5 Teknologi Perangkat Keras AI Paling Menjanjikan

Kecerdasan Buatan (AI) telah membuat kemajuan luar biasa sejak akhir tahun 2022. Aplikasi perangkat lunak berbasis AI yang semakin canggih merevolusi berbagai sektor dengan memberikan solusi inventif. Dari chatbot layanan pelanggan yang mulus hingga generator visual yang menakjubkan, AI meningkatkan pengalaman kita sehari-hari. Namun, di balik layar, perangkat keras AI berperan penting dalam mendorong sistem cerdas ini.

Apa itu Perangkat Keras AI?

Perangkat keras AI mengacu pada perangkat keras komputer khusus yang dirancang untuk melakukan tugas terkait AI secara efisien. Ini termasuk chip khusus dan sirkuit terintegrasi yang menawarkan pemrosesan lebih cepat dan kemampuan hemat energi. Selain itu, mereka menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk menjalankan algoritme dan model AI secara efektif.

Peran perangkat keras AI dalam pembelajaran mesin sangat penting karena membantu pelaksanaan program kompleks untuk model pembelajaran mendalam. Selain itu, dibandingkan dengan perangkat keras komputer konvensional seperti unit pengolah pusat (CPU), perangkat keras AI bisa mempercepat banyak proses, secara signifikan mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan untuk pelatihan algoritme dan eksekusi.

Selanjutnya, dengan semakin populernya AI dan model pembelajaran mesin, telah terjadi peningkatan permintaan untuk solusi percepatan. Akibatnya, perusahaan seperti Nvidia, produsen GPU terkemuka dunia, telah menyaksikan pertumbuhan yang substansial. Pada Juni 2023, The Washington Post melaporkan bahwa nilai pasar Nvidia melampaui $1 triliun, melampaui nilai Tesla dan Meta. Kesuksesan Nvidia menyoroti pentingnya perangkat keras AI dalam lanskap teknologi saat ini.

1. Chip Komputasi Tepi

Jika Anda akrab dengan apa itu edge computing, Anda mungkin memiliki pemahaman tentang chip edge computing. Prosesor khusus ini dirancang khusus untuk menjalankan model AI di tepi jaringan. Dengan chip edge computing, pengguna dapat memproses data dan melakukan operasi analitik penting secara langsung di sumber data, menghilangkan kebutuhan transmisi data ke sistem terpusat.

Aplikasi untuk chip edge computing beragam dan luas. Mereka menemukan utilitas dalam mobil self-driving, sistem pengenalan wajah, kamera pintar, drone, perangkat medis portabel, dan skenario pengambilan keputusan real-time lainnya.

Keuntungan dari chip edge computing sangat signifikan. Pertama, mereka sangat mengurangi latensi dengan memproses data di dekat sumbernya, meningkatkan kinerja ekosistem AI secara keseluruhan. Selain itu, edge computing meningkatkan keamanan dengan meminimalkan jumlah data yang perlu dikirim ke cloud.

Berikut adalah beberapa produsen perangkat keras AI terkemuka di bidang chip edge computing:

• Jetson Xavier NX
• Seri AMD EPYC™ Tertanam 3000
• Jetson nano
• ARM Cortex-M55
• ARM Ethos-U55

2. Perangkat Keras Kuantum

Mungkin ada yang bertanya-tanya, "Apa itu komputasi kuantum, dan apakah itu nyata?" Komputasi kuantum memang merupakan sistem komputasi yang nyata dan canggih yang beroperasi berdasarkan prinsip mekanika kuantum. Sementara komputer klasik menggunakan bit, komputasi kuantum menggunakan bit kuantum (qubit) untuk melakukan perhitungan. Qubit ini memungkinkan sistem komputasi kuantum memproses dataset besar secara lebih efisien, menjadikannya sangat cocok untuk AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam model.

Aplikasi perangkat keras kuantum berpotensi merevolusi algoritme AI. Misalnya, dalam penemuan obat, perangkat keras kuantum dapat mensimulasikan perilaku molekul, membantu peneliti mengidentifikasi obat baru secara akurat. Demikian pula, dalam ilmu material, itu dapat berkontribusi pada prediksi perubahan iklim. Sektor keuangan bisa mendapatkan keuntungan dari perangkat keras kuantum dengan mengembangkan alat prediksi harga.

Di bawah ini adalah manfaat signifikan dari komputasi kuantum untuk AI:

• Kecepatan: Komputer kuantum jauh lebih cepat daripada komputer tradisional, mampu memecahkan masalah rumit yang akan memakan waktu miliaran tahun dalam hitungan detik.
• Ketepatan: Komputasi kuantum memungkinkan model AI untuk dilatih dengan data dalam jumlah besar dalam waktu yang lebih singkat, sehingga menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dalam prediksi dan analisis.
• Inovasi: Perangkat keras komputasi kuantum membuka kemungkinan untuk pengembangan dan terobosan baru di pasar, membuka kekuatan komputasi yang sebelumnya tidak dapat dicapai.

3. Sirkuit Terpadu Khusus Aplikasi (ASIC)

Sirkuit Terpadu Khusus Aplikasi (ASIC) dirancang untuk tugas yang ditargetkan seperti pemrosesan gambar dan pengenalan suara (meskipun Anda mungkin memilikinya mendengar tentang ASIC melalui penambangan cryptocurrency). Tujuan mereka adalah mempercepat prosedur AI untuk memenuhi kebutuhan khusus bisnis Anda, menyediakan infrastruktur efisien yang meningkatkan kecepatan keseluruhan dalam ekosistem.

ASIC hemat biaya dibandingkan dengan unit pemrosesan sentral (CPU) atau unit pemrosesan grafis (GPU) tradisional. Ini karena efisiensi daya dan kinerja tugas yang unggul, melebihi CPU dan GPU. Hasilnya, ASIC memfasilitasi algoritme AI di berbagai aplikasi.

Sirkuit terintegrasi ini dapat menangani volume data yang besar, menjadikannya penting dalam melatih model kecerdasan buatan. Aplikasi mereka meluas ke berbagai bidang, termasuk pemrosesan teks bahasa alami dan data ucapan. Selain itu, mereka menyederhanakan penerapan mekanisme pembelajaran mesin yang rumit.

4. Perangkat Keras Neuromorfik

Perangkat keras neuromorfik mewakili kemajuan signifikan dalam teknologi perangkat keras komputer, yang bertujuan untuk meniru fungsi otak manusia. Perangkat keras inovatif ini meniru sistem saraf manusia dan mengadopsi a infrastruktur jaringan saraf, beroperasi dengan pendekatan bottom-up. Jaringan terdiri dari prosesor yang saling berhubungan, disebut sebagai neuron.

Berbeda dengan perangkat keras komputasi tradisional yang memproses data secara berurutan, perangkat keras neuromorfik unggul dalam pemrosesan paralel. Kemampuan pemrosesan paralel ini memungkinkan jaringan untuk secara bersamaan menjalankan banyak tugas, menghasilkan peningkatan kecepatan dan efisiensi energi.

Selain itu, perangkat keras neuromorfik menawarkan beberapa keuntungan menarik lainnya. Itu dapat dilatih dengan kumpulan data yang luas, sehingga cocok untuk berbagai aplikasi, termasuk deteksi gambar, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami. Selain itu, keakuratan perangkat keras neuromorfik luar biasa, karena dengan cepat belajar dari sejumlah besar data.

Berikut adalah beberapa aplikasi komputasi neuromorfik yang paling terkenal:

• Kendaraan self-driving dapat memanfaatkan perangkat keras komputasi neuromorphic untuk meningkatkan kemampuan mereka untuk memahami dan menginterpretasikan lingkungan mereka.
• Dalam diagnosis medis, perangkat keras neuromorfik dapat berkontribusi pada fitur pendeteksian gambar, membantu dalam identifikasi penyakit.
• Berbagai perangkat IoT (Internet of Things) dapat memanfaatkan perangkat keras neuromorfik untuk mengumpulkan dan menganalisis data, memungkinkan pemrosesan data dan pengambilan keputusan yang efisien.

5. Field Programmable Gate Array (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) adalah sirkuit terintegrasi canggih yang menawarkan manfaat berharga untuk mengimplementasikan perangkat lunak AI. Chip khusus ini dapat disesuaikan dan diprogram untuk memenuhi persyaratan spesifik ekosistem AI, sehingga disebut "dapat diprogram di lapangan".

FPGA terdiri dari blok logika yang dapat dikonfigurasi (CLB) yang saling berhubungan dan dapat diprogram. Fleksibilitas yang melekat ini memungkinkan berbagai aplikasi di bidang AI. Selain itu, chip ini dapat diprogram untuk menangani operasi dengan berbagai tingkat kerumitan, menyesuaikan dengan kebutuhan spesifik sistem.

Beroperasi seperti chip memori read-only tetapi dengan kapasitas gerbang yang lebih tinggi, FPGA menawarkan keuntungan dari programabilitas ulang. Ini berarti mereka dapat diprogram beberapa kali, memungkinkan penyesuaian dan skalabilitas sesuai kebutuhan yang berkembang. Selain itu, FPGA lebih efisien daripada perangkat keras komputasi tradisional, menawarkan arsitektur yang tangguh dan hemat biaya untuk aplikasi AI.

Selain keunggulan kustomisasi dan kinerjanya, FPGA juga menyediakan langkah-langkah keamanan yang ditingkatkan. Arsitektur lengkap mereka memastikan perlindungan yang kuat, menjadikannya andal untuk implementasi AI yang aman.

Apa Masa Depan Perangkat Keras AI?

Perangkat keras AI berada di puncak kemajuan transformatif. Aplikasi AI yang berkembang menuntut sistem khusus untuk memenuhi kebutuhan komputasi. Inovasi prosesor, akselerator, dan chip neuromorphic mengutamakan efisiensi, kecepatan, penghematan energi, dan komputasi paralel. Mengintegrasikan perangkat keras AI ke perangkat edge dan IoT memungkinkan pemrosesan di perangkat, mengurangi latensi, dan meningkatkan privasi. Konvergensi dengan komputasi kuantum dan rekayasa neuromorfik membuka potensi kekuatan eksponensial dan pembelajaran seperti manusia.

Masa depan perangkat keras AI menjanjikan sistem komputasi yang kuat, efisien, dan terspesialisasi yang akan merevolusi industri dan membentuk kembali interaksi kita dengan teknologi cerdas.