13 Prosesor AI Terbaik di Pasar

Prosesor AI adalah komponen perangkat keras khusus yang dirancang untuk melakukan komputasi matematis kompleks secara efisien. Berbeda dengan CPU tujuan umum, prosesor AI dengan mudah menangani perkalian matriks dan operasi lain yang melekat pada komputasi AI.

Semua prosesor AI memiliki kemampuan pemrosesan paralel, bandwidth memori tinggi, dan arsitektur yang disesuaikan dengan beban kerja AI. Namun setiap produk memiliki tujuan dan basis pelanggan target tertentu, jadi kami siap membantu Anda memilih prosesor AI yang tepat untuk kasus penggunaan Anda.

Artikel ini menyajikan prosesor AI terbaik di pasar yang ideal untuk kasus penggunaan AI tingkat lanjut, seperti model pembelajaran mendalam dan aplikasi AI generatif. Pelajari apa yang membedakan masing-masing prosesor dalam daftar kami dan lihat mana yang paling sesuai dengan kebutuhan dan prioritas TI Anda.

Akselerator AMD Instinct™ MI300X

Akselerator AMD Instinct MI300X menghadirkan kinerja luar biasa untuk beban kerja AI generatif dan aplikasi komputasi kinerja tinggi (HPC). Dibangun pada arsitektur AMD CDNA 3, akselerator ini menawarkan fitur-fitur berikut:

• Performa tingkat atas. AMD Instinct MI300X menawarkan kemampuan pemrosesan tingkat atas berkat 153 miliar transistor, 304 unit komputasi terpisah, dan Memori Bandwidth Tinggi (HBM3) 192 GB. Akselerator ini memiliki bandwidth memori teoretis puncak sebesar 5,3 TB/dtk.
• Kemampuan presisi. Akselerator ini mendukung berbagai kemampuan presisi, mulai dari INT8 dan FP8 yang sangat efisien (termasuk dukungan sparsity untuk AI) hingga FP64 yang paling menuntut untuk HPC.
• Performa AI dan HPC puncak. Akselerator AMD Instinct MI300X menawarkan throughput maksimum 1307,4 teraflops untuk pengoperasian Tensor Float 32, 2614,9 teraflops untuk pengoperasian FP16 dan BF16, dan 5229,8 teraflops untuk pengoperasian FP8.
• APU AMD Instinct MI300A. Unit pemrosesan yang dipercepat (APU) ini adalah pilihan umum bagi pusat data yang ingin mempercepat konvergensi AI dan HPC. APU menggabungkan kekuatan akselerator AMD Instinct dan prosesor AMD EPYC dengan memori bersama.

Akselerator AMD Instinct MI300X ideal untuk beban kerja AI generatif tingkat lanjut, seperti pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan sintesis ucapan. Prosesor ini juga bagus untuk kasus penggunaan HPC yang melibatkan simulasi ilmiah kompleks, pemodelan iklim, atau analisis keuangan.

Mesin Skala Wafer (WSE-2)

Wafer-Scale Engine 2 (WSE-2) adalah semikonduktor yang dirancang oleh Cerebras Systems, sebuah perusahaan yang berspesialisasi dalam perangkat keras AI. WSE-2 mempercepat beban kerja AI, dan pelanggannya adalah lembaga penelitian, perusahaan besar, dan penyedia cloud dengan proyek AI skala besar (pemrosesan bahasa alami, visi komputer, simulasi pembelajaran mendalam, dll.).

Berikut adalah fitur yang paling menonjol dari WSE-2:

• Chip terbesar di pasar. Prosesor AI ini mencakup seluruh wafer silikon, menjadikan WSE-2 chip terbesar yang pernah diproduksi. Ukuran chip ini adalah 46.225 mm², kira-kira 56 kali lebih besar dari CPU terbesar.
• Unit komputasi. WSE-2 berisi 2,6 triliun transistor dan 850.000 inti yang dirancang untuk beban kerja AI. Jumlah inti dan transistor ini memungkinkan throughput komputasi yang tak tertandingi untuk pemrosesan jaringan saraf.
• Integrasi memori. WSE-2 memiliki memori on-chip sebesar 40 GB, yang dapat diakses dengan kecepatan 20 petabyte per detik (Pb/s). Desain ini mengurangi latensi dan meningkatkan bandwidth yang tersedia untuk pemrosesan data.
• Kecepatan tinggi. WSE-2 mampu melakukan komputasi 220 petaFLOPS, tingkat performa yang secara signifikan mempercepat tugas pelatihan dan inferensi AI skala besar.
• Andromeda. Cerebras menggabungkan 16 chip WSE-2 ke dalam satu cluster untuk menciptakan Andromeda. Desain ini memiliki 13,5 juta inti yang dioptimalkan AI, yang memungkinkan Andromeda menyediakan hingga 1 Exaflop komputasi AI (setara dengan hampir satu triliun operasi per detik).

Mengintegrasikan sejumlah besar inti dan memori on-chip dalam jumlah besar memungkinkan WSE-2 melakukan tugas AI dengan kecepatan luar biasa. Arsitektur unik ini juga meminimalkan kebutuhan data untuk berpindah jarak jauh antara prosesor dan unit memori, sehingga mengurangi overhead komunikasi dan meningkatkan kinerja keseluruhan pada model AI skala besar.

Prosesor Intel® Xeon® Generasi ke-5

Prosesor Intel Xeon Generasi ke-5 menawarkan performa AI hingga 42% lebih baik dan performa rata-rata 1,84x dibandingkan pendahulunya Generasi ke-4 (yang tetap merupakan prosesor AI yang solid). Inilah yang ditawarkan prosesor Xeon Generasi ke-5:

• Akselerasi AI. Prosesor ini memiliki akselerasi AI di setiap inti (yang dapat memiliki hingga 64 inti), sehingga sangat cocok untuk menangani beban kerja AI yang berat. Ekstensi Matriks Tingkat Lanjut (Intel AMX) bawaan dan cache tingkat terakhir yang lebih besar meningkatkan penanganan inferensi dan pelatihan AI.
• Memori DDR5. DDR5 mendukung hingga 5.600 MT/s, yang merupakan peningkatan 66% dibandingkan DDR4. Jenis memori ini memungkinkan prosesor Xeon Generasi ke-5 menawarkan kinerja, kapasitas, dan efisiensi daya yang lebih baik dibandingkan generasi Intel lama.
• PCIe 5.0. Prosesor Xeon Generasi ke-5 memiliki hingga 80 jalur PCIe 5.0. Fitur ini menjadikan perangkat ini ideal untuk jaringan cepat, akselerator bandwidth tinggi, dan perangkat penyimpanan berkinerja tinggi. Prosesor generasi ke-5 juga mendukung Compute Express Link CXL tipe 1, 2, dan 3.
• Kesesuaian HPC. Prosesor Xeon memiliki Advanced Vector Extensions 512 (AVX-512), akselerator bawaan dengan kemampuan operasi vektor 512-bit yang sangat lebar. AVX-512 membuat prosesor ini cocok untuk komputasi HPC yang menuntut.
• Kompatibilitas perangkat lunak. Prosesor Intel Xeon Generasi ke-5 kompatibel dengan perangkat lunak dan platform dengan prosesor Intel Xeon generasi sebelumnya.

Prosesor Intel Xeon Generasi ke-5 unggul dalam berbagai kasus penggunaan AI. Prosesor ini ideal untuk model AI generatif (model bahasa besar dan pembuatan teks ke gambar), sistem pemberi rekomendasi, pemrosesan bahasa alami, dan klasifikasi gambar.

Superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper™

NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip adalah CPU akselerasi yang dirancang untuk aplikasi AI dan HPC skala besar. Berikut ini melihat lebih dekat apa yang ditawarkan Grace Hopper:

• Perpaduan arsitektur. GH200 menggabungkan arsitektur NVIDIA Grace dan Hopper dengan NVIDIA NVLink-C2C. Desain ini membentuk model memori yang koheren antara komponen CPU dan GPU, sehingga mempercepat aplikasi AI dan HPC.
• Kecepatan tingkat atas. Grace Hopper menawarkan antarmuka koheren 900 GB/dtk, yaitu sekitar. 7x lebih cepat dibandingkan prosesor PCIe Gen5. Kecepatan ini membuat chip tersebut cukup untuk beban kerja AI generatif yang berat, termasuk model bahasa besar seperti ChatGPT.
• Akselerasi AI. Grace Hopper meningkatkan akselerasi komputasi dan AI generatif dengan memori GPU HBM3 dan HBM3e.
• Dukungan perangkat lunak NVIDIA. Prosesor ini mendukung semua perangkat lunak dan pustaka utama NVIDIA, termasuk NVIDIA AI Enterprise, HPC SDK, dan Omniverse.

GH200 ideal untuk tugas-tugas seperti pelatihan model bahasa besar, sistem pemberi rekomendasi, dan jaringan saraf grafik (GNN). NVIDIA menawarkan chip tersebut sebagai bagian dari desain skalabelnya untuk pusat data tingkat hiperskala.

IPU Colossus™ MK2 GC200 Generasi Kedua

IPU Colossus MK2 GC200 generasi kedua adalah prosesor yang dikembangkan oleh Graphcore, sebuah perusahaan berbasis di Inggris yang berspesialisasi dalam perangkat keras AI dan ML. MK2 GC200 generasi kedua menawarkan peningkatan performa 8x lipat dibandingkan seri IPU MK1.

IPU MK2 GC200 mempercepat penelitian dan penerapan AI dengan paralelisme dan bandwidth memori yang tinggi. Berikut adalah beberapa fitur menonjol dari IPU GC200:

• Komputasi paralel ekstrem. GC200 memiliki 59,4 miliar transistor dan 1.472 inti prosesor independen, masing-masing dirancang untuk mendukung algoritme AI yang kompleks. Paralelisme besar-besaran (hampir 9.000 thread program paralel independen) memungkinkan prosesor melakukan penghitungan lebih cepat daripada CPU atau GPU klasik mana pun.
• Spesifikasi memori. Arsitektur GC200 yang canggih menghadirkan komputasi AI satu petaFLOP, dengan memori dalam prosesor sebesar 3,6 GB dan memori streaming hingga 256 GB.
• Arsitektur yang fleksibel. IPU Graphcore memungkinkan Anda mengimplementasikan berbagai model dan algoritme ML. Fleksibilitas ini berasal dari arsitektur unik chip yang dioptimalkan untuk komputasi yang jarang dan tidak teratur yang umum terjadi pada beban kerja AI.
• Poplar. IPU Colossus MK2 GC200 dirancang bersama sejak awal dengan Poplar SDK, yang menyederhanakan penerapan dan mempercepat kecerdasan mesin.
• Skalabilitas IPU-Fabric. Pengguna dapat menghubungkan GC200 dengan IPU lain menggunakan IPU-Fabric dengan latensi sangat rendah dari Graphcore. Dengan begitu, organisasi dapat membangun lingkungan AI berskala besar hingga 64.000 IPU.

Awan AI 100

Cloud AI 100 adalah chip akselerator inferensi AI yang dirancang oleh Qualcomm Technologies. Chip ini menyediakan pemrosesan inferensi AI berkinerja tinggi untuk berbagai aplikasi tingkat lanjut. Inilah yang perlu Anda ketahui tentang Cloud AI 100:

• Performa tinggi. Cloud AI 100 menghadirkan throughput tinggi dan pemrosesan efisien untuk tugas inferensi AI. Chip ini dengan mudah menangani berbagai beban kerja AI, termasuk yang biasa digunakan dalam pemrosesan bahasa alami dan visi komputer.
• Desain cerdas. Akselerator ini dapat memiliki hingga 16 inti AI, yang mencapai hingga 400 TOPS inferensi INT8. Subsistem memori chip ini memiliki empat pengontrol memori LPDDR4X 64-bit yang berjalan pada 2100MHz, diimbangi dengan cache SRAM on-chip sebesar 144MB.
• Efisiensi daya. Cloud AI 100 sangat hemat energi. Persyaratan daya yang rendah menjadikan prosesor ini ideal untuk perangkat komputasi edge dan pusat data yang ingin mengurangi konsumsi energi.
• Dukungan model AI. Akselerator mendukung berbagai model AI, termasuk jaringan saraf konvolusional (CNN) dan jaringan saraf berulang (RNN). Cloud AI 100 juga memiliki dukungan perangkat lunak yang komprehensif, termasuk alat dan kerangka kerja yang memfasilitasi penerapan model AI dengan mudah.

Cloud AI 100 ideal untuk kasus penggunaan yang memerlukan kemampuan inferensi AI yang efisien dan kuat. Kasus penggunaan yang dapat digunakan adalah pemrosesan video, tugas inferensi di lingkungan komputasi awan, aplikasi di perangkat edge berlatensi rendah, dan beban kerja data besar.

Korteks-M55

Prosesor Cortex-M55, yang dikembangkan oleh Arm, memperkenalkan beberapa peningkatan dibandingkan pendahulunya, khususnya di bidang AI dan pemrosesan sinyal digital (DSP).

Cortex-M55 menawarkan peningkatan kinerja pembelajaran mesin hingga 15x dan kecepatan pemrosesan sinyal 5x dibandingkan dengan prosesor Cortex-M lainnya. Berikut fitur-fitur utama dari prosesor Cortext-M55:

• Teknologi helium. Cortex-M55 terintegrasi dengan Arm Helium, M-Profile Vector Extension (MVE) untuk arsitektur Armv8.1-M. Helium meningkatkan kemampuan prosesor untuk menangani komputasi yang kompleks.
• AI dan DSP yang ditingkatkan. Cortex-M55 mempercepat inferensi AI dan beban kerja DSP di edge, sehingga membuat chip ini sangat cocok untuk pemrosesan sensor dan inferensi ML berdaya rendah.
• NPU Ethos-U55. Organisasi dapat memasangkan Cortex-M55 dengan Neural Processing Unit (NPU) Arm Ethos-U55 untuk lebih meningkatkan kinerja. Kombinasi ini memungkinkan peningkatan performa ML hingga 480x dibandingkan prosesor Cortex-M sebelumnya.

Prosesor Cortex-M55 sangat cocok untuk perangkat tertanam dan IoT yang memerlukan pemrosesan efisien. Kasus penggunaan yang umum adalah sensor pintar dan perangkat canggih untuk pengambilan keputusan.

Awan TPU v5e

Cloud TPU v5e adalah akselerator AI generasi terbaru Google Cloud untuk penerapan berbasis cloud. Tensor Processing Unit (TPU) yang kuat ini ideal untuk tugas pelatihan dan inferensi skala menengah dan besar. Berikut detail utamanya:

• Pengoptimalan AI. Cloud TPU v5e dioptimalkan untuk pelatihan berbasis transformator, teks-ke-gambar, dan Jaringan Neural Konvolusional (CNN). Setiap chip TPU v5e menyediakan hingga 393 triliun operasi TOPS, memungkinkan prediksi cepat untuk model kompleks.
• Desain pod. Pod TPU v5e terdiri dari 256 chip yang saling terhubung melalui tautan ultra-cepat. Setiap chip berisi satu TensorCore untuk perkalian matriks. Setiap pod menghasilkan hingga 100 kuadriliun operasi per detik (setara dengan 100 PetaOps daya komputasi).
• Efisiensi biaya. Dibandingkan dengan pendahulunya (Cloud TPU v4), TPU v5e memberikan performa pelatihan hingga 2x lebih tinggi per dolar dan performa inferensi hingga 2,5x per dolar. TPU v5e juga dua kali lebih murah dibandingkan TPU v4.
• Kompatibilitas. TPU v5e terintegrasi dengan Google Kubernetes Engine (GKE) dan Vertex AI, serta mendukung PyTorch, JAX, dan TensorFlow2.

Cloud TPU v5e adalah akselerator AI canggih yang ideal untuk tugas pembelajaran mesin. Kasus penggunaan yang dapat digunakan mencakup pembuatan gambar, pengenalan ucapan, pelatihan model pembelajaran mesin berskala besar, dan chatbot AI generatif.

M1076 AMP

Prosesor Matriks Analog (AMP) M1076, yang dikembangkan oleh Mythic AI, adalah chip canggih yang dirancang untuk aplikasi AI kelas atas. M1076 AMP menggunakan komputasi analog untuk melakukan tugas AI. Desain ini memungkinkan prosesor untuk mengeksekusi model AI yang kompleks dengan daya lebih kecil dan efisiensi lebih tinggi.

Berikut adalah fitur utama M1076:

• Eksekusi dalam chip. AMP M1076 mengeksekusi model jaringan saraf dalam (DNN) langsung pada chip. Desain ini menghilangkan kebutuhan akan memori akses acak dinamis (DRAM) eksternal dan menurunkan latensi.
• Model prakualifikasi. Mythic menawarkan perpustakaan model DNN prakualifikasi, termasuk deteksi objek, klasifikasi, dan segmentasi pemandangan. Semua model dikembangkan dalam framework standar (Pytorch, Caffe, atau TensorFlow).
• Performa tinggi. AMP M1076 menghadirkan hingga 25 TOPS dalam satu chip, sebuah kekuatan komputasi yang memungkinkan AMP menangani beban kerja AI yang kompleks secara efisien.
• Konsumsi daya rendah. Meskipun menawarkan kemampuan komputasi tinggi, M1076 AMP hanya memerlukan daya 3 watt untuk kinerja puncaknya. Konsumsi rendah membuat M1076 AMP sangat cocok untuk aplikasi edge IoT yang sensitif terhadap daya.
• Skalabilitas. Pengguna dapat menyiapkan konfigurasi dengan beberapa prosesor M1076 untuk menangani aplikasi AI yang lebih besar. Misalnya, kartu PCIe yang menggunakan 16 perangkat M1076 AMP menyediakan 400 TOPS dengan total konsumsi daya di bawah 75 watt.

M1076 AMP menggabungkan kinerja tinggi, konsumsi daya rendah, dan eksekusi on-chip untuk memungkinkan inferensi AI yang efisien. M1076 AMP hadir dalam paket BGA 19mm x 15,5mm, sehingga cocok untuk server edge dengan ruang terbatas.

Grayskull™ e150

Prosesor Grayskull AI dari Tenstorrent secara efisien menjalankan beban kerja AI/ML pada rangkaian chip hemat energi yang dapat dikonfigurasi ulang. Tenstorrent mengoptimalkan prosesor ini untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan model pembelajaran mesin yang telah dilatih sebelumnya.

Inilah yang perlu Anda ketahui tentang Grayskull e150:

• Arsitektur. Setiap kartu e150 dilengkapi 120 inti Tensix, dengan masing-masing inti menampung lima inti RISC-V yang lebih kecil dan akselerator khusus. Desain ini memungkinkan prosesor AI mencapai kinerja puncak sekitar 98 TFLOP.
• Spesifikasi memori. Rangkaian Tensix memiliki SRAM lokal 120 MB dan delapan saluran LPDDR4 yang mendukung hingga 16 jalur PCIe 4.0 dan DRAM eksternal 16 GB.
• Pemrosesan lokal. Prosesor AI ini memfasilitasi pemrosesan data lokal tanpa bergantung pada layanan cloud. Fitur ini membuat Grayskull e150 menarik bagi bisnis dengan kebutuhan penerapan lokal dan sensitif terhadap privasi.
• Model utama. Grayskull mendukung berbagai model, termasuk BERT (tugas pemrosesan bahasa alami), ResNet (pengenalan gambar), Whisper (pengenalan ucapan dan terjemahan), YOLOv5 (deteksi objek waktu nyata), dan U-Net (segmentasi gambar).

Grayskull e150 cocok untuk berbagai kasus penggunaan yang memanfaatkan desainnya yang efisien dan berkinerja tinggi. Aplikasi yang paling umum mencakup analisis gambar pada perangkat edge dengan sumber daya terbatas (kamera, sensor, drone, dll.). Prosesor dapat menangani kasus penggunaan yang melibatkan NLP dan kendaraan otonom jika Anda menskalakan sistem dengan beberapa penerapan Grayskull.

Akselerator AI Hailo-8

Akselerator AI Hailo-8 adalah prosesor AI yang dirancang untuk menjalankan beban kerja AI dan ML latensi rendah secara efisien di edge jaringan. Hailo-8 menawarkan salah satu rasio TOPS/$terbaik dari semua prosesor AI yang cocok untuk penerapan edge. Inilah yang membedakan Hailo-8:

• Arsitektur inovatif. Arsitektur Hailo-8 dioptimalkan untuk pelaksanaan operasi pembelajaran mendalam. Prosesor ini menghasilkan 26 TOPS dengan tetap mempertahankan konsumsi daya yang rendah (daya sekitar 2,5 watt), sebuah fitur penting untuk perangkat yang dioperasikan dengan baterai.
• Dukungan untuk jaringan neural. Arsitektur Hailo-8 mendukung banyak jenis jaringan neural, termasuk jaringan neural konvolusional (CNN), jaringan neural berulang (RNN), dan jaringan yang terhubung sepenuhnya.
• Dukungan kerangka kerja. Prosesor ini bekerja secara lancar dengan kerangka kerja AI populer seperti TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, PyTorch, dan ONNX.
• SDK yang komprehensif. Hailo-8 menawarkan kit pengembangan perangkat lunak yang menyederhanakan integrasi akselerator ke dalam sistem yang ada. SDK mencakup alat untuk pengoptimalan model, kompilasi, dan penerapan.

Performa tinggi, efisiensi daya, dan desain ringkas menjadikan akselerator AI Hailo-8 ideal untuk digunakan di perangkat canggih seperti kamera pintar, kendaraan otonom, drone, dan robot industri.

Telum

Telum IBM adalah prosesor AI yang dirancang untuk memungkinkan inferensi AI real-time langsung di dalam chip. Prosesor ini memberikan umur panjang dan stabilitas di lingkungan kritis, seperti jasa keuangan, layanan kesehatan, dan sektor lain yang mengutamakan keandalan dan keamanan.

Berikut yang perlu Anda ketahui tentang prosesor Telum:

• Akselerator AI dalam chip. Akselerator AI terintegrasi Telum dirancang untuk melakukan inferensi AI berkecepatan tinggi. Akselerator khusus ini secara khusus dioptimalkan untuk inferensi AI berkecepatan tinggi, memungkinkan Telum mengeksekusi model jaringan saraf yang kompleks.
• Arsitektur canggih. IBM membangun Telum dengan teknologi proses 7nm. Prosesor AI ini memiliki delapan inti yang berjalan pada kecepatan lebih dari 5GHz, sebuah desain yang memberikan kekuatan pemrosesan berkecepatan tinggi yang diperlukan untuk model dan beban kerja AI yang kompleks.
• Desain cache yang besar. Prosesor AI ini memiliki cache sebesar 32 MB per inti, dengan total 256 MB untuk keseluruhan chip. Cache yang besar sangat penting untuk mempercepat waktu akses data dan meningkatkan kinerja untuk tugas-tugas AI yang intensif data.
• Skalabilitas. Telum sangat skalabel dan mendukung sistem yang terhubung bersama untuk pemrosesan AI yang lebih kuat. Fitur ini sangat penting bagi perusahaan yang ingin meningkatkan kekuatan pemrosesan AI mereka seiring dengan meningkatnya permintaan data atau beban kerja.

Telum dapat menyempurnakan berbagai aplikasi tanpa latensi yang terkait dengan pemrosesan AI di luar chip. Prosesor AI ini ideal untuk deteksi penipuan selama transaksi, interaksi pelanggan tingkat lanjut, dan analisis risiko.

Gaudi2

Dikembangkan oleh Habana Labs, Gaudi2 adalah prosesor AI yang dirancang untuk melatih model pembelajaran mendalam. Prosesor ini menawarkan efisiensi dan kinerja tinggi untuk beban kerja AI. Berikut adalah fitur utama dan keunggulan prosesor Gaudi2:

• Pelatihan pembelajaran mendalam. Gaudi2 mencakup komponen perangkat keras khusus yang dirancang untuk mempercepat model jaringan saraf. Prosesor ini memiliki 24 Inti Prosesor Tensor dan mesin perkalian matriks ganda untuk memastikan komputasi AI yang efisien.
• Spesifikasi memori. Gauid2 telah mengintegrasikan memori HBM2E 96 GB terpasang untuk penyimpanan data dan SRAM 48 MB untuk akses cepat ke data yang sering digunakan.
• Skalabilitas. Gaudi2 berfungsi sebagai prosesor mandiri untuk tugas-tugas AI skala kecil, namun pengguna dapat mengintegrasikan prosesor ini ke dalam lingkungan yang lebih besar dan terkelompok. Skalabilitas juga hemat biaya karena setiap chip memiliki port 24x 100 Gigabit Ethernet (RoCEv2).
• Model siap pakai. Habana Optimum Library menawarkan akses ke lebih dari 50.000 model AI yang dapat Anda jalankan pada prosesor Gaudi2.
• Ekosistem perangkat lunak. Akuisisi Intel atas Habana Labs berarti pengguna Gaudi2 memiliki akses ke berbagai kerangka kerja, perpustakaan, dan alat yang menyederhanakan penerapan model AI.

Prosesor Gaudi2 ideal untuk berbagai pelatihan AI dan tugas inferensi. Prosesor AI ini dengan mudah menangani semuanya mulai dari pemrosesan bahasa alami dan visi komputer hingga sistem rekomendasi dan analisis prediktif.

Prosesor AI: Lebih dari Cukup Pilihan untuk Membuat Pilihan

Lonjakan popularitas dan kemajuan pesat membuat perangkat keras AI menjadi pasar yang sangat kompetitif. Meningkatnya jumlah prosesor AI merupakan kabar baik bagi organisasi yang tertarik untuk mengembangkan dan menerapkan sistem berbasis AI. Anda tidak akan salah memilih prosesor AI apa pun yang dibahas di atas, jadi gunakan apa yang Anda pelajari di sini untuk memilih perangkat keras yang paling memenuhi kebutuhan TI Anda.