الفروقات بين رقائق الذكاء الاصطناعي ورقائق SoC

الاختلافات الرئيسية بين رقائق الذكاء الاصطناعي ورقائق SoCكمساعد ترجمة ويب محترف، يتم ترجمة البيانات كما يلي:

رقاقة الذكاء الاصطناعي

رقاقة مصممة خصيصًا لمعالجة المهام الذكاء الاصطناعي. وظيفتها الأساسية هي تشغيل خوارزميات التعلم العميق بكفاءة، مثل تدريب واستنتاج الشبكات العصبية. على سبيل المثال في مهام التعرف على الصور، يمكن لرقاقة الذكاء الاصطناعي معالجة معلومات البكسل في الصور بسرعة، مما يسمح بالتعرف على الأهداف من خلال العمليات الكثيرة للتحويل والتجميع. تشمل سيناريوهات التطبيق الشائعة الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات، ومساعدي الصوت الذكية، والإدراك البيئي في المركبات الذاتية القيادة. يتم التركيز على تسريع تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوفير قدرات حوسبة الذكاء الاصطناعي عالية الأداء.

رقاقة SoC (نظام على شريحة)

هذا رقاقة تضم عدة مكونات وظيفية متعددة، بهدف توفير حلاً نظاميًا كاملاً. وعادة ما تشمل معالج مثل وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وحدات التخزين، واجهات متنوعة مثل USB، Ethernet، SPI، إلخ، وأجهزة ملحقة أخرى مثل المؤقتات، وحاكمات التقاط الانقطاعات، إلخ. يمكن لرقاقة SoC التحكم وتنسيق عمل عدة أجهزة. على سبيل المثال، في الهاتف الذكي، تدير رقاقة SoC مكونات مختلفة مثل الكاميرا العرضية، ووحدة الاتصال، مما يمكنها من العمل معًا لتوفير وظائف مثل إجراء المكالمات، وتصفح الإنترنت، والتقاط الصور.

رقاقة الذكاء الاصطناعي

التصميم المعماري يركز على كيفية التعامل بكفاءة مع عمليات المصفوفات وعمليات التنسور في المهام الذكاء الاصطناعي. وعادة ما يحتوي على عدد كبير من وحدات الحوسبة المخصصة، مثل معالجات التنسور (TPU) أو معالجات الشبكات العصبية المتخصصة (NPU). يمكن لهذه الوحدات الحسابية معالجة كميات كبيرة من البيانات بشكل متوازي، مما يسرع من استنتاج وتدريب نماذج التعلم. على سبيل المثال، تستخدم بعض رقائق الذكاء الاصطناعي تصميم الصفيحة النبضية، حيث تتدفق البيانات بين وحدات الحوسبة بطريقة منتظمة، مثل تدفق الدم في الأوردة مما يحسن بشكل كبير من كفاءة الحوسبة.

رقاقة SoC

الهندسة المعمارية معقدة نسبياً حيث تحتاج إلى دمج مختلف أنواع الوحدات الوظيفية. عادة ما تتمحور حول معالج واحد أو أكثر (مثل وحدة المعالجة المركزية CPU)، محاطة بمسرعات أجهزة مخصصة متنوعة (مثل وحدة معالجة الرسوميات GPU لمعالجة الرسوميات، وحدة معالجة الإشارات الرقمية DSP لمعالجة الإشارات الرقمية)، ونظام تخزين يتضمن ذاكرات ذات سرعة عالية، وحدات تحكم في الذاكرة، وما إلى ذلك، ومختلف وحدات تحكم الواجهة. تتواصل هذه الوحدات مع بعضها البعض من خلال حافلات ذات سرعة عالية (مثل حافلات AMBA) حتى يمكن نقل البيانات بسرعة بين مكونات مختلفة.

رقاقة الذكاء الاصطناعي

مراكز بيانات السحابة: تستخدم لتدريب نماذج التعلم العميق بمقياس كبير، مما يسرع العملية لتحسين دقة النموذج وكفاءته. على سبيل المثال، تستخدم العمالقة على الإنترنت مجموعات رقائق الذكاء الاصطناعي عالية الأداء عند تدريب نماذج لغات كبيرة.

تعزيز ميزات الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الذكية مثل التصوير بالذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية، حيث يستخدم شرائح الذكاء الاصطناعي لتحسين الصور في الوقت الحقيقي، والتعرف على المشاهد والأشياء، وضبط معلمات التصوير تلقائيًا. أو تعرف الصوت ومعالجة اللغة الطبيعية في السماعات الذكية، حيث تقوم شرائح الذكاء الاصطناعي بتحليل الأوامر الصوتية بسرعة وتوليد الردود.

التحكم الصناعي والروبوتات: يساعد الروبوتات على التعرف على الأشياء في بيئتها، والتخطيط، واتخاذ قرارات العمل.

رقاقة SoC

إلكترونيات المستهلك: هو الرقاقة الأساسية في الأجهزة مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية والساعات الذكية. على سبيل المثال، تضمن رقاقة SoC في الهاتف الذكي وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ووحدة الاتصال، وتدعم تشغيل مختلف التطبيقات ووظائف الوسائط المتعددة وميزات الاتصال.

المنزل الذكي: يستخدم للتحكم في أجهزة المنزل الذكي، مثل الكاميرات الذكية، وأقفال الأبواب الذكية، والأجهزة الذكية. ينسق عمل هذه الأجهزة من خلال معالجات واجهات متعددة متكاملة، مما يحقق التشغيل التلقائي للمنزل.

أنظمة التحكم الصناعي وإلكترونيات السيارات: يمكن لشرائح SoC إدارة والتحكم في مختلف الأجهزة الصناعية. في مجال الإلكترونيات، يتم استخدامها في نظام الترفيه في السيارة، ونظام التحكم في الهيكل، وجوانب أخرى.

رقاقة الذكاء الاصطناعي

عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي، تتركز استهلاك الطاقة بشكل رئيسي على عدد كبير من وحدات الحوسبة المتوازية. نظرًا لأنها مصممة خصيصًا لمهام الذكاء الاصطناعي، يمكنها تحقيق كفاءة عالية في استهلاك الطاقة عند تشغيل خوارزميات التعلم، شريطة أن تتناسب الخوارزمية وهندسة الشريحة بشكل جيد. على سبيل المثال، خلال مهام التعرف على الصور، يمكن لشرائح الذكاء الاصطناعي إكمال الحسابات بسرعة والدخول في حالة منخفضة. ومع ذلك، إذا تم استخدامها لمهام غير الذكاء الاصطناعي، قد يكون استهلاك الطاقة مرتفعًا أو الكفاءة منخفضة بسبب الخصائص المعمارية.

رقاقة SoC

تعقيد وضع استهلاك الطاقة أكثر، حيث يشمل عدة وحدات وظيفية، ويختلف استهلاك الطاقة للوحدات المختلفة في حالات العمل المختلفة. على سبيل المثال، عندما يقوم رقاقة SoC بعمليات حسابية معقدة أو يقوم معالج الرسومات GPU بعرض الرسومات، سيزيد استهلاك الطاقة بشكل كبير. خلال وضع الاستعداد أو تنفيذ المهام البسيطة، تقلل تقنية إدارة الطاقة من استهلاك الطاقة لبعض الوحدات. يجب على تصميم رقائق SoC أن يأخذ في الاعتبار استهلاك الطاقة لكل وحدة وظيفية لتحقيق تصميم منخفض الطاقة عمومًا.