تراشه هوش مصنوعی چیست؟ انواع AI Chip و کاربردهای آن

هوش مصنوعی دیگر فقط روی سرورهای بزرگ و داخل آزمایشگاه‌ها اجرا نمی‌شود. بخشی از قابلیت‌هایی که امروز در گوشی، لپ‌تاپ، دوربین، خودرو یا حتی بعضی تجهیزات صنعتی می‌بینیم، به کمک سخت‌افزاری انجام می‌شود که برای پردازش AI ساخته یا بهینه شده است.

اینجاست که تراشه هوش مصنوعی یا AI Chip وارد ماجرا می‌شود. این تراشه‌ها قرار نیست جای همه پردازنده‌های قبلی را بگیرند؛ وظیفه آن‌ها این است که محاسبات سنگین و تکراری هوش مصنوعی را سریع‌تر و در بسیاری از موارد با مصرف انرژی مناسب‌تر انجام دهند. اگر قصد دارید درباره تفاوت ساختاری این قطعات اطلاعات بیشتری کسب کنید، مقاله تفاوت تراشه و آی سی را بخوانید. همچنین می‌توانید برای آشنایی با مدل‌های مختلف، انواع ای سی را بررسی کنید.»

تراشه هوش مصنوعی چیست؟

اگر ابتدا بخواهیم بدانیم تراشه چیست، می‌توان آن را قطعه‌ای الکترونیکی دانست که تعداد زیادی مدار بسیار کوچک را درون خود جای می‌دهد و برای پردازش یا کنترل اطلاعات ساخته می‌شود. تراشه هوش مصنوعی هم در اصل یک سخت‌افزار پردازشی است، با این تفاوت که معماری آن برای کارهایی مثل یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و پردازش مدل‌های AI بهینه شده است.

CPU یک پردازنده همه‌کاره است؛ سیستم‌عامل، مرورگر، نرم‌افزارها و بسیاری از وظایف روزمره را مدیریت می‌کند. تراشه‌های AI بیشتر روی نوع خاصی از محاسبات تمرکز دارند که در مدل‌های هوش مصنوعی بارها و بارها تکرار می‌شوند. یک نکته هم بد نیست روشن شود. عبارت‌هایی مثل تراشه هوش مصنوعی در مغز، تراشه مغزی یا «تراشه هوش مصنوعی ایلان ماسک» معمولاً به فناوری‌هایی مثل Neuralink اشاره دارند. Neuralink یک رابط مغز و کامپیوتر است و با AI Chipهایی مثل GPU و NPU که موضوع این مقاله هستند، یکی نیست.

چرا به تراشه‌های هوش مصنوعی نیاز داریم؟

 CPUتوان اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی را دارد، اما وقتی حجم محاسبات خیلی زیاد می‌شود، همیشه بهترین انتخاب نیست. مدل‌های یادگیری عمیق معمولاً باید تعداد بسیار زیادی عملیات ریاضی مشابه را روی حجم بزرگی از داده انجام دهند.

برای چنین کاری، پردازنده‌ای که بتواند تعداد زیادی عملیات را هم‌زمان انجام دهد، مزیت مهمی دارد. به همین خاطر GPU ، NPU و شتاب‌دهنده‌های اختصاصی AI به بخش مهمی از سخت افزار هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند.

پردازش موازی و سرعت بالا

فرض کنید باید یک عملیات مشابه روی میلیون‌ها عدد انجام شود . CPU می‌تواند این کار را انجام دهد، اما GPU طوری طراحی شده که تعداد زیادی عملیات را به شکل موازی اجرا کند.

همین ویژگی باعث شده GPU ها به یکی از مهم‌ترین ابزارهای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل شوند. NVIDIA نیز پردازش موازی را یکی از دلایل اصلی مناسب بودن GPU برای AI می‌داند.

مصرف انرژی و بهره‌وری

سرعت تنها مسئله نیست. وقتی مدل‌های AI روی گوشی یا لپ‌تاپ اجرا می‌شوند، مصرف باتری اهمیت زیادی پیدا می‌کند. حتی در دیتاسنترها هم مصرف برق و سیستم خنک‌کننده هزینه بزرگی ایجاد می‌کند.

اینجاست که پردازنده‌های تخصصی ارزش پیدا می‌کنند. برای نمونه،  Apple Neural Engine برای اجرای محاسبات یادگیری ماشین روی دستگاه طراحی شده و Intel نیز NPU را برای اجرای بارهای AI با توجه به مصرف انرژی در رایانه‌های شخصی استفاده می‌کند.

تراشه‌های هوش مصنوعی چگونه کار می‌کنند؟

بخش بزرگی از کار مدل‌های هوش مصنوعی شامل عملیات روی ماتریس‌ها و مجموعه‌های بزرگ داده است. تراشه‌های AI معماری خود را طوری طراحی می‌کنند که همین عملیات پرتکرار با سرعت بالاتری انجام شوند.

پردازش موازی داده‌ها

یک مدل تشخیص تصویر را در نظر بگیرید. برای تحلیل تصویر باید حجم زیادی از داده‌های مربوط به پیکسل‌ها و ویژگی‌های تصویر پردازش شود. اجرای بسیاری از این محاسبات به‌صورت موازی می‌تواند زمان پردازش را به شکل محسوسی کم کند.

در مدل‌های زبانی هم وضعیت مشابهی وجود دارد. پردازش تعداد زیادی پارامتر و عملیات ماتریسی باعث شده استفاده از شتاب‌دهنده‌های تخصصی تقریباً به بخش جدایی‌ناپذیر مدل‌های بزرگ تبدیل شود. TPUهای گوگل هم نمونه‌ای از ASICهای اختصاصی هستند که برای سرعت بخشیدن به بارهای یادگیری ماشین طراحی شده‌اند.

تفاوت Training و Inference 

در Trainingیا آموزش، مدل با حجم زیادی از داده روبه‌رو می‌شود و پارامترهای خود را طی مراحل متعدد تنظیم می‌کند. این مرحله معمولاً محاسبات بسیار سنگینی دارد و ممکن است به تعداد زیادی شتاب‌دهنده نیاز داشته باشد.

 Inferenceمرحله‌ای است که مدل آموزش‌دیده را برای گرفتن خروجی استفاده می‌کنیم؛ مثلاً وقتی یک مدل زبانی به سؤال جواب می‌دهد یا دوربین گوشی یک چهره را تشخیص می‌دهد.

نیاز سخت‌افزاری این دو مرحله همیشه یکسان نیست. تراشه‌ای که برای آموزش مدل بسیار بزرگ مناسب است، لزوماً بهترین گزینه برای اجرای یک مدل کوچک روی گوشی نیست.

انواع تراشه‌های هوش مصنوعی

اصطلاح AI Chip به یک معماری مشخص محدود نمی‌شود. چند نوع تراشه می‌توانند برای پردازش هوش مصنوعی استفاده شوند و هرکدام نقاط قوت خودشان را دارند.

GPU

 GPUابتدا برای پردازش گرافیک شناخته شد، اما توان بالای آن در انجام محاسبات موازی باعث شد جایگاه مهمی در AI پیدا کند. امروزه GPUها مخصوصاً در آموزش مدل‌های بزرگ و پردازش‌های سنگین دیتاسنتری استفاده می‌شوند.

انویدیا یکی از اصلی‌ترین شرکت‌های این حوزه است و پلتفرم‌های Blackwell و نسل جدیدتر Vera Rubinرا برای محاسبات AI و دیتاسنترها توسعه داده است.

FPGA

 FPGAنوعی تراشه قابل پیکربندی است. یعنی بعد از تولید هم می‌توان ساختار منطقی آن را برای یک کار مشخص تنظیم کرد.

انعطاف‌پذیری مهم‌ترین مزیت FPGA است. توسعه‌دهنده می‌تواند سخت‌افزار را برای نوع خاصی از پردازش بهینه کند، بدون اینکه مثل ASIC مجبور باشد از ابتدا یک تراشه کاملاً اختصاصی بسازد.

ASIC

 ASICبرای یک کاربرد مشخص طراحی می‌شود. انعطاف آن از FPGA کمتر است، اما وقتی برای وظیفه درستی ساخته شود می‌تواند عملکرد و بهره‌وری بالایی داشته باشد.

TPUهای Google نمونه شناخته‌شده‌ای از این رویکرد هستند. گوگل TPU را یک مدار مجتمع اختصاصی معرفی می‌کند که برای بارهای کاری AI و یادگیری ماشین بهینه شده است.

NPU

NPUیا Neural Processing Unit برای پردازش شبکه‌های عصبی طراحی شده و بیشتر در گوشی‌ها، لپ‌تاپ‌ها و دستگاه‌هایی دیده می‌شود که اجرای AI روی خود دستگاه اهمیت دارد.

مزیت NPU این است که بعضی وظایف AI را بدون درگیر کردن دائمی CPU یا GPU انجام می‌دهد. این موضوع می‌تواند مصرف انرژی را کاهش دهد و برای قابلیت‌هایی مثل پردازش تصویر، حذف نویز یا اجرای مدل‌های سبک کاربردی باشد.

کاربردهای تراشه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی

مدل‌های زبانی بزرگ برای آموزش و اجرا به حجم زیادی از محاسبات نیاز دارند. به همین دلیل دیتاسنترهای AI از تعداد زیادی GPU یا شتاب‌دهنده تخصصی استفاده می‌کنند.

NVIDIA، Google و AMD هر سه سخت‌افزارهایی را برای همین بازار توسعه می‌دهند. گوگل TPUهای خود را برای آموزش و اجرای مدل‌های بزرگ عرضه می‌کند و AMD نیز خانواده Instinct را برای AI و محاسبات سنگین دیتاسنتری توسعه داده است.

بینایی ماشین و رباتیک

تشخیص چهره، شناسایی اشیا، بررسی تصاویر صنعتی و هدایت ربات‌ها از کاربردهای مهم AI هستند. در بسیاری از این موارد، سرعت پاسخ اهمیت زیادی دارد؛ بنابراین پردازش بخشی از اطلاعات روی همان دستگاه می‌تواند مفید باشد.

خودروهای خودران و Edge AI

خودرو و تجهیزات Edge باید اطلاعات دوربین‌ها و حسگرها را با تأخیر کم پردازش کنند. ارسال تمام داده‌ها به فضای ابری همیشه منطقی نیست، مخصوصاً زمانی که سیستم باید سریع واکنش نشان دهد.

Edge AI امکان می‌دهد بخشی از تصمیم‌گیری مستقیماً روی خود دستگاه انجام شود. NVIDIA نیز پلتفرم‌های AI خود را در خودروهای هوشمند و رباتیک به کار می‌گیرد.

تفاوت تراشه هوش مصنوعی و CPU

سرعت و قدرت پردازش

CPU برای کارهای متنوع ساخته شده، در حالی که تراشه AI معمولاً روی گروه مشخصی از محاسبات تمرکز دارد. در پردازش‌های موازی سنگین، GPU یا شتاب‌دهنده تخصصی می‌تواند عملکرد بسیار بالاتری ارائه دهد.

این به معنی ضعیف بودن CPU نیست؛ هرکدام برای نوع متفاوتی از کار طراحی شده‌اند.

مصرف انرژی و هزینه

اجرای یک مدل همیشه به قوی‌ترین GPU موجود نیاز ندارد. برای یک قابلیت ساده روی لپ‌تاپ یا گوشی، NPU می‌تواند انتخاب منطقی‌تری باشد و انرژی کمتری مصرف کند.

در دیتاسنترها داستان پیچیده‌تر است؛ علاوه بر قیمت خود تراشه‌های پیشرفته، هزینه برق، حافظه، شبکه و خنک‌سازی هم اهمیت زیادی دارد.

شرکت‌های تولیدکننده تراشه هوش مصنوعی

 NVIDIA،  Google،  AMD، Apple و Intel

 NVIDIA یکی از بازیگران اصلی بازار شتاب‌دهنده‌های AI است و در سال ۲۰۲۶ پلتفرم Vera Rubin را برای نسل جدید زیرساخت‌های AI وارد تولید کرده است.

Google خانواده TPU را توسعه می‌دهد و در ۲۰۲۶ TPU 8t را برای آموزش مدل‌های بزرگ معرفی کرده است.

AMDبا خانواده Instinct در بازار دیتاسنتر و AI حضور دارد و نسل MI400 را بر پایه معماری CDNA 5توسعه داده است.

 Apple بیشتر روی AI روی دستگاه تمرکز دارد. تراشه M5 از Neural Engine و شتاب‌دهنده‌های عصبی در CPU و GPU استفاده می‌کند تا پردازش AI روی محصولات این شرکت سریع‌تر و کم‌مصرف‌تر انجام شود.

 Intelنیز هم در دیتاسنتر با Gaudi 3 و هم در رایانه‌های شخصی با NPU های خانواده Core Ultra روی پردازش AI کار می‌کند.

چالش‌ها و آینده تراشه‌های هوش مصنوعی

هزینه و محدودیت‌های تولید

ساخت تراشه‌های پیشرفته ساده و ارزان نیست. طراحی پیچیده، فناوری ساخت بسیار دقیق، حافظه پرسرعت و تجهیزات دیتاسنتری همگی روی هزینه نهایی تأثیر دارند.

هم‌زمان با بزرگ‌تر شدن مدل‌ها، مصرف انرژی هم به مسئله مهم‌تری تبدیل شده است. بنابراین رقابت آینده فقط روی «تراشه سریع‌تر» نیست؛ عملکرد به ازای هر وات و هزینه اجرای مدل هم اهمیت زیادی دارد.

رقابت و آینده فناوری

مسیر بازار نشان می‌دهد AI قرار نیست فقط در دیتاسنتر باقی بماند. گوشی، لپ‌تاپ و تجهیزات Edge هم هر سال بخش بیشتری از پردازش را روی خود دستگاه انجام می‌دهند.

در سمت دیگر، مدل‌های بزرگ‌تر به زیرساخت‌هایی با هزاران شتاب‌دهنده نیاز دارند. نتیجه احتمالاً یک معماری ترکیبی است: CPU برای وظایف عمومی، GPU برای پردازش سنگین موازی و NPU یا     ASICبرای وظایف تخصصی‌تر.

جمع‌بندی

تراشه هوش مصنوعی سخت‌افزاری است که برای اجرای سریع‌تر و بهینه‌تر محاسبات AI طراحی شده یا قابلیت‌های ویژه‌ای برای این کار دارد . GPU ،  FPGA، ASIC و NPU هرکدام روش متفاوتی برای رسیدن به این هدف دارند.

قرار نیست این تراشه‌ها CPU را حذف کنند. آینده سخت‌افزار بیشتر شبیه یک تیم است که هر پردازنده بخشی از کار را بر عهده می‌گیرد. با گسترش هوش مصنوعی در دیتاسنترها، گوشی‌ها، خودروها و تجهیزات مختلف، اهمیت همین تقسیم کار بیشتر خواهد شد.

سوالات متداول درباره تراشه هوش مصنوعی

آیا تراشه هوش مصنوعی جای CPU را می‌گیرد؟

خیر. CPU برای وظایف عمومی همچنان ضروری است. تراشه‌های AI بیشتر برای محاسبات تخصصی و سنگین هوش مصنوعی در کنار CPU استفاده می‌شوند.

 GPU بهتر است یا NPU ؟

به نوع کار بستگی دارد. GPU برای پردازش‌های سنگین و موازی بسیار مناسب است، در حالی که NPU معمولاً برای اجرای کم‌مصرف‌تر وظایف AI روی گوشی و لپ‌تاپ انتخاب بهتری است.

آیا موبایل‌ها تراشه AI دارند؟

بله. بسیاری از گوشی‌های جدید دارای واحدهای پردازش عصبی یا شتاب‌دهنده‌های AI هستند و از آن‌ها برای قابلیت‌هایی مثل پردازش تصویر، تشخیص صدا و اجرای مدل‌های هوشمند روی خود دستگاه استفاده می‌کنند.