مدونة الشركة حول ما هو الفرق بين معالج الذكاء الاصطناعي ومعالج عادي؟

          ما هو الفرق بين معالج الذكاء الاصطناعي ومعالج عادي؟

تم تصميم معالجات الذكاء الاصطناعي ومعالجات الأغراض العامة مع الأولويات والقدرات المختلفة في الاعتبار. إليك تفاصيل الاختلافات الرئيسية:

الغرض:
المعالجات ذات الأغراض العامةAP0102AT2L00XPGA0-DR2تم تصميمها لتكون متعددة الاستخدامات ويمكن أن تتعامل مع مجموعة واسعة من المهام، من معالجة البيانات البسيطة إلى الحسابات المعقدة.وتشمل الأمثلة وحدة المعالجة المركزية ووحدات المعالجة الرسومية عندما تستخدم للحوسبة العامة.
معالجات الذكاء الاصطناعي: تم تصميمها خصيصًا لتحسين أداء أحمال العمل بالذكاء الاصطناعي ، لا سيما لتطبيقات التعلم الآلي والتعلم العميق.

الهندسة المعمارية
المعالجات ذات الأغراض العامة: عادة ما يكون لها بنية عامة يمكنها تنفيذ مجموعة واسعة من التعليمات. تستند وحدة المعالجة المركزية إلى بنية فون نيومان،الذي يفصل الذاكرة والمعالجة، في حين أن وحدات المعالجة المركزية تعتمد على بنية موازية يمكنها التعامل مع مهام متعددة في وقت واحد.
معالجات الذكاء الاصطناعيCM8071505024905عادة ما يكون لديهم بنية متخصصة مصممة خصيصا للعمليات الرياضية المحددة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، مثل مضاعفات المصفوفات وعمليات المتجهات.قد تشمل تسريعات الأجهزة مثل وحدات معالجة التنسور (TPUs)وحدات المعالجة العصبية (NPUs) ، أو السيليكون المخصص الآخر المصمم لحملات عمل الذكاء الاصطناعي

الأداء:
المعالجات ذات الأغراض العامةSTM32MP255AAI3 : بينما يمكنهم التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي، قد لا يكونوا فعالين بسبب طبيعتهم العامة.
معالجات الذكاء الاصطناعي: يمكنها تقديم أداء أعلى بشكل ملحوظ لمهام الذكاء الاصطناعي لأن بنيتها الأمثل لهذه الحسابات المحددة.

كفاءة الطاقة:
المعالجات ذات الأغراض العامة: يمكن أن يكون تشغيل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي على معالجات ذات الأغراض العامة مكثفاً بالطاقة.
معالجات الذكاء الاصطناعيQQ80723055C4عادة ما تكون أكثر كفاءة في استخدام الطاقة لأداء مهام الذكاء الاصطناعي بسبب تصميمها المتخصص.

قابلية البرمجة:
المعالجات ذات الأغراض العامةMIMX8QX5GVLFZAC-: فهي قابلة لبرمجة عالية ويمكن تشغيل مجموعة واسعة من البرمجيات دون الحاجة إلى أجهزة متخصصة.
معالجات الذكاء الاصطناعي: على الرغم من أنها مصممة لمهام محددة ، إلا أنها قد تكون مرنة بشكل محدود لأنواع أخرى من مهام المعالجة.

استخدام الحالات:
معالجات الأغراض العامة: مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات ، من خوادم الويب إلى أجهزة ألعاب.
معالجات الذكاء الاصطناعيCM8071505024814• مناسبة للتطبيقات التي تتطلب قدرات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء، مثل المركبات المستقلة، والتعرف على الصور المتقدمة، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتحليلات في الوقت الحقيقي.

التكلفة:
المعالجات ذات الأغراض العامةTMS320DM640AZDK4يمكن أن تكون أكثر فعالية من حيث التكلفة للتطبيقات التي لا تتطلب قدرات الذكاء الاصطناعي المتخصصة.
معالجات الذكاء الاصطناعي: قد تكون أكثر تكلفة بسبب تكاليف الأجهزة والتطوير المتخصصة.

النظام البيئي للتنمية:
معالجات الأغراض العامة: لديها نظام بيئي واسع من أدوات التطوير والمكتبات.
معالجات الذكاء الاصطناعيPK8071305121701قد يكون لديها نظام بيئي أكثر تخصصاً، وغالباً ما تتطلب أطر وأدوات محددة مصممة خصيصاً لتصميمها.

شينزين مينغجيادا إلكترونيات كو، المحدودة إمدادات طويلة الأجلالمعالجاترقائق:
AP0102AT2L00XPGA0-DR2
STM32MP255AAI3
TMS320DM640AZDK4
QQ8072305A3A
PK8071305554700
QR80723057C3
CM8071505024814
PK8071305451501
PK8071305121701

MIMX8QX5GVLFZAC

باختصار، في حين أن معالجات الأغراض العامة تقدم المرونة ويمكن أن تتعامل مع مجموعة واسعة من المهام، يتم تحسين معالجات الذكاء الاصطناعي للسرعة والكفاءة في معالجة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي.الخيار بين هذين يعتمد على المتطلبات المحددة للتطبيق أو النظام الذي يتم تصميمه.