מה זה מחשוב מואץ?
מחשוב מואץ (Accelerated computing) מתייחס לשימוש בחומרה מיוחדת לביצוע משימות חישוביות
ביעילות רבה יותר מאשר מעבד למטרות כלליות (יחידת עיבוד מרכזית).
חומרה מיוחדת זו נועדה לטפל בסוגים ספציפיים של חישובים או משימות עיבוד במהירויות גבוהות יותר,
מה שמאפשר שיפורי ביצועים משמעותיים ביישומים מסוימים.
סוגי החומרה העיקריים המשמשים במחשוב מואץ כוללים:
GPU (יחידות עיבוד גרפיות): תוכננו במקור לעיבוד גרפיקה ועיבוד וידאו, ל-GPU יש ארכיטקטורה מקבילה שהופכת אותם
ליעילים מאוד בטיפול בבלוקים גדולים של נתונים בו-זמנית.
הם נמצאים נפוצים במחשוב מדעי, למידה עמוקה ובינה מלאכותית בשל יכולתם לבצע מספר גבוה של חישובים במקביל.
FPGA: אלו הם מעגלים משולבים שניתן להגדיר על ידי הלקוח או המעצב לאחר הייצור.
FPGA הם ייחודיים מכיוון שניתן להתאים אותם לביצוע משימות ספציפיות ביעילות רבה, ומציעים יתרונות בגמישות וביעילות הספק.
ASIC (מעגלים משולבים ספציפיים ליישום): אלה מתוכננים בהתאמה אישית לשימוש ספציפי ולא מיועדים לשימוש כללי.
ASIC משמשים לרוב ביישומים ספציפיים כגון כריית מטבעות קריפטוגרפיים וחישובים מיוחדים מאוד במרכזי נתונים.
TPU (יחידות עיבוד טנזור): פותחו על ידי Google עבור למידה חישובית ברשת עצבית, TPU תוכננו במיוחד עבור
חישוב בנפח גבוה הנדרש ביישומי למידה עמוקה.
הם מותאמים להאצת פעולות טנזור, שהן בסיסיות לאלגוריתמים רבים של AI ולמידת מכונה.
המטרה העיקרית של מחשוב מואץ היא לשפר את הביצועים של יישומים, להפחית את זמני החישוב ולהגדיל את יעילות האנרגיה,
במיוחד בתחומים כמו למידת מכונה, סימולציה מדעית וניתוח נתונים מורכבים.
על ידי הורדת משימות חישוביות כבדות לחומרה מיוחדת, מחשוב מואץ מאפשר לבצע פעולות מורכבות ועתירות נתונים
בשבריר מהזמן שזה ייקח תוך שימוש במעבדים בלבד.
שימושים של מחשוב מואץ
מחשוב מואץ (Accelerated computing) מופעל על פני תחומים שונים כדי לשפר את הביצועים והיעילות עבור משימות ספציפיות.
הנה כמה תחומים מרכזיים:
בינה מלאכותית ולמידת מכונה
למידה עמוקה: GPU הם גורם מכריע באימון רשתות עצביות עמוקות בשל יכולתם להתמודד עם משימות מקבילות ביעילות,
מה שמפחית משמעותית את זמני האימון.
הסקה: ASIC ו-TPU משמשים לפריסת מודלים מאומנים, המספקים תחזיות מהירות עם יעילות גבוהה, חיוניים ליישומים הדורשים ניתוח בזמן אמת.
סימולציה ומחקר מדעיים
מודל אקלים: מחשוב מואץ משמש כדי לדמות מערכות אקלים מורכבות, המאפשר תחזיות מדויקות ומהירות יותר של שינויי אקלים.
אסטרופיזיקה: זה עוזר בהדמיות של היווצרות גלקסיות, חורים שחורים ותופעות קוסמיות אחרות, הדורשות כוח חישוב עצום.
דינמיקה מולקולרית: GPU ו-FPGA מאיצים סימולציות של אינטראקציות מולקולריות, חיוניות לגילוי תרופות ולמדעי החומרים.
ניהול כספים
ניהול סיכונים: מחשוב מואץ מאיץ סימולציות של מונטה קרלו, המשמשות לניבוי סיכוני שוק ותמחור נכסים.
מסחר בעצימות גבוהה: FPGA משמשים לעיבוד עסקאות במהירויות גבוהות, יתרון מרכזי בשווקים שבהם התזמון הוא מכריע.
גרפיקה והדמיה
עיבוד בזמן אמת: GPU חיוניים לעיבוד תלת מימד וגרפיקה בזמן אמת במשחקי וידאו ויישומי מציאות מדומה.
הדמיית נתונים: ניתן להמחיש מערכי נתונים גדולים בצורה יעילה יותר, המסייעת בניתוח של דפוסי נתונים מורכבים.
כריית מטבעות קריפטו
ASIC: תוכנן במיוחד עבור כריית מטבעות קריפטוגרפיים, ומציע יעילות הרבה יותר מאשר מעבדים או GPU.
עיבוד וידאו ותמונות
קידוד ופענוח וידאו: GPU מאיצים את העיבוד של תוכן וידאו 4K, 8K ו-VR, ומשפרים את איכות הסטרימינג וההשמעה.
זיהוי תמונה: מודלי AI הפועלים על חומרה מואצת יכולים לנתח ולפרש במהירות תמונות עבור יישומים כמו מערכות בדיקה אוטומטיות.
בריאות וביוטכנולוגיה
גנום: מחשוב מואץ מסייע בניתוח נתונים גנטיים, ומאיץ את תהליך הרצף.
הדמיה רפואית: הוא משמש בעיבוד וניתוח של תמונות רפואיות, כגון MRI וסריקות CT, לאבחון מהיר ומדויק יותר.
רכב ותחבורה
כלי רכב אוטונומיים: TPU ו-GPU משמשים לעיבוד כמויות עצומות של נתונים מחיישנים בזמן אמת, חיוניים לתהליכי קבלת
ההחלטות במכוניות בנהיגה עצמית.
חיפוש אנרגיה
ניתוח ססמי: מחשוב מואץ מסייע בעיבוד נתונים סיסמיים לחיפושי נפט וגז, ומאפשר זיהוי מהיר ומדויק יותר של רזרבות.
סטארטאפים בתחום המחשוב המואץ
תחום המחשוב המואץ זכה לצמיחה משמעותית, כאשר סטארט-אפים צצו לתת מענה לנישות שונות, החל מחידוש חומרה
ועד לפתרונות תוכנה המשתמשים במשאבי מחשוב מיוחדים.
להלן חמישה סטארטאפים בולטים הידועים בתרומתם למחשוב מואץ:
Cerebras
מומחיות: חומרת בינה מלאכותית
חדשנות מפתח: Cerebras ידועה בפיתוח שבב המחשב הגדול בעולם, Wafer Scale Engine, שתוכנן במיוחד לעבודת בינה מלאכותית.
שבב זה מאיץ באופן דרמטי את חישובי למידה עמוקה, ומציע שיפור משמעותי בביצועים על פני מערכות מסורתיות
מבוססות GPU עבור אימון בינה מלאכותית והסקת מסקנות.
Graphcore
מומחיות: מעבדי בינה מלאכותית ולמידת מכונה
חדשנות מרכזית: Graphcore פיתחה את יחידת עיבוד המודיעין (IPU), סוג חדש של מעבד שתוכנן במיוחד ללמידת מכונה.
ה-IPU מכוון להאצת משימות למידת מכונה, תוך התמקדות מיוחדת ביעילות ובביצועים הן עבור שלבי ההדרכה והן
שלבי ההסקה של יישומי בינה מלאכותית.
SambaNova
מומחיות: Dataflow-as-a-Service עבור יישומי AI
חדשנות מרכזית: SambaNova Systems מציעה פלטפורמת חומרה ותוכנה משולבת המיועדת להריץ AI ויישומים עתירי נתונים.
הגישה שלהם משלבת ארכיטקטורת זרימת נתונים הניתנת להגדרה מחדש עם תוכנה המייעלת את הביצועים של מודלי AI,
במטרה לספק יותר גמישות ומהירות מאשר חומרה מסורתית.
Groq
מומחיות: ארכיטקטורת Tensor Streaming Processor.
חדשנות מפתח: הגישה החדשנית של Groq כוללת מעבד דטרמיניסטי המפשט את עיצוב החומרה עבור חישובי למידת מכונה.
ארכיטקטורת ה-TSP שלהם שואפת להציע ביצועים צפויים במהירות גבוהה עבור משימות מסקנות למידת מכונה ומשימות עיבוד וידאו,
ולאתגר את הפרדיגמות המקובלות מבוססות GPU.
Mythic
מומחיות: מחשוב קצה בינה מלאכותית
חדשנות מרכזית: Mythic מתמקדת בפיתוח מעבדי בינה מלאכותית עבור מחשוב קצה, עם דגש על צריכת חשמל נמוכה וביצועים גבוהים.
הטכנולוגיה שלהם ממנפת חישוב אנלוגי בתוך זיכרון פלאש, במטרה לספק יכולות מחשוב AI חזקות למכשירים בקצה,
כמו מצלמות, סמארטפונים ומכשירי IoT.
סטארטאפים אלו נמצאים בחזית המחשוב המואץ, וכל אחד מהם מביא חידושים ייחודיים המשפרים את הביצועים והיעילות של המחשוב על פני יישומים שונים,
במיוחד ב-AI ולמידת מכונה.
עבודתם ממשיכה לדחוף את הגבולות של מה שאפשר בטכנולוגיית מחשוב, ומציבה אמות מידה חדשות לתעשייה.
