Какие вычислительные устройства используются для машинного обучения и анализа данных?

Для машинного обучения и анализа данных используются различные вычислительные устройства, среди них:

• Графические процессоры (GPU). 14 Способны быстро обрабатывать огромные объёмы данных, что делает их идеальными для обучения сложных моделей искусственного интеллекта. 1
• Тензорные вычислительные блоки (TPU). 1 Созданы компанией Google специально для ускорения вычислений в области искусственного интеллекта, особенно в задачах глубокого обучения. 1
• Блоки нейронной обработки (NPU). 1 Могут решать задачи, связанные с нейронными сетями, и, по сути, имитируют нейронные связи, существующие в человеческом мозге. 1
• Интегральные схемы, ориентированные на конкретные приложения (ASIC). 1 Эти микросхемы разрабатываются для выполнения конкретных задач в рамках вычислений ИИ, что обеспечивает им высокую скорость и энергоэффективность. 1
• Полевые программируемые вентильные массивы (ППВМ) (FPGA). 1 В отличие от обычных процессоров, ПЛИС можно переконфигурировать после изготовления, чтобы адаптировать и оптимизировать их работу для решения конкретных задач. 1
• Нейроморфные чипы. 1 Способны работать в режиме многозадачности и быстро реагировать на события, подходят для экономии энергии в системах искусственного интеллекта и решения задач реального времени, требующих скорости и эффективности. 1
• Серверы для анализа данных и машинного обучения. 2 Специализированные решения, которые обеспечивают высокую производительность, масштабируемость и отказоустойчивость. 2