Nhu cầu ngày càng tăng về học máy: Nó có vượt qua định luật Moore không?

Học máy đã trở thành một trong những công nghệ được tìm kiếm nhiều nhất trong những năm gần đây, với các ứng dụng trải rộng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính, bán lẻ đến sản xuất, các tổ chức đang ngày càng dựa vào thuật toán học máy để thu được những hiểu biết có giá trị, tự động hóa quy trình và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nhu cầu học máy ngày càng tăng này đã đặt ra một câu hỏi hấp dẫn: liệu nó có vượt qua Định luật Moore không?

Định luật Moore, được đặt theo tên của người đồng sáng lập Intel, Gordon Moore, phát biểu rằng số lượng bóng bán dẫn trên một vi mạch sẽ tăng gấp đôi khoảng hai năm một lần, dẫn đến sức mạnh tính toán tăng lên đáng kể. Quan sát này đã đúng trong nhiều thập kỷ và là động lực thúc đẩy sự phát triển theo cấp số nhân của công nghệ. Tuy nhiên, khi học máy trở nên phức tạp và sử dụng nhiều dữ liệu hơn, nó đang vượt qua các ranh giới của Định luật Moore.

Các thuật toán học máy yêu cầu lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo mô hình một cách hiệu quả. Với sự phổ biến của các thiết bị được kết nối và Internet of Things (IoT), khối lượng dữ liệu được tạo ra đang tăng theo cấp số nhân. Dòng dữ liệu này đặt ra thách thức đáng kể cho các kiến ​​trúc điện toán truyền thống, khi chúng gặp khó khăn trong việc xử lý và phân tích lượng thông tin khổng lồ như vậy một cách kịp thời.

Để vượt qua thách thức này, các tổ chức đang chuyển sang sử dụng các bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn như bộ xử lý đồ họa (GPU) và mảng cổng lập trình trường (FPGA), được thiết kế để xử lý các tác vụ xử lý song song một cách hiệu quả. Các máy gia tốc này có thể thực hiện các phép tính toán học phức tạp theo yêu cầu của thuật toán học máy nhanh hơn nhiều so với các bộ xử lý trung tâm (CPU) truyền thống. Bằng cách tận dụng các bộ tăng tốc phần cứng này, các tổ chức có thể đạt được thời gian đào tạo và khả năng suy luận theo thời gian thực nhanh hơn.

Hơn nữa, những tiến bộ trong điện toán đám mây đã đóng một vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về học máy. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cung cấp các tài nguyên điện toán linh hoạt và có thể mở rộng, có thể dễ dàng cung cấp theo yêu cầu. Điều này cho phép các tổ chức truy cập cơ sở hạ tầng điện toán hiệu suất cao mà không cần đầu tư ban đầu đáng kể vào phần cứng. Các nền tảng machine learning dựa trên đám mây, chẳng hạn như Amazon Web Services (AWS) và Google Cloud Platform (GCP), cung cấp các môi trường và công cụ được cấu hình sẵn giúp đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các mô hình machine learning.

Một yếu tố khác góp phần vào nhu cầu học máy ngày càng tăng là sự sẵn có của các thư viện và khung nguồn mở. Các nền tảng như TensorFlow, PyTorch và scikit-learn đã dân chủ hóa việc học máy bằng cách cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ và tài nguyên mạnh mẽ để xây dựng và triển khai các mô hình. Các thư viện này cung cấp nhiều thuật toán và mô hình dựng sẵn, giúp các tổ chức áp dụng học máy dễ dàng hơn mà không yêu cầu kiến ​​thức chuyên môn sâu rộng về khoa học dữ liệu.

Nhu cầu học máy ngày càng tăng cũng đang thúc đẩy những tiến bộ trong thiết kế phần cứng. Các công ty như Intel, NVIDIA và Google đang đầu tư mạnh vào việc phát triển các chip chuyên dụng được thiết kế dành riêng cho khối lượng công việc học máy. Những con chip này, được gọi là bộ xử lý thần kinh (NPU) hoặc bộ xử lý tensor (TPU), được tối ưu hóa cho các hoạt động ma trận và có thể mang lại những cải tiến hiệu suất đáng kể so với CPU hoặc GPU truyền thống.

Mặc dù học máy chắc chắn đang vượt qua các giới hạn của sức mạnh tính toán, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là nó không nhất thiết phải vượt qua Định luật Moore. Định luật Moore chủ yếu tập trung vào số lượng bóng bán dẫn trên một vi mạch, trong khi nhu cầu về sức mạnh tính toán của máy học được thúc đẩy bởi độ phức tạp và khối lượng dữ liệu được xử lý. Chừng nào các nhà sản xuất phần cứng còn tiếp tục đổi mới và phát triển các chip chuyên dụng để đáp ứng nhu cầu học máy thì Định luật Moore sẽ vẫn còn phù hợp.

Tóm lại, nhu cầu học máy ngày càng tăng đang thúc đẩy những tiến bộ trong thiết kế phần cứng, điện toán đám mây và thư viện nguồn mở. Mặc dù nó có thể mở rộng các giới hạn của kiến ​​trúc điện toán truyền thống nhưng nó không vượt qua Định luật Moore. Thay vào đó, nó đang thúc đẩy ngành phát triển các nền tảng và bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng có thể xử lý các yêu cầu tính toán phức tạp của thuật toán học máy. Khi các tổ chức tiếp tục áp dụng học máy, chúng ta có thể mong đợi những đổi mới hơn nữa trong công nghệ điện toán để theo kịp nhu cầu ngày càng tăng này.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: Trí thông minh dữ liệu Plato.
• Liên kết nguồn: https://zephyrnet.com/is-machine-learning-demand-starting-to-outpace-moores-law-techstartups/

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://platodata.network/platowire/the-growing-demand-for-machine-learning-is-it-surpassing-moores-law/