推动AI革命:支持ML和AI的6大组件趋势

Adam J. Fleischer
|  已创建:August 20, 2023  |  已更新:August 21, 2024

人工智能(AI)和机器学习(ML)对全球经济的变革性影响是不可否认的。从制造业和医疗保健到物流和金融服务,这些先进技术不仅在塑造我们的未来,而且在积极定义现在。支撑这场广泛的数字革命的,是一个不那么被人瞩目但却极其重要的推动者——电子元件行业。

数据从原始输入到有价值见解的旅程,见证了现代电子元件的奇迹。这是一段迷人的旅程,穿越了先进的处理器、高速存储单元、复杂的传感器和电源管理电路。每个阶段都代表着一个关键的节点,由能够将数据转化为知识和可行智能的元件所促成。

电子元件行业不仅仅是一个推动者,而是这个由AI和ML驱动的时代的脊梁。通过不断的创新和适应,该行业培育了AI和ML的增长和演变。在本文中,我们将探讨这一至关重要的关系,探索元件行业如何推动AI和ML应用的进步,反过来,又是如何推动我们集体向着一个更智能的未来迈进。

理解对AI和ML的需求

人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的需求在各个行业中呈指数级增长。公司正在利用这些先进技术来自动化任务、改善决策制定并提供个性化体验,推动需求达到前所未有的水平。然而,AI和ML算法的复杂性需要巨大的计算能力和特定的组件。

实现AI和ML的承诺是一个挑战,这个挑战不仅仅在于软件和算法——它还需要强大而高效的硬件。例如,处理机器学习所需的大量数据需要强大的处理器。模仿人脑功能以实现AI的神经网络,需要专门的图形处理单元(GPU)来进行它们密集的计算操作。此外,AI和ML系统需要快速可靠的存储组件来存储和检索数据,以及高效的电源管理电路来最大化系统性能。

推动AI和ML的关键组件类别

AI和ML应用的广泛领域需要多样化的电子组件。这些组件的每一个类别在AI和ML系统的功能性、性能和效率中都扮演着关键角色。

处理器 是AI计算的基石。 中央处理器(CPU)提供多功能性,而图形处理器(GPU),凭借其并行处理能力,特别适合处理人工智能(AI)和机器学习(ML)算法中常见的密集矩阵和向量运算。此外,专为AI计算设计的专用AI芯片,如谷歌的张量处理单元(TPU),为TensorFlow(谷歌自己的AI软件框架)优化,以及Graphcore的智能处理单元(IPU)提供高性能和能效。

内存组件对于处理AI和ML系统处理的庞大数据至关重要。高速内存技术如动态随机存取内存(DRAM)闪存提供快速数据访问,而如阻变随机存取存储器(RRAM)磁阻随机存取存储器(MRAM)等新兴技术提供了改进的性能和耐用性。

传感器构成了AI和ML系统与物理世界之间的接口,捕获这些系统学习的数据。传感器 在各种应用中都至关重要,从物联网设备到自动驾驶汽车,它们使实时数据获取和反馈成为可能。

最后,电源管理 对于优化系统性能和管理能源消耗至关重要。电源管理集成电路 调节电压供应,确保电子组件高效运行,不会过热或浪费能源。随着人工智能和机器学习系统向边缘计算转移,其中能源效率至关重要,它们变得越来越重要。

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人工智能和机器学习组件的6大趋势

人工智能和机器学习的电子组件领域正经历几个不断演变的趋势,这些趋势突显了这一领域内持续的创新。

  1. 小型化和集成片上系统(SoCs) 和 封装内系统(SiPs) 正日益成为人工智能和机器学习硬件的常态。这些解决方案将多个组件——如处理器、内存和传感器——集成到单一芯片或封装中,从而减少物理占用空间并提升性能。这种集成还促进了组件之间更快的数据传输,对于人工智能和机器学习操作至关重要。
  2. 能源效率:随着AI技术渗透到从数据中心到手持设备的各种设备中,对能源高效解决方案的需求日益增长。先进的电源管理集成电路在此发挥关键作用,优化电源使用以增加电池寿命和减少热量散发,从而提高AI驱动设备的整体效率和寿命。
  1. 边缘AI:随着对实时分析和决策制定的需求,AI处理正从云端转移到边缘。专门的边缘AI芯片对这一转变至关重要,使得在数据源头就能进行复杂计算,减少延迟并确保隐私。
  2. 高速数据传输:AI和ML依赖大量数据,需要高速连接。SerDes芯片,它们将并行数据转换为串行数据以进行传输,对此至关重要,使数据交换更快,从而提高AI和ML系统的整体效率。
  3. 增强安全性:对AI和ML技术的日益依赖为网络威胁和攻击打开了新的途径。作为回应,元件行业正在开发高级安全功能,包括硬件安全、加密和安全通信协议的集成。
  4. 可解释的AI:随着AI和ML算法的复杂性增加,对可解释AI(XAI)的需求日益迫切。XAI旨在揭示AI决策背后的推理,并向用户提供清晰的解释,一些方法利用新的组件,如硬件加速器,以实时解释AI的决策过程。

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挑战与机遇

虽然电子元件行业处于推动AI和ML进步的独特位置,但它并非没有挑战。一个主要障碍是设计能够处理不断增长的AI工作负载的组件的复杂性日益增加。如神经形态芯片和高带宽内存技术等进步虽有前景,但需要不断发展的设计和制造技能。

近期全球事件放大了供应链问题,这是另一个重大挑战。满足对AI优化组件的无尽需求需要一个弹性供应链和战略性库存管理。

技术限制,如高性能组件中的功耗和散热问题,依然存在。但是,挑战存在的地方,机遇也存在。针对这些问题的创新很可能为人工智能(AI)和机器学习(ML)的下一波突破铺平道路。

前方的道路将AI和ML推向主流已经点燃了创新的激动时代,而在这一激增的核心是电子组件行业。通过提供基本的构建模块——处理器、内存、传感器、电源管理IC等——这个行业构成了AI革命的基石。

然而,任务远未完成。随着对AI和ML技术的需求激增,竞争正在加速,以开发越来越先进、高效和强韧的组件,以支撑这一变化的加速步伐。该行业适应、创新和克服挑战的能力将显著塑造AI和ML的发展轨迹。

当我们站在智能新时代的悬崖边上时,电子组件行业的作用不仅是关键的——它是革命性的。AI和ML的未来在很大程度上依赖于这一关键行业的创造力和适应能力。

关于作者

关于作者

Adam Fleischer is a principal at etimes.com, a technology marketing consultancy that works with technology leaders – like Microsoft, SAP, IBM, and Arrow Electronics – as well as with small high-growth companies. Adam has been a tech geek since programming a lunar landing game on a DEC mainframe as a kid. Adam founded and for a decade acted as CEO of E.ON Interactive, a boutique award-winning creative interactive design agency in Silicon Valley. He holds an MBA from Stanford’s Graduate School of Business and a B.A. from Columbia University. Adam also has a background in performance magic and is currently on the executive team organizing an international conference on how performance magic inspires creativity in technology and science. 

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