با رشد روزافزون کاربردهای هوش مصنوعی در سازمانها، نیاز به سختافزارهایی برای تسریع پردازشهای پیچیده نیز بیشتر شده است. یکی از این سختافزارها، کارتهای شتابدهنده هوش مصنوعی هستند که میتوانند سرعت آموزش و استنتاج مدلها را چند برابر کنند. اما این کارتها چگونه در عملیات واقعی سازمانها نقشآفرینی میکنند؟
کارت شتابدهنده AI چیست؟
کارت شتابدهنده هوش مصنوعی یک قطعه سختافزاری است که برای اجرای سریعتر الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی شده است. برخلاف پردازندههای عمومی (CPU) یا حتی کارتهای گرافیک (GPU)، این کارتها با معماری اختصاصی برای انجام عملیات ماتریسی سنگین، مانند ضرب و جمع بردارها و ماتریسها، طراحی شدهاند.
تفاوت با GPU:
| ویژگی | GPU | AI Accelerator |
|---|---|---|
| معماری | عمومیتر | بهینهشده برای AI |
| مصرف انرژی | بیشتر | کمتر |
| latency | بالاتر | پایینتر |
| دقت در inference | کمتر | بالاتر در کاربردهای خاص |
۵ کاربرد اصلی کارتهای AI در سازمانها
۱. تسریع آموزش مدلهای یادگیری عمیق
در بسیاری از صنایع، آموزش مدلهای یادگیری عمیق مانند CNN، Transformer یا RNN به زمان زیادی نیاز دارد. کارتهای AI با توان پردازشی بسیار بالا میتوانند این فرآیند را تا ۵ برابر سریعتر کنند.
۲. استنتاج سریع در لبه (Edge)
در مواردی مانند کنترل ترافیک، مانیتورینگ صنعتی، یا دستگاههای هوشمند در بیمارستانها، نیاز به اجرای سریع مدلها بدون ارسال داده به فضای ابری وجود دارد. کارتهای AI با توان اجرای آنی inference، بهترین گزینه در این زمینه هستند.
۳. پردازش تصویر و ویدیو در زمان واقعی
سازمانهایی که با تصاویر پزشکی، دوربینهای امنیتی یا ویدیوهای صنعتی سر و کار دارند، میتوانند با استفاده از شتابدهندههای AI، عملیات تحلیل تصویر را در لحظه انجام دهند.
۴. تحلیل رفتار مشتری در خردهفروشی
نصب کارتهای AI در سیستمهای پردازش تصویر فروشگاهها امکان تحلیل زنده رفتار مشتری، میزان توقف، مسیر حرکتی و حتی حالات چهره را فراهم میکند.
۵. استفاده در دیتاسنترهای هوشمند
در مراکز دادهای که پردازشهای AI در سطح کلان انجام میشود، این کارتها به دلیل مصرف انرژی کمتر و عملکرد پایدار، جایگزین بسیار مناسبی برای GPU هستند.
نمونههایی از کارتهای پرکاربرد بازار
🔹 Huawei Atlas 300
مناسب برای inference و آموزش مدلهای سنگین با مصرف انرژی بهینه و معماری Da Vinci.
🔹 NVIDIA A100
یکی از قویترین شتابدهندههای AI، مورد استفاده در دیتاسنترها و پروژههای LLM.
🔹 Intel Habana Gaudi
تمرکز بر یادگیری عمیق در مقیاس بالا با اکوسیستم باز برای توسعهدهندگان.
نکات کلیدی در انتخاب کارت AI مناسب
-
توان پردازشی FP16 و INT8
-
نوع حافظه (HBM یا GDDR6)
-
سازگاری نرمافزاری (TensorFlow، PyTorch، MindSpore و…)
-
توان مصرفی و حرارت تولیدی
-
پشتیبانی از محیطهای Cloud و Edge
نتیجهگیری
کارتهای شتابدهنده هوش مصنوعی دیگر فقط مخصوص آزمایشگاههای تحقیقاتی نیستند؛ آنها به یکی از ارکان مهم دیجیتالیسازی و هوشمندسازی در سازمانها تبدیل شدهاند. از آموزش مدلهای پیچیده تا اجرای سریع در Edge، این کارتها نقشی حیاتی در بهبود عملکرد و کاهش هزینههای سازمانی ایفا میکنند.
