Architektura AI: Od serca komputera do wyspecjalizowanych akceleratorów

Współczesny krajobraz sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego kształtowany jest przez błyskawiczny rozwój sprzętu. Już dawno minęły czasy, gdy zadania AI spoczywały wyłącznie na barkach tradycyjnych procesorów centralnych (CPU). Rośnie zapotrzebowanie na moc obliczeniową, co skłania inżynierów do projektowania układów wyspecjalizowanych, zoptymalizowanych pod kątem konkretnych algorytmów i modeli. Od ogólnego zastosowania, przez intensywne obliczenia równoległe, aż po przetwarzanie brzegowe i skalowanie w chmurze – każda jednostka odgrywa swoją unikalną rolę.

CPU: Fundament, który traci na znaczeniu w głębokim uczeniu

Procesory CPU, będące sercem każdego komputera, projektowane są jako uniwersalne jednostki zdolne obsługiwać szeroki zakres zadań. Posiadają kilka rdzeni o wysokiej mocy, co czyni je idealnymi do zadań jednowątkowych oraz uruchamiania różnorodnego oprogramowania, w tym systemów operacyjnych czy baz danych. W kontekście AI, CPU mogą uruchamiać dowolne modele, jednak ich architektura – ukierunkowana na elastyczność, a nie masową równoległość – sprawia, że są nieefektywne w skalowalnym treningu sieci neuronowych czy wnioskowaniu z dużych zbiorów danych. Ich rola ogranicza się zazwyczaj do prototypowania, rozwoju modeli oraz obsługi klasycznych algorytmów uczenia maszynowego (np. scikit-learn, XGBoost) lub wnioskowania dla małych modeli z niskimi wymaganiami przepustowości. Ich przepustowość, mierzona w GFLOPS, blednie w porównaniu z akceleratorami specjalistycznymi.

GPU: Niewzruszony kręgosłup głębokiego uczenia

Karty graficzne (GPU), pierwotnie zaprojektowane do renderowania obrazu, stały się siłą napędową rewolucji głębokiego uczenia. Ich architecture, oparta na tysiącach równoległych rdzeni, doskonale sprawdza się w operacjach macierzowych i wektorowych. To czyni je niezwykle efektywnymi w treningu i wnioskowaniu złożonych sieci neuronowych. Przykładem może być NVIDIA RTX 3090, oferująca ponad 10 000 rdzeni CUDA i wydajność sięgającą 35,6 TFLOPS (teraFLOPS) w obliczeniach FP32. Nowoczesne GPU, takie jak te z architekturą Tensor Cores NVIDII, dodatkowo optymalizują operacje głębokiego uczenia poprzez przetwarzanie mieszanej precyzji. GPU są niezastąpione w treningu i wnioskowaniu modeli na dużą skalę, takich jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) czy transformatory. Są powszechnie wspierane przez wszystkie główne frameworki AI, takie jak TensorFlow i PyTorch, dominując w centrach danych i środowiskach badawczych. Co ciekawe, w niektórych scenariuszach, konfiguracja czterech kart RTX A5000 może przewyższyć pojedynczą, znacznie droższą NVIDIA H100, oferując lepszy stosunek kosztów do wydajności.

NPU: AI na wyciągnięcie ręki

Jednostki przetwarzania neuronowego (NPU) to układy ASIC (Application-Specific Integrated Circuits), zaprojektowane wyłącznie do operacji sieci neuronowych. Ich główną zaletą jest optymalizacja równoległych obliczeń niskiej precyzji, co przekłada się na niskie zużycie energii. Dzięki temu doskonale sprawdzają się w urządzeniach brzegowych i wbudowanych. NPU zasilają funkcje takie jak odblokowywanie twarzą, przetwarzanie obrazu w czasie rzeczywistym czy tłumaczenia języków w smartfonach (seria Apple A, Samsung Exynos, Google Tensor). W sektorze IoT i motoryzacji, NPU umożliwiają niskie opóźnienia w rozpoznawaniu mowy i obrazu, wspierając autonomiczne pojazdy i zaawansowane systemy wspomagania kierowcy. Ich wydajność nie jest mierzona surową przepustowością, lecz efektywnością energetyczną, co przekłada się na dłuższą żywotność baterii przy jednoczesnym wspieraniu zaawansowanych funkcji AI lokalnie.

TPU: Potęga Google w chmurze

Tensor Processing Units (TPU) to autorskie układy Google, skonstruowane specjalnie do obliczeń na tensorach, czyli podstawowych strukturach danych w uczeniu maszynowym. Architektura TPU jest ściśle zintegrowana z frameworkami takimi jak TensorFlow, co jest ich kluczową zaletą. TPU v2 osiągają do 180 TFLOPS, a TPU v4, dostępne w Google Cloud, do 275 TFLOPS na chip, skalując się do systemów „podów” przekraczających 100 petaFLOPS. Charakteryzują się wyspecjalizowanymi jednostkami do mnożenia macierzy (MXU), co umożliwia przetwarzanie ogromnych partii danych. Ich efektywność energetyczna (TOPS/Watt) jest 30-80 razy wyższa niż współczesnych GPU i CPU w przypadku wnioskowania. TPU są idealne do treningu i serwowania masowych modeli (BERT, GPT-2, EfficientNet) w skali chmury, oferując wysoką przepustowość i niskie opóźnienia. Choć ich architektura jest mniej elastyczna niż GPU, skupienie na zadaniach AI czyni je niezrównanymi w ekosystemie Google.

Dopasowanie sprzętu do zadań AI

Wybór odpowiedniego procesora zależy od specyfiki zadania: czy jest to klasyczne uczenie maszynowe, głębokie uczenie w chmurze, czy AI na urządzeniu brzegowym. CPU są podstawą do ogólnych zastosowań i prototypowania, jednak dla dużych, złożonych sieci neuronowych ustępują miejsca wyspecjalizowanym jednostkom. GPU z ich masową równoległością pozostają niezastąpione w treningu i wnioskowaniu modeli głębokiego uczenia. NPU dominują w AI na urządzeniach mobilnych i w technologiach brzegowych, zapewniając prywatność i efektywność energetyczną. TPU oferują niezrównane możliwości skalowania i szybkości dla gigantycznych modeli, szczególnie w ekosystemie Google.

Dodatkowo, Data Processing Units (DPU) odgrywają coraz większą rolę w centrach danych AI. Ich zadaniem jest przyspieszenie komunikacji sieciowej, składowania danych i transferu, odciążając CPU i GPU od tych zadań. To pozwala procesorom obliczeniowym skupić się wyłącznie na wykonywaniu modeli, zwiększając ogólną efektywność infrastruktury. W rezultacie, solidny stos technologiczny AI często wykorzystuje kombinację tych procesorów, z każdym z nich wykorzystywanym tam, gdzie jest najbardziej efektywny.