为什么CPU是人工智能推理的最佳处理器

先进的人工智能(AI),就像生成型人工智能一样,正在增强我们所有的智能设备。然而,一个常见的误解是,这些AI工作负载只能在云和数据中心处理。事实上,大多数人工智能推理工作负载在实际设备上可以在边缘进行处理,而这些工作负载比训练要便宜和快。

今天,CPU在整个设备中的可用性和不断增长的人工智能正在帮助将更多的人工智能推理处理推向边缘。异构计算方法为业界提供了使用不同计算组件的灵活性--包括CPU、GPU和NPU--来处理不同的AI使用案例和需求,而边缘计算中的AI推理则是CPU的优势所在。

有鉴于此,下面是为什么CPU是人工智能推理工作负载的最佳目标的前五个原因。

人工智能推理对CPU的好处

边缘效率

边缘人工智能处理对技术产业很重要,因为边缘人工智能处理越多,就越能不需要从云端发送数据而节省电力。这将大大节省能源和成本。用户还得益于更快的、响应性更强的人工智能推理经验,以及更大的隐私性,因为数据是在本地处理的。这些对于电源受限的设备和边缘应用程序尤为重要,如无人机、智能可穿戴设备和智能家用设备,在这些设备中,功率效率、延迟性和安全性是最重要的。在这种情况下,CPU起着至关重要的作用,因为它能够以最有效的方式处理这些AI推理任务。

各种人工智能推理任务的通用性

CPU的多功能性使它能够处理各种各样的人工智能推理任务,特别是对于需要快速响应和可靠性能的应用程序和设备。例如,实时数据处理任务,如预测性维护、环境监控或自主导航,在CPU上处理起来更有效率和更快。在工业化的iot应用程序中,这确保系统能够在毫秒内响应其环境或环境中的任何变化。这对安全和功能至关重要。

小型人工智能模型性能优异

cps支持各种各样的人工智能框架,如meta的皮托和执行火炬,谷歌的AI边缘的媒体,使部署大型语言模型(llm)为AI推理。这些LLMS正在以快速的速度发展,特殊的用户体验通过参数不断减少的小型紧凑型模型来解锁。模型越小,它在CPU上运行的效率和效力就越高。

小型LLMS的可用性,如新的LMA3.2b和3B版本,对于在规模上支持人工智能推理至关重要。最近, 展示手臂 通过ARM计算机优化内核在以ARM为动力的移动设备上运行LMAMA3.2LM,这导致了快速处理方面的5倍改进和令牌生成方面的3倍改进。

我们已经看到开发人员编写了更紧凑的模型来运行低功率的处理器,甚至微控制器,这样可以节省时间和成本。 普鲁梅雷 它提供软件解决方案来加速ARM皮层A和皮层M系统芯片上的神经网络(SOCS),在一个基于ARM的微控制器上运行超过1mb的人工智能代码来进行面部检测和识别。为了保护用户隐私,所有的推理都在芯片上完成,所以没有面部特征或其他个人数据被发送到云端进行分析。

为开发人员提供更大的灵活性和可编程性

由于CPU具有灵活性和可编程性,软件社区正在积极选择CPU作为选择其人工智能工作负载的首选路径。CPU的更大灵活性意味着开发人员可以以更多样的数据格式运行更广泛的软件,而无需开发人员构建多个版本的代码。与此同时,每个月都有不同架构和量化方案的新模型出现。由于CPU是高度可编程的,这些新的模型可以在一个小时内部署到CPU上。

人工智能创新架构基金会

这种开发人员的创新是建立在CPU架构的基础上的,它不断地添加新的功能和指令来处理更高级的AI工作负载。CPU的无处不在意味着开发人员可以访问这些功能,以进一步加速和创新基于AI的体验。实际上,CPU体系结构的不断演变与应用程序的演变直接相关,而这些应用程序现在更快、更智能。

为什么人工智能推理的CPU是不可或缺的

CPU不仅仅是芯片上系统的一个组成部分( SOC )设计,它们使人工智能能够在各种各样的边缘应用程序和设备中实现实用、高效和可访问。提供一个独特的混合效率,多功能性和可访问性,CPU是不可或缺的人工智能推理。它们通过在边缘处理人工智能任务,同时为最终用户提供更快、更有响应性的人工智能体验,有助于减少能源消耗和延迟。随着人工智能继续发展并渗透到技术的各个方面,CPU在处理人工智能推理工作量中的作用只会增加,从而确保人工智能能够在各个行业中广泛和可持续地部署。