Мікросхеми, що використовуються на серверах AI

Чіпки, що використовуються на серверах AI, в основному включають такі типи:

### CPU (центральна одиниця обробки)
- ** Функція **: Як основний компонент комп'ютера, вона відповідає за обробку інформації комп'ютера та управління його експлуатацією, виконання інструкцій комп'ютерної системи та робочих даних.
-** Приклади **: Серія Intel Xeon, серія AMD EPYC тощо.Вони можуть ефективно обробляти різні складні обчислювальні завдання та роботи з управління даними, забезпечуючи потужні обчислювальні можливості загального призначення для серверів AI для задоволення потреб обробки та управління системою.

### GPU (графічний блок обробки)
- ** Функція **: Прийняття паралельної обчислювальної архітектури з великою кількістю ядер вона підходить для обробки масштабних та високо паралельних завдань.У навчанні та висновку AI він може прискорити паралельну обробку великої кількості даних, таких як матричні операції, тим самим значно підвищуючи ефективність обчислень.Це особливо застосовно до таких завдань, як розпізнавання зображень, розпізнавання мови та обробка природної мови в глибокому навчанні.
- ** Приклади **: NVIDIA A100, H100, MI300 AMD та ін. NVIDIA H100 GPU, заснований на новому архітектурі та виробничому процесі, має велику кількість ядер CUDA та високошвидкісної пам'яті відео.Його продуктивність AI в точній FP8 в шість разів більша, ніж у попередньому поколінні, і може забезпечити пропускну здатність 900 ГБ/с, яка може відповідати вимогам масштабного тренінгу з AI та високопродуктивних обчислень.

### TPU (блок обробки тензора)
- ** Функція **: процесор спеціального призначення, розроблений Google, спеціально розроблений для прискорення обчислювальних завдань штучного інтелекту.Він глибоко оптимізований для програм AI, таких як машинне навчання та глибоке навчання.Під час обробки конкретних робочих навантажень AI він може забезпечити більш високу продуктивність та зниження споживання електроенергії порівняно з традиційними процесорами та графічними процесорами.
- ** Приклади **: чіп Google другого покоління.Її ефективність була значно покращена порівняно з першим поколінням.Він підтримує більше операцій та більш високу точність обчислень і широко використовується у масштабних центрах обробки даних, надаючи потужну обчислювальну підтримку для різних послуг AI та дослідницьких проектів Google.

### FPGA (Поле програмований масив воріт)
- ** Функція **: Він має програму та гнучкість.Користувачі можуть програмувати та налаштувати його відповідно до конкретних вимог додатків для реалізації різних логічних функцій та алгоритмів.У полі AI FPGA може проводити індивідуальне прискорення обладнання відповідно до конкретних моделей та алгоритмів AI, і підходить для деяких сценаріїв додатків AI з високими вимогами до гнучкості та продуктивності в режимі реального часу.
-** Приклади **: Серія Virtex Xilinx, серія Stratix Intel та ін. Virtex Ultrascale+ FPGA Xilinx забезпечує ресурси взаємозв'язку з низькою затримкою та рясні логічні одиниці, які можуть відповідати високопродуктивним вимогам для передачі даних та обробки вСистеми AI.Більше того, він може реалізувати різні алгоритми AI та архітектури нейронної мережі за допомогою програмування, надаючи індивідуальні апаратні рішення для різних додатків AI.

### ASIC (специфічна інтегрована схема)
- ** Функція **: Це інтегрована схема, призначена для конкретних додатків, з високим ступенем налаштування та оптимізації.Він може провести поглиблену оптимізацію для певного типу конкретного завдання AI для досягнення ефективних обчислень та обробки.Зазвичай він має переваги з точки зору ефективності, споживання електроенергії та вартості, але його гнучкість відносно погана.
- ** Приклади **: Сіші серії Siyuan Cambricon, фішки з бітмейном тощо.