़ रहा है।
सामान्य प्रयोजन वाले हार्डवेयर उपकरणों में AI चिप के अनुप्रयोग का महत्त्व:
- तीव्र गणना:
- परिष्कृत प्रशिक्षण मॉडल और एल्गोरिदम को चलाने के लिये कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों को आमतौर पर समानांतर गणनात्मक क्षमताओं की आवश्यकता होती है।
- AI हार्डवेयर की प्रोसेसिंग क्षमता तुलनात्मक रूप से अधिक है, जो समान मूल्य वाले पारंपरिक अर्द्धचालक उपकरणों की तुलना में AAN अनुप्रयोगों में 10 गुना अधिक प्रोसेसिंग क्षमता का प्रदर्शन करता है।
- उच्च बैंडविड्थ मेमोरी:
- विशिष्ट AI हार्डवेयर, पारंपरिक चिप की तुलना में 4-5 गुना अधिक बैंडविड्थ आवंटित करने की क्षमता रखता है।
- समानांतर प्रोसेसिंग की आवश्यकता के कारण AI अनुप्रयोगों के कुशल प्रदर्शन के लिये प्रोसेसर के मध्य काफी अधिक बैंडविड्थ की आवश्यकता होती है।
- विशिष्ट AI हार्डवेयर, पारंपरिक चिप की तुलना में 4-5 गुना अधिक बैंडविड्थ आवंटित करने की क्षमता रखता है।
विगत वर्ष के प्रश्न:प्रश्न. विकास की वर्तमान स्थिति के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता निम्नलिखित में से कौन-से कार्य प्रभावी ढंग से कर सकती है? (2020)
नीचे दिये गए कूट का प्रयोग कर सही उत्तर चुनिये: (a) केवल 1, 2, 3 और 5 उत्तर: (b) व्याख्या:
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स्रोत: द हिंदू