¿Cuál es el mejor procesador (CPU) para la inteligencia artificial?

ការអាប់ដេតចុងក្រោយ៖ ០២/០៣/២០២៤
អ្នកនិពន្ធ៖ សេបាស្ទាន វីដាល់

¿Cuál វាល្អបំផុត processor (CPU) សម្រាប់ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត?

នៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) ខួរក្បាល (CPU) ដើរតួនាទីជាមូលដ្ឋាន។ សមាសធាតុទាំងនេះទទួលខុសត្រូវក្នុងការអនុវត្តការគណនា និងក្បួនដោះស្រាយដែលចាំបាច់ដើម្បីអនុវត្តការងារដំណើរការទិន្នន័យទ្រង់ទ្រាយធំ និងការរៀនម៉ាស៊ីន។ ជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃចំណាប់អារម្មណ៍លើ AI ក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ តម្រូវការសម្រាប់ស៊ីភីយូឯកទេសបានកើនឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះយើងនឹងស្វែងយល់ las características clave អ្វីដែលខួរក្បាលត្រូវតែត្រូវបានចាត់ទុកថាល្អបំផុតសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ហើយយើងនឹងវិភាគនូវជម្រើសលេចធ្លោបំផុតមួយចំនួននៅក្នុងទីផ្សារបច្ចុប្បន្ន។

លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃខួរក្បាលសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត

នៅពេលដែល AI បន្តរីកចម្រើនក្នុងភាពស្មុគស្មាញ និងវិសាលភាព តម្រូវការកុំព្យូទ័រក៏កើនឡើងយ៉ាងខ្លាំងផងដែរ។ ដើម្បីចាត់ទុកថាល្អបំផុតសម្រាប់កម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ខួរក្បាលត្រូវតែបំពេញតាមតម្រូវការជាក់លាក់ តម្រូវការសំខាន់ៗ. ថាមពលកុំព្យូទ័រ សមត្ថភាពដំណើរការប៉ារ៉ាឡែល ប្រសិទ្ធភាពថាមពល និងសមត្ថភាពក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យធំ គឺជាផ្នែកខ្លះនៃ លក្ខណៈពិសេសសំខាន់បំផុត ដែលត្រូវបានស្វែងរកនៅក្នុង CPU ដែលមានបំណងសម្រាប់⁤ AI ។

ជម្រើសពិសេសនៅលើទីផ្សារ

បច្ចុប្បន្ននេះមានជម្រើសជាច្រើននៅលើទីផ្សារដែលប្រកួតប្រជែងដើម្បីចាត់ទុកថាជា CPU ល្អបំផុតសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ឈ្មោះដែលលេចធ្លោជាងគេចំនួនពីរគឺ Intel Xeon processor និង AMD Ryzen ⁢processor ។ បែងចែកជាជម្រើស អាចទុកចិត្តបានសម្រាប់បញ្ហាប្រឈម នៃ AI.

សរុបមក ការជ្រើសរើសប្រព័ន្ធដំណើរការល្អបំផុតសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតពាក់ព័ន្ធនឹងការវាយតម្លៃដោយប្រុងប្រយ័ត្ននូវលក្ខណៈសំខាន់ៗ និងតម្រូវការជាក់លាក់នៃគម្រោងដែលមាននៅនឹងដៃ។ បន្ថែមពីលើ processors ដែលបានរៀបរាប់នោះ មានជម្រើសផ្សេងទៀតនៅលើទីផ្សារដែលអាចសាកសមសម្រាប់កម្មវិធី AI ផ្សេងៗគ្នាផងដែរ។ ជម្រើសចុងក្រោយនឹងអាស្រ័យលើកត្តាជាច្រើន រួមទាំងថវិកាដែលមាន និងការអនុវត្តចាំបាច់ ដើម្បីបំពេញតាមតម្រូវការជាក់លាក់នៃគម្រោង។

ការណែនាំអំពីដំណើរការសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងធ្វើបដិវត្តវិធីដែលយើងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបច្ចេកវិទ្យា។ ពី ជំនួយការនិម្មិត ចំពោះប្រព័ន្ធសម្គាល់មុខ AI⁢ បានក្លាយជាផ្នែកសំខាន់មួយនៃជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើង។ ស្នូលនៃ AI គឺខួរក្បាលដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាអង្គភាពដំណើរការកណ្តាល (CPU) ដែលដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងដំណើរការ និងប្រសិទ្ធភាពនៃប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

ជ្រើសរើសប្រព័ន្ធដំណើរការល្អបំផុតសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត វាអាចជាបញ្ហាប្រឈម ព្រោះមានជម្រើសជាច្រើននៅលើទីផ្សារ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មានលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យមួយចំនួនដែលគួរត្រូវយកមកពិចារណានៅពេលជ្រើសរើសប្រព័ន្ធដំណើរការត្រឹមត្រូវ។ ជាដំបូង វាចាំបាច់ក្នុងការពិចារណាលើការអនុវត្តចំណុចអណ្តែតទឹក ដែលកំណត់សមត្ថភាពរបស់ខួរក្បាលក្នុងការអនុវត្តការគណនាស្មុគស្មាញ។ លើសពីនេះ សមត្ថភាពដំណើរការប៉ារ៉ាឡែលគឺចាំបាច់សម្រាប់ AI ព្រោះវាអនុញ្ញាតឱ្យកិច្ចការជាច្រើនត្រូវបានអនុវត្តក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ កត្តាផ្សេងទៀតដែលត្រូវពិចារណា⁤រួមមានប្រសិទ្ធភាពថាមពល លទ្ធភាពពង្រីក និងភាពឆបគ្នាជាមួយភាសាសរសេរកម្មវិធី និងបណ្ណាល័យ AI ។

ក្នុងចំណោម processors លេចធ្លោបំផុតសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតគឺ Intel Xeon Phiដែលផ្តល់នូវការអនុវត្តពិសេសសម្រាប់កម្មវិធី AI នៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ និង NVIDIA Tesla V100ដែល​មាន​លក្ខណៈ​ពិសេស​ស្ថាបត្យកម្ម GPU ទំនើប​ដែល​ត្រូវ​បាន​ធ្វើ​ឱ្យ​ប្រសើរ​ឡើង​សម្រាប់​កិច្ចការ AI ។ ជម្រើសដ៏ពេញនិយមមួយទៀតគឺ AMD Ryzen Threadripperដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវដំណើរការខ្ពស់ជាមួយនឹងការចំណាយទាប។ បន្ថែមពីលើ processors ទាំងនេះ មានជម្រើសផ្សេងទៀតនៅលើទីផ្សារដែលអាចប្រែប្រួលទៅតាមតម្រូវការជាក់លាក់នៃគម្រោងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនីមួយៗ។

កត្តាសំខាន់ៗដែលត្រូវពិចារណានៅពេលជ្រើសរើសខួរក្បាលសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត

នៅពេលដែលបញ្ញាសិប្បនិមិត្តបន្តធ្វើបដិវត្តវិស័យផ្សេងៗ ជម្រើសនៃ ដំណើរការល្អបំផុត (ស៊ីភីយូ) ក្លាយជាកត្តាសំខាន់សម្រាប់ដំណើរការល្អបំផុត⁢នៅក្នុងកិច្ចការ AI ។ នៅពេល ⁤ ជ្រើសរើសខួរក្បាល ⁤ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការពិចារណាលើកត្តាសំខាន់ៗជាច្រើនដើម្បី⁢បង្កើនប្រសិទ្ធភាព និង⁤ថាមពលដំណើរការ។⁢ ខាងក្រោមគឺជាទិដ្ឋភាពសំខាន់បំផុតដែលត្រូវពិចារណានៅពេលជ្រើសរើសខួរក្បាលសម្រាប់ ⁤ Intelligence⁤ សិប្បនិម្មិត៖

មាតិកាផ្តាច់មុខ - ចុចទីនេះ  អ្នកបកប្រែពាក្យបញ្ជាមូលដ្ឋាន

1. សមត្ថភាពគណនា៖ ទិដ្ឋភាពដ៏សំខាន់បំផុតមួយនៅពេលជ្រើសរើសខួរក្បាលសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតគឺ សមត្ថភាពគណនា⁤. សមត្ថភាពក្នុងការអនុវត្តចំនួនខ្ពស់នៃការគណនាក្នុងមួយវិនាទីគឺចាំបាច់សម្រាប់ដំណើរការលឿន និងមានប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូ AI ស្មុគស្មាញ។ ការវាយតម្លៃចំនួនស្នូល ល្បឿននាឡិកា⁤ និងសមត្ថភាពគណនាក្នុងប្រតិបត្តិការចំណុចអណ្តែតទឹក (FLOPs) គឺជាលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសំខាន់ៗដើម្បីកំណត់ភាពសមស្រប នៃឧបករណ៍ដំណើរការ para aplicaciones de IA.

2. ភាពស្របគ្នា និងការបង្កើនល្បឿន៖ En el campo នៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត, សមត្ថភាព ភាពស្របគ្នា និងការបង្កើនល្បឿន បានក្លាយទៅជាមិនអាចខ្វះបាន។⁢ ដំណើរការជាមួយស្ថាបត្យកម្មពហុខ្សែ ឬស្ថាបត្យកម្មពហុខ្សែ⁤ អនុញ្ញាតឱ្យកិច្ចការជាច្រើនត្រូវបានអនុវត្តស្របគ្នា ដែលកាត់បន្ថយពេលវេលាដំណើរការយ៉ាងសំខាន់។ លើសពីនេះ ឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនផ្នែករឹង ដូចជាអង្គភាពដំណើរការក្រាហ្វិក (GPUs) ឬអង្គភាពដំណើរការ tensor (TPUs) អាចបង្កើនថាមពលកុំព្យូទ័របន្ថែមទៀត និងកែលម្អដំណើរការទាំងមូលនៅក្នុងកម្មវិធី AI ។

3. Memoria y almacenamiento: La memoria y el almacenamiento ពួកគេគឺជាកត្តាសំខាន់ដែលត្រូវពិចារណានៅពេលជ្រើសរើសខួរក្បាលសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ម៉ូដែល AI ជាធម្មតាត្រូវការអង្គចងចាំច្រើន ⁤ ដើម្បីរក្សាទុក និង ⁢រៀបចំទិន្នន័យ។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការវាយតម្លៃសមត្ថភាពអង្គចងចាំរបស់ខួរក្បាល និងសមត្ថភាពក្នុងការចូលប្រើទិន្នន័យចាំបាច់បានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ⁢លើសពីនេះ លទ្ធភាពពង្រីក និងការគាំទ្រសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាផ្ទុកទិន្នន័យ⁤ដែលដំណើរការខ្ពស់ ដូចជាអង្គចងចាំចូលប្រើចៃដន្យ ⁢(RAM) ឬដ្រាយរឹង ⁤(SSD) អាចធ្វើឱ្យមានភាពខុសគ្នានៅក្នុងទិន្នន័យកម្មវិធី AI ដែលពឹងផ្អែកខ្លាំង។

នៅពេលជ្រើសរើសខួរក្បាលសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការពិចារណាលើថាមពលកុំព្យូទ័រ ភាពស្របគ្នា និងការបង្កើនល្បឿន ក៏ដូចជាអង្គចងចាំ និងការផ្ទុក។ កត្តាទាំងនេះនីមួយៗដើរតួនាទីជាមូលដ្ឋានក្នុងការអនុវត្ត និងប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូ AI ។ ដូច្នេះ ការវាយតម្លៃ និងប្រៀបធៀបលក្ខណៈបច្ចេកទេសរបស់ឧបករណ៍ដំណើរការ⁢ដែលមាននៅលើទីផ្សារ⁣អាចជួយ⁤ធានាបាននូវជម្រើសដ៏ឆ្លាតវៃ⁣ និងបង្កើនសក្តានុពលនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅក្នុងកម្មវិធីផ្សេងៗ។

ឧបករណ៍ដំណើរការ GPU សម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត

នៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត អង្គដំណើរការ GPU ដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់។ ឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពទាំងនេះមានសមត្ថភាពអនុវត្តការគណនាស្មុគស្មាញស្របគ្នា ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន និងកម្មវិធីដំណើរការទិន្នន័យធំ។ សមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដំណើរការព័ត៌មានដ៏ធំនៅក្នុង ពេលវេលាជាក់ស្តែង ធ្វើឱ្យពួកគេក្លាយជាឧបករណ៍ដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបានសម្រាប់អ្នកដែលកំពុងស្វែងរកការកែលម្អដំណើរការនៃប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតរបស់ពួកគេ។

មានក្រុមហ៊ុនផលិតអង្គដំណើរការ GPU ជាច្រើនដែលផ្តល់ជម្រើសសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ម៉ាកដ៏ពេញនិយមបំផុតមួយគឺ NVIDIA ដែលត្រូវបានទទួលស្គាល់សម្រាប់ដំណើរការដ៏ល្អឥតខ្ចោះ និងភាពឆបគ្នាជាមួយបណ្ណាល័យ និងក្របខ័ណ្ឌសិក្សាម៉ាស៊ីនឈានមុខ។ ជម្រើសគួរឱ្យកត់សម្គាល់មួយទៀតគឺ AMD ដែលប្រព័ន្ធដំណើរការ Radeon ក៏ផ្តល់នូវការអនុវត្តពិសេសលើកិច្ចការនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតផងដែរ។

នៅពេលជ្រើសរើសអង្គដំណើរការ GPU ល្អបំផុតសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការពិចារណាលើកត្តាមួយចំនួន។ ថាមពលកុំព្យូទ័រគឺជាទិដ្ឋភាពសំខាន់មួយដែលត្រូវពិចារណាដូចដែលវានឹងកំណត់⁣សមត្ថភាពរបស់ processor ដើម្បីអនុវត្តការគណនាស្មុគស្មាញ⁢ ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង. កត្តាសំខាន់មួយទៀតគឺសមត្ថភាពអង្គចងចាំ ចាប់តាំងពីកម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិមិត្តតែងតែត្រូវការអង្គចងចាំក្នុងបរិមាណច្រើនដើម្បីដំណើរការ និងរក្សាទុកទិន្នន័យ។ ការគាំទ្រសម្រាប់ឧបករណ៍រៀនម៉ាស៊ីន និងក្របខ័ណ្ឌក៏ចាំបាច់ផងដែរ។ព្រោះវាធានាការរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនជាមួយកម្មវិធីដែលមានស្រាប់ និងជួយសម្រួលដល់ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

មាតិកាផ្តាច់មុខ - ចុចទីនេះ  ¿Cuáles son los núcleos de un procesador (CPU)?

ដំណើរការ CPU សម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត

បញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងធ្វើបដិវត្តវិធីដែលយើងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបច្ចេកវិទ្យា។ ពីជំនួយការនិម្មិតរហូតដល់រថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯង AI មានវត្តមាននៅក្នុងគ្រប់ទិដ្ឋភាពនៃជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើង។ ដើម្បីសម្រេចបាននូវដំណើរការដ៏ល្អប្រសើរនៅក្នុងកិច្ចការ AI វាចាំបាច់ក្នុងការមានខួរក្បាលដែលមានថាមពល និងប្រសិទ្ធភាព (CPU)។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងវិភាគនូវ processors ល្អបំផុតសម្រាប់សិប្បនិម្មិតដែលមាននៅលើទីផ្សារ។

1. ដំណើរការ AMD Ryzen Threadripper 3990X៖
ខួរក្បាល AMD នេះគឺជាសត្វសាហាវនៅពេលនិយាយអំពី AI ។ ជាមួយនឹង 64 cores និង 128 execution threads របស់វា វាមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងបន្ទុកការងារដែលស្មុគស្មាញ និងទាមទារ។ លើសពីនេះ វាមានប្រេកង់អតិបរមា 4.3 GHz ដែលអនុញ្ញាតឱ្យដំណើរការទិន្នន័យលឿន និងមានប្រសិទ្ធភាព។ ស្នូលមួយចំនួនធំរបស់វា និងដំណើរការដ៏ល្អនៅក្នុងកិច្ចការស្របគ្នា ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់កម្មវិធី AI ដែលទាមទារកម្រិតខ្ពស់នៃកិច្ចការច្រើន។

2. ដំណើរការ Intel Core⁢ i9-10900K៖
i9-10900K របស់ Intel គឺជាប្រព័ន្ធដំណើរការដ៏មានអានុភាពមួយផ្សេងទៀតដែលផ្តល់នូវដំណើរការល្អក្នុងកិច្ចការ AI ។ ជាមួយនឹងស្នូលចំនួន 10 និងខ្សែស្រឡាយប្រតិបត្តិចំនួន 20 វាមានសមត្ថភាពក្នុងការគ្រប់គ្រងបន្ទុកការងារដែលពឹងផ្អែកខ្លាំង។ លើសពីនេះ វាមានប្រេកង់មូលដ្ឋាន 3.7 GHz និងប្រេកង់ turbo អតិបរមា 5.3 GHz ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់កម្មវិធី AI ដែលត្រូវការការឆ្លើយតបរហ័ស។ លើសពីនេះ i9-10900K បំពាក់បច្ចេកវិទ្យា Intel Deep Learning Boost ដែលបង្កើនល្បឿនដំណើរការក្នុងកិច្ចការ AI ដោយប្រើការណែនាំវ៉ិចទ័រកម្រិតខ្ពស់។

ការប្រៀបធៀបដំណើរការ CPU និង GPU សម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត

បច្ចុប្បន្នបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) កំពុងវិវឌ្ឍន៍ឥតឈប់ឈរ បានមកដល់ហើយ ដើម្បីដើរតួនាទីជាមូលដ្ឋានក្នុងវិស័យផ្សេងៗនៃជីវិតប្រចាំថ្ងៃ។ បញ្ហាសំខាន់បំផុតមួយដែលត្រូវពិចារណានៅពេលប្រើ AI គឺជាជម្រើសនៃដំណើរការដែលសមស្របបំផុត (CPU) ដើម្បីជំរុញដំណើរការ និងប្រសិទ្ធភាពនៃក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន។ ប៉ុន្តែអ្វីដែលជា ខួរក្បាលល្អបំផុត (ស៊ីភីយូ) សម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបន្ទាប់ យើងនឹងប្រៀបធៀប processors (CPU) ដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុត និងអង្គភាពដំណើរការក្រាហ្វិក (GPU) នៅលើទីផ្សារ ហើយវិភាគលក្ខណៈបច្ចេកទេសរបស់វា។

ទាក់ទងនឹង CPUs, Intel Xeon និង AMD EPYC processors គឺជាឯកសារយោងសំខាន់ពីរក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត។ ទាំងពីរផ្តល់នូវដំណើរការខ្ពស់ និងមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងទិន្នន័យធំ។ ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព. Intel Xeon⁤ លេចធ្លោសម្រាប់⁢ សមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដំណើរការកិច្ចការច្រើនក្នុងពេលដំណាលគ្នា និងភាពឆបគ្នាយ៉ាងទូលំទូលាយរបស់វាជាមួយ ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ និងកម្មវិធី។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ⁣AMD​ EPYC ត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈដោយ⁢ស្ថាបត្យកម្មស្នូលប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត និងលទ្ធភាពទទួលបានទិន្នន័យ និងសមត្ថភាពដំណើរការកាន់តែច្រើន។

ម្យ៉ាងវិញទៀត ស GPUs ពួកគេ​ក៏​បាន​បង្ហាញ​ឱ្យ​ឃើញ​ថា​ជា​ជម្រើស​ដ៏​រឹង​មាំ​សម្រាប់​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត។ NVIDIA គឺជាម៉ាកយីហោឈានមុខគេមួយនៅក្នុងទីផ្សារ GPU សម្រាប់ AI ជាមួយនឹងកាតក្រាហ្វិករបស់វា។ ពីស៊េរី NVIDIA RTX ។ GPUs ទាំងនេះផ្តល់នូវការអនុវត្តដ៏ពិសេសនៅក្នុងកិច្ចការសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីន ដោយសារស្ថាបត្យកម្មនៃការដាក់ស្រមោលក្នុងពេលជាក់ស្តែង និងការបង្កើនល្បឿនតាមដានកាំរស្មី។ លើសពីនេះ AMD Radeon GPUs ក៏ទទួលបានកន្លែងមួយនៅក្នុងពិភពនៃ AI ផងដែរ ដោយសារពួកគេផ្តោតលើប្រសិទ្ធភាពថាមពល និងសមត្ថភាពដំណើរការទិន្នន័យធំ។ សរុបមក ទាំង CPU និង GPU មានគុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិ អ្វីដែលសំខាន់គឺជ្រើសរើសសមាសធាតុដែលសម្របខ្លួនបានល្អបំផុតទៅនឹងតម្រូវការ និងគោលបំណងជាក់លាក់នៃគម្រោងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនីមួយៗ។

មាតិកាផ្តាច់មុខ - ចុចទីនេះ  វិធីស្វែងយល់ថាតើ motherboard របស់ខ្ញុំជាអ្វីនៅក្នុង Windows 10

ការណែនាំសម្រាប់ជ្រើសរើស CPU processor ល្អបំផុតសម្រាប់សិប្បនិម្មិត

នៅពេលដែលបញ្ញាសិប្បនិមិត្តបន្តរីកចម្រើន ការជ្រើសរើសដំណើរការត្រឹមត្រូវក្លាយជារឿងចាំបាច់ដើម្បីទទួលបានដំណើរការល្អបំផុតក្នុងវិស័យនេះ។ ខាងក្រោមនេះគឺជាអនុសាសន៍សំខាន់ៗមួយចំនួនដែលត្រូវពិចារណានៅពេល⁤ជ្រើសរើសខួរក្បាលល្អបំផុត (CPU) សម្រាប់តម្រូវការ AI របស់អ្នក៖

1. ថាមពលកុំព្យូទ័រ៖ សមត្ថភាពកុំព្យូទ័រគឺជាកត្តាសំខាន់នៅពេលជ្រើសរើស processor សម្រាប់ Artificial Intelligence។ រកមើលប្រព័ន្ធដំណើរការដែលមានចំនួនស្នូលខ្ពស់ព្រោះវានឹងអនុញ្ញាតឱ្យមានការគណនាច្រើនក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ វិធីមានប្រសិទ្ធភាព.⁣ ផងដែរ សូមប្រាកដថា ខួរក្បាលមានប្រេកង់នាឡិកាខ្ពស់ ដែលនឹងធ្វើអោយដំណើរការទាំងមូលប្រសើរឡើង។

2. ភាពឆបគ្នាជាមួយបណ្ណាល័យ AI៖ នៅពេលជ្រើសរើសខួរក្បាលសម្រាប់ AI វាចាំបាច់ក្នុងការពិចារណាពីភាពឆបគ្នារបស់វាជាមួយនឹងបណ្ណាល័យ និងក្របខ័ណ្ឌ AI ទូទៅបំផុតដូចជា TensorFlow និង PyTorch ។ ដើម្បី⁢ទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ច្រើនបំផុតពីឧបករណ៍ទាំងនេះ អ្នកត្រូវតែ⁢ធានាថា processor គាំទ្រតម្រូវការជាក់លាក់ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរបស់អ្នក។

3. លទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋាន៖ ⁢សមត្ថភាពនៃការធ្វើមាត្រដ្ឋានគឺមានសារៈសំខាន់ក្នុងការសម្របខ្លួនទៅនឹងតម្រូវការនាពេលអនាគតនៅក្នុងវិស័យ AI ។ ត្រូវប្រាកដថាប្រព័ន្ធដំណើរការដែលបានជ្រើសរើសអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានយ៉ាងងាយស្រួល ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបន្ថែមធនធានបន្ថែម ឬបង្កើនសមត្ថភាពរបស់វាដោយមិនចាំបាច់ជំនួសប្រព័ន្ធទាំងមូល។ ⁢This⁤នឹងធានាថាការវិនិយោគរបស់អ្នកនៅក្នុង processor ទទួលបានផលចំណេញក្នុងរយៈពេលវែង។

ឧបករណ៍ដំណើរការដែលមានឯកទេសខាងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត

ម៉ាស៊ីនឆ្លាតវៃ ការរៀនម៉ាស៊ីន ការទទួលស្គាល់សំឡេង ក្បួនដោះស្រាយកម្រិតខ្ពស់... បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) កំពុងធ្វើបដិវត្តវិធីដែលយើងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបច្ចេកវិទ្យា និងផ្តល់នូវលទ្ធភាពគ្មានទីបញ្ចប់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ។ ដើម្បីទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីសក្តានុពលពេញលេញរបស់វា វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការមានប្រព័ន្ធដំណើរការ AI ឯកទេសដែលអាចគ្រប់គ្រងទិន្នន័យច្រើន និងដំណើរការក្បួនដោះស្រាយដ៏ទំនើបជាមួយ ល្បឿននិងភាពជាក់លាក់។ ក្នុងន័យនេះ មាន processors ជាច្រើននៅលើទីផ្សារដែលត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសដើម្បីបង្កើនសមត្ថភាព AI ។ ក្នុង​អត្ថបទ​នេះ យើង​នឹង​ស្វែង​យល់​ពី​ចំណុច​លេចធ្លោ​មួយ​ចំនួន និង​វិភាគ​ដែល​អាច​ចាត់​ទុក​ថា​ជា ខួរក្បាលល្អបំផុត (ស៊ីភីយូ) សម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត.

1. GPU NVIDIA Tensor Core៖ NVIDIA គឺជាអ្នកដឹកនាំដែលមិនមានជម្លោះនៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ហើយបន្ទាត់នៃ Tensor Core GPU processors គឺមិនមានករណីលើកលែងនោះទេ។ ដំណើរការទាំងនេះត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់ភារកិច្ចសិក្សាម៉ាស៊ីន និងផ្តល់នូវការអនុវត្តពិសេសនៅក្នុងកម្មវិធីដូចជា ដំណើរការរូបភាព ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងការសន្និដ្ឋានតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។ លើសពីនេះទៀតពួកគេមានស្ថាបត្យកម្មដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានដែលអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតប្រព័ន្ធ AI ដំណើរការខ្ពស់.

2. Intel Intel Nervana Neural Network Processor (NNP)៖ Intel ក៏បានចូលទីផ្សារបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាមួយនឹង Nervana Neural Network Processor របស់ខ្លួន។ ខួរក្បាលនេះត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈដោយសមត្ថភាពហ្វឹកហាត់ និងប្រសិទ្ធភាពថាមពលរបស់វា ដែលមានសារៈសំខាន់នៅក្នុងកម្មវិធី AI ដែលត្រូវការការប្រើប្រាស់ថាមពលខ្ពស់។ លើសពីនេះ វាមានស្ថាបត្យកម្មដែលអាចបត់បែនបានដែលសម្របទៅនឹងបន្ទុកការងារផ្សេងៗគ្នា ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ទាក់ទាញសម្រាប់កម្មវិធីផ្ទាល់ខ្លួន។

3. អង្គភាពដំណើរការ Google Tensor (TPU)៖ បង្កើតឡើងដោយ Google អង្គភាពដំណើរការ Tensor គឺជាប្រព័ន្ធដំណើរការ AI ឯកទេសមួយផ្សេងទៀតដែលបានទទួលការពេញនិយមក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ។ ការរចនាផ្ទាល់ខ្លួនរបស់វាត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន និងការសន្និដ្ឋាន ដោយផ្តល់នូវប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់នៅក្នុងកម្មវិធីរបស់ AI ក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ លើសពីនេះ⁢ ប្រសិទ្ធភាពថាមពលរបស់វា⁢គឺគួរឱ្យកត់សម្គាល់ ⁣ដែលបណ្តាលឱ្យមានការប្រើប្រាស់ថាមពលតិចជាងបើធៀបនឹង processors ផ្សេងទៀត។⁤ TPU ត្រូវបានប្រើជាចម្បង⁢នៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ⁢របស់ Google ប៉ុន្តែការចូលប្រើរបស់វាមានតាមរយៈសេវាកម្មពពក ដែលធ្វើឱ្យវាអាចចូលប្រើបានសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងក្រុមហ៊ុនគ្រប់ទំហំ។