مقدمه ای بر پردازش سیگنال در یادگیری ماشین مجله هوش مصنوعی فارسی

هوش مصنوعی (AI) در دهه‌های اخیر پیشرفت‌های شگرفی داشته و کاربردهای آن در بسیاری از صنایع و فناوری‌ها گسترش یافته است. این پیشرفت‌ها تنها به نرم‌افزارهای پیچیده و الگوریتم‌های هوش مصنوعی محدود نمی‌شود، بلکه نیاز به سخت‌افزارهای تخصصی و قدرتمند برای پردازش داده‌ها و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی نیز بسیار ضروری است. سخت‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی (AI hardware) به طور ویژه برای تسریع و بهینه‌سازی عملیات مربوط به یادگیری ماشین (Machine Learning) و پردازش داده‌های پیچیده طراحی شده‌اند. در این مقاله، به بررسی انواع سخت‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و کاربردهای آنها خواهیم پرداخت. در نهایت،NPU ها  نمایانگر یک جهش قابل توجه در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سطح مصرف‌کننده هستند. با تخصص در عملیات شبکه‌های عصبی و وظایف هوش مصنوعی، NPU بار را از روی CPUها و GPUهای سنتی کاهش می‌دهد.

دو شرکت بزرگ اینتل و مایکروسافت در تلاش برای تعریف کامپیوترهای هوش مصنوعی و تعیین دستورالعمل‌های تولید این محصولات هستند. بنابر تعریف اینتل سخت افزار لپ‌تاپ‌های هوش مصنوعی به یک واحد پردازش عصبی یا NPU نیاز دارد. پردازنده‌های Lunar Lake به عنوان جایگزینی رقابتی برای چیپ‌های سری M اپل طراحی شده‌اند. عمر باتری طولانی و عملکرد مبتنی بر هوش مصنوعی این پردازنده‌ها، اینتل را به گزینه‌ای جذاب برای کاربران لپ‌تاپ‌های پریمیوم تبدیل کرده است. از طرف دیگر مصرف برق nano در حین کار تنها 5W است که از سایر تولیدات Nvidia بسیار کمتر است.

حجم‌های ذخیره‌سازی بالا (چندین ترابایت) برای ذخیره حجم زیادی از داده‌های آموزشی، مدل‌های یادگیری ماشین و دیگر داده‌های مرتبط ضروری است. این نوع حافظه‌ها سرعت بالاتری نسبت به SSDهای معمولی و HDDها دارند و می‌توانند داده‌ها را با سرعت بالا بخوانند و بنویسند. این سرعت بالا برای پردازش داده‌های هوش مصنوعی که نیاز به زمان‌های تأخیر کم دارند، ضروری است. علاوه بر این، پردازش سیگنال دیجیتال با برنامه نویسی پایتون استفاده از کتابخانه ها و بسته های قدرتمند پایتون را برای تجزیه و تحلیل، دستکاری و تبدیل سیگنال های دیجیتالی امکان پذیر می کند. خوانایی پایتون، سادگی و گستردگی کتابخانه‌های محاسباتی علمی، آن را به انتخابی مطلوب در میان متخصصان و محققان تبدیل کرده است.

این ویژگی به‌ویژه در یادگیری عمیق که نیاز به پردازش‌های هم‌زمان و سریع حجم بزرگی از داده‌ها دارد، بسیار اهمیت پیدا می‌کند. مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی می‌توانند با استفاده از GPU به‌صورت هم‌زمان و با سرعت بالا آموزش داده شوند. استفاده از سرورهای گرافیک ابری به معنای پردازش سریع‌تر مدل‌های هوش مصنوعی است. از آنجایی که چندین سرور به طور همزمان و پردازنده‌ها به‌صورت موازی به تجزیه‌ و تحلیل می‌پردازند، فرآیند آموزش به طور چشمگیری سرعت می‌گیرد. کامپیوترهای هوش مصنوعی با بهره‌گیری از NPU‌ها امکانات گسترده‌ای در اختیار کاربران قرار می‌دهند.

در زمینه هوش مصنوعی، ASICها برای انجام محاسبات خاص مدل‌های یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی یا تحلیل داده‌های بزرگ طراحی شده‌اند. GPU مهم‌ترین جزء یک سرور هوش مصنوعی است، زیرا پردازش‌های موازی و محاسبات سنگین در یادگیری عمیق و تحلیل داده‌ها بر روی آن انجام می‌شود. انتخاب GPU مناسب می‌تواند تأثیر مستقیم بر کارایی و سرعت اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی داشته باشد. واحد پردازش تنسور (Tensor Processing Unit یا TPU) سخت‌افزاری است که توسط Google طراحی شده و به طور خاص برای تسریع محاسبات مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بهینه‌سازی شده است. TPUs به‌ویژه برای پردازش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی پیچیده مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) طراحی شده‌اند.

چه از طریق ویرایش ویدیو سریع‌تر، فیلترهای پیشرفته هوش مصنوعی در برنامه‌ها، یا مدیریت کارآمد وظایف هوش مصنوعی در گوشی‌های هوشمند، NPU راه را برای تجربه محاسباتی هوشمندتر و کارآمدتر هموار می‌کند. این پردازنده چهارمین محصول شرکت Gyrfalcon است که برای تشخیص چهره در تلفن های همراه طراحی شده است. Lightspeeur 5801 قدرت پردازشی حدود ۱۲TOPs را دارد که در نوع خود قابل توجه است. این محصول دارای ۱۰MB حافظه داخلی است که به راحتی می‌تواند یک مدل شبکه عصبی متوسط را در خود جا دهد. قابلیت خوب دیگر این پردازنده تنظیم فرکانس آن بین ۵۰ تا ۲۰۰ مگاهرتز در شرایط مختلف است و این مورد در کاهش مصرف انرژی آن کمک زیادی می‌کند.

در عوض، NPU ها به سادگی این مدارها را از یک GPU (که کارهای دیگری نیز انجام می دهد) خارج کرده و آن را به یک واحد اختصاصی تبدیل می کنند. کامپیوتر کوپایلوت پلاس دل Inspiron از پردازنده اسنپدراگون ایکس پلاس استفاده می‌کند. باوجوداین که سایر ویژگی‌های این محصول به‌خوبی انتخاب شده‌اند؛ از صفحه نمایش QHD عالی 14.5 اینچی گرفته تا استفاده از بلندگوی چهار استریو، پردازنده گرافیکی 10 هسته‌ای آن نسبت به مدل‌های قبلی قدرت کمتری دارد. درحال‌حاضر شاید لپ‌تاپ هوش مصنوعی اسنپدراگون تفاوت چندانی با رایانه‌‌های استاندارد نداشته باشند، اما برندها با به‌روزرسانی‌های منظم سرعت و بهره‌وری آن‌ها را بالاتر می‌برند. به‌طور معمول این نوع رایانه‌ها برای بازی و سایر فعالیت‌های سنگین طراحی شده‌اند. اغلب، تفسیر داده های سیگنال خام دشوار است.برای مثال تصور کنید که داده‌های موج صوتی یک پادکست را می‌بینید.

دیتا‌آی‌او، یک وبلاگ اجتماعی از متخصصین علوم داده، یادگیری ماشین، کلان داده، پردازش تصویر، صوت و ویدیو است که تجربیات و آموخته‌های خود را در قالب نوشته در این وبلاگ منتشر می‌کنند. بنابراین، انتخاب سروری با سیستم خنک‌کننده کارآمد برای جلوگیری از گرم‌شدن بیش‌ازحد و آسیب به سخت‌افزار بسیار حیاتی است. اگر قرار است پروژه‌های شما به‌صورت محاسبات توزیع‌شده انجام شود، از سروری با پشتیبانی از شبکه پرسرعت و پروتکل‌های توزیع‌شده مانند MPI استفاده کنید. برای سرورهایی که با حجم بالایی از GPUها کار می‌کنند، استفاده از خنک‌کننده‌های مایع مؤثرتر است و می‌تواند حرارت تولیدی توسط پردازنده‌ها را بهتر مدیریت کند. با وجود حافظه کافی، امکان کاهش انتقال داده‌ها بین حافظه و دیسک وجود دارد که به افزایش سرعت کلی سیستم منجر می‌شود. با استفاده از آخرین نسل پردازنده‌های اینتل و قابلیت‌های توسعه‌پذیری بالا، این سرور برای سازمان‌های بزرگ و مراکز داده مناسب است.

چنین زیرساختی اگر فراهم شود آنگاه می‌توان از استارتاپ‌ها و کسب‌وکارها و ایده‌پردازان خواست طرح‌ها و برنامه‌ها و خدمات و محصولاتشان را روی آن پیاده سازند و توسعه دهند. این داده‌های تمیز برای مدل‌سازی دقیق، پیش‌بینی‌ها و سایر وظایف تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته ضروری است. علاوه بر این، پردازش سیگنال در هسته بسیاری از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته مورد استفاده در علم داده قرار دارد، مانند پیش‌بینی سری‌های زمانی، تشخیص ناهنجاری، و تشخیص تصویر و گفتار. مزیت اصلی FPGA این است که عملکرد آن می‌تواند بسته به نیازهای خاص هر مدل هوش مصنوعی تغییر کند. این ویژگی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد که عملکرد سخت‌افزار را برای برنامه‌های مختلف بهینه کنند.

با قابلیت‌ پردازش موازی، GPUها می‌توانند هزاران عملیات را به طور همزمان انجام دهند. این ویژگی برای وظایف سنگینی مانند آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های بزرگ الزامی است. AI Accelerators به سخت‌افزارهایی اطلاق می‌شود که برای تسریع پردازش‌های یادگیری ماشین طراحی شده‌اند. این سخت‌افزارها به طور معمول شامل ترکیبی از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)، واحدهای پردازش تنسور (TPU)، و یا مدارهای مجتمع خاص (ASIC) هستند که با هدف بهبود سرعت و کارایی الگوریتم‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. ASIC یا مدار مجتمع مخصوص کاربرد (Application-Specific Integrated Circuit)، نوعی سخت‌افزار است که برای یک کاربرد خاص طراحی و ساخته می‌شود.

آنها به ویژه در انجام وظایف مرتبط با هوش مصنوعی، مانند شناسایی گفتار، محو کردن پس‌زمینه در تماس‌های ویدیویی و فرآیندهای ویرایش عکس یا ویدیو مانند شناسایی اشیاء، مهارت دارند. این پردازنده بر اساس معماری Xcore ساخته شده است که در آن تعدادی logical core وجود دارد. این هسته‌ها می‌توانند به منظور ورودی/ خروجی سیگنال، پردازش سیگنال (DSP)، کاربردهای کنترلی و شتابدهنده هوش مصنوعی استفاده شوند. Xcore.ai در خود ۱۶ هسته دارد که هر کدام به صورت مجزا قابل تنظیم برای عملیات خاصی هستند. این تنظیم که به صورت نرم افزاری انجام شده و در firmware قرار می‌گیرد، باعث می‌شود تا این پردازنده به صورت یک سیستم کامل (SoC) مجازی عمل کند. همچنین xcore.ai از قابلیت Vector Pipeline پشتیبانی می‌کند که برای یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

این دستگاه‌ها می‌توانند به طور خودکار یادداشت‌برداری کنند، جلسات را خلاصه‌سازی کنند و ترجمه زنده ارائه دهند. همچنین، کاربران می‌توانند از قابلیت‌های جدیدی مانند تشخیص چهره، پردازش تصویر و پشتیبانی از هوش مصنوعی در نرم‌افزارهای کاربردی استفاده کنند. این قابلیت‌ها باعث افزایش سرعت کارها و کاهش نیاز به تعامل مستقیم کاربر با سیستم می‌شود. تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارزش فوق‌العاده‌ای برای پردازش سیگنال با تجزیه و تحلیل الگوها و روابط درون سیگنال‌ها به ارمغان می‌آورند، و امکان پیش‌بینی دقیق و نتایج بهبود یافته را فراهم می‌کنند. این الگوریتم ها می توانند نویز را شناسایی و سرکوب کنند و کیفیت سیگنال های ارسالی را افزایش دهند.

با توجه به جدول بالا، دو پردازنده x86 (Lunar Lake و Ryzen AI 300) و دو پردازنده ARM (M4 و اسنپدراگون ایکس الیت) داریم. پردازنده‌های ARM به طور کلی توان بهتری ارائه می‌دهند، در حالی که پردازنده‌های x86 عملکرد بالاتری دارند. با این حال، این فاصله بین عملکرد و کارایی توان با قوی‌تر شدن M4 و ایکس الیت و کارآمدتر شدن Lunar Lake و Ryzen AI 300 کمتر می‌شود. اگر شما علاقه‌مند به استفاده از هوش مصنوعی هستید اما دسترسی به سخت‌افزارهای پیشرفته ندارید نگران نباشید. بسیاری از سایت‌ها ابزارهایی را برای استفاده از هوش مصنوعی را فراهم کرده‌اند که بدون نیاز به تجهیزات خاص تنها با داشتن یک موبایل یا کامپیوتر میتوانید از قدرت هوش مصنوعی بهره‌مند شوید.

ترکیب اتصالات Bluetooth 5.4 و Wi-Fi 7، همچنین پورت با دو کانکتور USB4 دارای سرعت 40 گیگابایت بر ثانیه تجربه سرعت کار بالاتر را برای شما خلق می‌کند. اما بیایید در ادامه به معرفی هر یک از این زیرساخت‌های حیاتی و همچنین اجزا آنها در شکل‌دهی به زیرساخت هوش مصنوعی پردازیم. داده‌های time-series زیرمجموعه‌ای از سیگنال‌ها هستند که اندازه‌گیری‌ها در نقاط متوالی در زمان ثبت می‌شوند. KL520 تنها 0.5 وات را برای انجام 3 هزار میلیارد عملیات (3 TOPS) در ثانیه مصرف می‌کند که مقدار خیلی کمی است. ماموریت ما اطلاع رسانی صحیح و ارائه آخرین اخبار تکنولوژی، بررسی محصولات دیجیتال، راهنمای خرید کالاهای دیجیتال و همچنین تهیه به‌روزترین مطالب آموزشی و مقالات در حوزه تکنولوژی، علم و سبک زندگی است.

در مقایسه با CPU، GPUها تعداد بیشتری هسته پردازشی دارند که امکان انجام هزاران عملیات محاسباتی هم‌زمان را فراهم می‌کند. این امر باعث می‌شود که پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با سرعت بیشتری اجرا شوند و مدل‌ها با سرعت بیشتر آموزش ببینند. پردازنده ECM3532 یک محصول مخصوص کارهای هوش مصنوعی و اینترنت اشیا است که به گونه‌ای طراحی شده است که بتواند با منابعی مانند باتری یا روش‌های برداشت انرژی (Energy Harvesting) کار کند. ECM3532 می‌تواند پردازش تصویر و sensor fusion را تنها با ۱۰۰ میکرووات انجام دهد. در چنین شرایطی محصولاتی مثل ECM3532 با هیچ کدام از پردازنده‌های دیگر قابل مقایسه نیستند. اینجاست که سرورهای گرافیک ابری همانند یک قهرمان گمنام وارد عمل شدند تا مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی را در زمانی کوتاه و با دقتی بالا آموزش دهند.

از بین همه زیرشاخه‌های مهندسی برق، پردازش سیگنال به دلیل نقش اساسی خود در پردازش داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها، به عنوان نزدیک‌ترین زیرشاخه به هوش مصنوعی شناخته می‌شود. تمامی اقلام ارائه شده دارای گارانتی اصالت و سلامت فیزیکی کالا میباشند و تمامی محصولات دارای مهلت تست و ضمانت بازگشت کالا نیز هستند. بررسی٬ بخش فنی و توضیحات اقلام به دقت و با نظارتهای دقیقی در وبسایت قرار گرفته است. بدین شکل٬ کاربر بر اساس مقایسه دقیق مشخصات٬ قیمت و نیاز های خود٬ میتواند به سرعت و با آگاهی کامل کالا مورد نظر خود را انتخاب و خریداری نماید. قیمت گذاری در جهت حمایت از حقوق مصرف کننده میباشد و از سوی شورای اصناف هر دسته بندی مورد تایید میباشد.

اما در مراکز داده بزرگتر یا عملیات صنعتی تخصصی‌تر، NPU ممکن است یک پردازنده کاملاً مجزا بر روی مادربرد باشد که از هر واحد پردازش دیگری جدا است. برای مثال، می‌تواند شامل نرم‌افزارهایی مانند الگوریتم‌های در حال اجرا بر روی رایانه یا سخت‌افزارهایی مانند مدارها یا تراشه‌های تخصصی باشد. صفحه نمایش 14.5 اینچی OLED 3K با ریت رفرش 90 هرتزی است و طیف رنگی متنوعی را پوشش می‌دهد. دوربین فول اچ‌دی با سنسور مادون قرمز برای تشخیص چهره، همراه با شاتر الکترونیکی ویژگی دیگر این کامپیوتر هوش مصنوعی است. شرکت‌های تولیدکننده لپ‌تاپ‌های اسنپدراگون با تغییر ویژگی‌هایی مانند انواع خنک‌کننده‌ها، پیکربندی حافظه و فضای ذخیره‌سازی برای ارائه خلاقانه‌ترین رویکردها رقابت می‌کنند.

اکنون، به لطف پیشرفت‌های جدید پردازنده از اینتل و ای‌ام‌دی، قرار است حتی پیچیده‌تر شود. مشخصات دقیق‌تر لپ‌تاپ هوش مصنوعی گلکسی بوک سامسونگ در جدول زیر قابل مشاهده است. برای مثال، وقتی نرم‌افزارهایی مثل Microsoft Teams بر روی NPU اجرا می‌شوند، میزان مصرف انرژی به شدت کاهش پیدا می‌کند. در یکی از آزمایش‌ها، مصرف انرژی این نرم‌افزار از ۹ وات به ۹ میلی‌وات کاهش یافت که نشان‌دهنده بهره‌وری بالای NPU‌ها است. تقریبا می‌توان گفت محصولی وجود ندارد که آ.اس.پ برای مشتریان خود در سراسر کشور فراهم نکرده باشد.

در ادامه این مقاله از دیجی رو با ما همراه باشید تا شما را در یافتن پاسخ این سؤال یاری کنیم. محدودیت سرعت نورون‌های فوتونیک اسپاکینگ از این واقعیت ناشی می‌شود که آن‌ها معمولاً با تزریق پالس‌های ورودی به بخش لیزر کار می‌کنند. برای نورون درجه‌بندی شده لیزری، محققان با تزریق سیگنال‌های فرکانس رادیویی به لیزر نقطه کوانتومی از رویکرد متفاوتی استفاده کردند که از این تاخیر جلوگیری می‌کند. آن‌ها همچنین پدهای فرکانس رادیویی با سرعت بالا طراحی کردند تا سیستمی سریع‌تر، ساده‌تر و کم مصرف‌تر تولید کنند. در محیط‌های محاسباتی با نیازهای بالا، استفاده از InfiniBand برای کاهش تأخیر و افزایش سرعت انتقال داده‌ها بین سرورها می‌تواند مفید باشد.

پردازشگر گرافیکی nano دارای 128 هسته CUDA بوده و توانایی انجام حدود 500 میلیارد عملیات اعشاری در ثانیه را دارد که آن را در رده کارت گرافیک های متوسط تا خوب فعلی قرار می‌دهد. در پروژه‌های هوش مصنوعی که اغلب شامل داده‌های حساس و بزرگ هستند، امنیت سرور بسیار مهم است. بررسی قابلیت‌های امنیتی سرور و سیستم‌های محافظتی سخت‌افزاری و نرم‌افزاری از اهمیت بالایی برخوردار است. یک سرور هوش مصنوعی قدرتمند باید قابلیت ارتقاء و مقیاس‌پذیری داشته باشد تا در صورت افزایش نیازها، بدون نیاز به تعویض کامل سیستم، بتوان منابع آن را افزایش داد. بسته به اندازه داده‌های آموزشی و نیازهای آینده، فضای ذخیره‌سازی را انتخاب کنید. با افزایش حجم داده‌ها و نیاز به پردازش مدل‌های پیچیده‌تر، نیاز به حافظه بیشتر و فضای ذخیره‌سازی بیشتر افزایش پیدا می‌کند.

هرچند GPUها برای محاسبات موازی عالی هستند، اما CPUها همچنان برای وظایف غیر موازی، مانند مدیریت داده‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی کاربرد دارند. پردازنده‌هایی با هسته‌های زیاد (مانند AMD EPYC که تا 128 هسته دارد)، به سرور اجازه می‌دهند که تعداد زیادی از وظایف را همزمان و به‌صورت کارآمد اجرا کند. این سرور امکان افزودن حافظه و ذخیره‌سازی بیشتر را دارد که برای اجرای پروژه‌های کلان داده و هوش مصنوعی حیاتی است. این سرور به‌راحتی می‌تواند برای پروژه‌های بزرگتر ارتقا پیدا کند و به شما اجازه می‌دهد تعداد بیشتری پردازنده گرافیکی و حافظه را به آن اضافه کنید. این سرور به گونه‌ای طراحی شده است که به‌راحتی می‌توان پردازنده‌های گرافیکی بیشتری را به آن اضافه کرد و برای پروژه‌های بزرگتر و پیچیده‌تر مقیاس‌پذیری انجام داد.

در همین حال، پردازنده‌های Ryzen AI AMD با 24 رشته، سرعت کلاک CPU کمی بالاتر، یک پردازنده گرافیکی بسیار قدرتمندتر و واحد پردازش عصبی با قابلیت Block FP16 عملکرد بهتری ارائه می‌دهند. اپل M4 از فناوری‌های مشابه M3 استفاده می‌کند، مانند فرآیند 3 نانومتری، حافظه یکپارچه تراشه، طراحی چیپلت و معماری ترکیبی. تغییرات طراحی به اندازه تغییرات Lunar Lake اینتل گسترده نیست، عمدتاً به این دلیل که سری تراشه‌های M اپل در این نقطه به خوبی بهینه شده‌اند و دستگاه‌های ARM به طور کلی کارآمدتر از همتایان x86 خود هستند. با این حال، بسیاری از آن‌هایی که تاکنون توسعه یافته‌اند، نورون‌های فوتونیک اسپاکینگ بوده‌اند. این نورون‌های مصنوعی سرعت پاسخگویی محدودی دارند، ممکن است اطلاعات را از دست دهند و به منابع لیزری و تعدیل‌کننده‌های اضافی نیاز دارند. پردازنده‌های عصبی به طور فزاینده‌ای در مجموعه‌ای از دستگاه‌ها که به طور سنتی پردازنده‌های پیشرفته نداشته‌اند، مانند تلویزیون‌ها و دوربین‌ها، محبوبیت پیدا کردند.

سرورهایی که توانایی پشتیبانی از حجم بالایی از حافظه (مثل 512 گیگابایت تا 4 ترابایت RAM) دارند، برای پروژه‌های کلان داده و یادگیری ماشین پیچیده ایده‌آل هستند. واحدهای پردازش عصبی (NPU) تحولی بزرگ در دنیای کامپیوترهای هوش مصنوعی به وجود آورده‌اند. این پردازنده‌ها با مصرف انرژی کمتر و عملکرد سریع‌تر، امکان اجرای وظایف پیچیده هوش مصنوعی را به شکل محلی فراهم می‌کنند. با ورود NPU‌ها، کامپیوترهای هوش مصنوعی به ابزاری قدرتمند و کارآمد برای انجام وظایف مختلف هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. این کامپیوترها با بهره‌گیری از ترکیب CPU، GPU و NPU، قادرند آینده‌ای روشن‌تر و بهره‌ورتر را برای کاربران به ارمغان آورند.

پردازنده NDP100 مخصوص کاربردهای پردازش صدا در شرایطی که مصرف برق اهمیت زیادی دارد طراحی شده است. در این تراشه، پردازنده و حافظه به گونه‌ای در هم ادغام شده‌اند و با این تکنیک مصرف انرژی به کمتر از ۱۴۰ میکرووات رسیده است. این محصول می‌تواند در کاربردهایی مانند روشن شدن با صدا (wake word detection)، تعیین کلمات، تشخیص گوینده یا تشخیص رخداد با استفاده از صوت مورد استفاده قرار گیرد. به گفته سازنده، NDP100 بسیار مناسب کاربرد در وسایل بی‌سیم مثل هندزفری، ساعت‌های هوشمند و کنترل از راه دور است. تاریخچه BCI در دهه ۱۹۷۰ قرن بیستم آغاز شد و توسعه سریع این سیستم ها منجر به ارتباط واقعاً کارآمد بین مغز انسان و رایانه شده است. BCI به سیستمی اطلاق می شود که سیگنال های دریافتی از سیستم عصبی مرکزی را اندازه گیری و اعمال می کند.

این سرور تا 4 ترابایت حافظه RAM پشتیبانی می‌کند که برای اجرای مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق و پردازش کلان داده بسیار حیاتی است. یک کتابخانه سطح بالا برای یادگیری عمیق که بر مبنای TensorFlow ساخته شده است. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بر مجموعه داده‌های عظیمی متکی هستند که به انتقال، ذخیره‌سازی و دسترسی کارآمد به داده‌ها نیاز دارند، که مهندسی ارتباطات در اینجا نقش مهمی دارد. ابرهای محاسباتی مانند آمازون وب‌سرویس (AWS)، گوگل کلاد (GCP) و مایکروسافت آژور (Azure) زیرساخت‌های قدرتمندی را برای پردازش و ذخیره‌سازی داده فراهم می‌کنند. این پلتفرم‌ها به کاربران امکان می‌دهند که به جای خرید و نگهداری سرورهای بزرگ، از منابع محاسباتی ابری استفاده کنند و تنها برای میزان مصرف خود هزینه پرداخت کنند. برخی از این سخت‌افزارها به‌ویژه در گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های IoT برای انجام محاسبات هوش مصنوعی در خود دستگاه و به صورت real-time استفاده می‌شوند.

اینتل امروز خانواده پردازنده‌های جدید Intel® Core™ Ultra 200S را معرفی کرد که قابلیت‌های AI PC را به پلتفرم‌های دسکتاپ می‌آورد و نسل جدید کامپیوترهای دسکتاپ هوش مصنوعی پیشرفته را ارائه می‌دهد. اطمینان حاصل کنید که سرور شما با نرم‌افزارها و فریم‌ورک‌های موردنیاز شما برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق سازگار است. همچنین، بررسی کنید که سرور قابلیت اجرای سیستم‌عامل‌های مناسب مانند Linux یا Windows Server را دارد. در پروژه‌های هوش مصنوعی، ممکن است نیاز به اضافه کردن پردازنده‌های گرافیکی بیشتر برای افزایش توان پردازشی داشته باشید. یک سرور قدرتمند باید قابلیت پشتیبانی از چندین GPU را به‌صورت موازی داشته باشد.

این ترکیب به آن‌ها اجازه می‌دهد تا وظایف پیچیده هوش مصنوعی را با سرعت بسیار بالاتری نسبت به کامپیوترهای عادی انجام دهند. علاوه بر این، کامپیوترهای هوش مصنوعی از نظر مصرف انرژی بسیار بهینه‌تر عمل می‌کنند و می‌توانند عمر باتری طولانی‌تری داشته باشند. مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند، که در اینجا طراحی میکروالکترونیک و سخت‌افزار اهمیت می‌یابد. مهندسی برق پایه و اساس فناوری هوش مصنوعی است، زیرا شامل طراحی، توسعه و نگهداری سیستم‌های سخت‌افزاری است که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند. از پردازش داده‌ها گرفته تا یکپارچه‌سازی حسگرها و توان محاسباتی، جنبه‌های مختلف مهندسی برق به ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمد و قوی کمک می‌کنند.