ชิป AI คืออะไร? ทำไมสิ่งเล็กๆ นี้ถึงกลายเป็นหัวใจสำคัญที่ขับเคลื่อนเทคโนโลยีของบริษัทยักษ์ใหญ่ทั่วโลก และพลิกโฉมวิถีชีวิตของเราไปตลอดกาล?
ในยุคที่ข้อมูลและการประมวลผลมีความซับซ้อนทวีคูณ การพึ่งพาหน่วยประมวลผลกลางรูปแบบเดิมไม่เพียงพอต่อการรองรับปริมาณงานมหาศาลอีกต่อไป สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์กำลังก้าวเข้าสู่การเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญด้วยการบูรณาการ “ชิป AI” เข้ามาเป็นหัวใจหลักในการเร่งประสิทธิภาพการทำงาน บทความนี้จะนำเสนอการวิเคราะห์เจาะลึกถึงนิยาม ความแตกต่าง และบทบาทของหน่วยประมวลผลแต่ละประเภทที่มีต่อการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ทั้งในระดับอุปกรณ์พกพาและระบบคลาวด์ขนาดใหญ่ เพื่อให้ผู้อ่านตระหนักถึงทิศทางและแนวโน้มทางเทคโนโลยีที่กำลังจะเกิดขึ้น
ชิป AI คืออะไร?
คำว่า “ชิป AI” หรือ AI Chip นั้นไม่ได้มีคำจำกัดความทางเทคนิคเพียงรูปแบบเดียว แต่เป็นคำศัพท์ที่ใช้เรียกรวมกลุ่มฮาร์ดแวร์ที่ถูกนำมาประยุกต์ใช้เพื่อเร่งกระบวนการทำงานของปัญญาประดิษฐ์ ฮาร์ดแวร์เหล่านี้อาจครอบคลุมถึงอุปกรณ์อเนกประสงค์ที่ถูกนำมาปรับใช้กับงานด้านปัญญาประดิษฐ์ เช่น GPU และ FPGA (Field-Programmable Gate Array) ตลอดจนชิปที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อ AI โดยเฉพาะ เช่น NPU และ TPU นอกจากนี้ หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) รุ่นใหม่ในปัจจุบันบางรุ่นก็ได้รับการติดตั้งวงจรสำหรับเร่งการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ไว้ภายในตัวเช่นเดียวกัน ด้วยเหตุนี้ การตีความว่าชิป AI มีความหมายเท่ากับ NPU เพียงอย่างเดียวนั้นจึงเป็นความเข้าใจที่ไม่ถูกต้องนัก
ในอีกแง่มุมหนึ่ง ทั้ง GPU, NPU และ TPU ต่างก็สามารถถูกจัดประเภทให้เป็นชิป AI ได้ทั้งสิ้น แม้ว่าหน่วยประมวลผลแต่ละประเภทจะมีต้นกำเนิดและโครงสร้างสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ฮาร์ดแวร์เหล่านี้ถูกจัดอยู่ในหมวดหมู่ของชิป AI คือ ศักยภาพในการเร่งการประมวลผลภาระงานที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning และ Neural Network ซึ่งสามารถทำงานได้ด้วยประสิทธิภาพที่สูงกว่าการพึ่งพาหน่วยประมวลผลทั่วไปเพียงประการเดียว
ตัวอย่างเช่น ชิป AI ของ NVIDIA
AI ของ NVIDIA แตกต่างจากชิปทั่วไปตรงที่ ถูกออกแบบให้เหมาะกับการคำนวณแบบขนานจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นในงาน AI โดยเฉพาะการคูณเมทริกซ์ ซึ่งเป็นหัวใจของการฝึกและรันโมเดล Deep Learning โดย NVIDIA เพิ่มหน่วยประมวลผลเฉพาะทางอย่าง Tensor Cores เข้าไปใน GPU เพื่อเร่งการคำนวณ AI โดยตรง เช่น H100 มี Tensor Cores รุ่นที่ 4 และรองรับรูปแบบตัวเลขอย่าง FP8 ซึ่งช่วยเพิ่มปริมาณการคำนวณและลดการใช้หน่วยความจำในการประมวลผล AI ได้อย่างมาก
อีกความแตกต่างสำคัญคือ ชิป AI ของ NVIDIA ไม่ได้ทำงานด้วยฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว แต่ถูกออกแบบเป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงฮาร์ดแวร์กับซอฟต์แวร์ ตัวอย่างเช่น H100 มี Transformer Engine สำหรับเร่งโมเดล Transformer และใช้ NVLink เพื่อเชื่อมต่อ GPU หลายตัวให้ทำงานร่วมกันในระบบ AI ขนาดใหญ่ ขณะที่ซอฟต์แวร์และเครื่องมืออย่าง CUDA และ TensorRT ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ความสามารถของ GPU ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ดังนั้นจุดเด่นของ NVIDIA จึงไม่ได้อยู่แค่ “ชิปแรงกว่า” แต่คือการสร้าง ระบบนิเวศทั้งฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์ + การเชื่อมต่อ ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะ
ชิป AI แตกต่างจาก “ชิปธรรมดา” ตรงไหน?
ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่างชิปประมวลผลทั่วไปและชิป AI (หรือ AI Accelerator) อยู่ที่หลักการออกแบบสถาปัตยกรรมและลักษณะเฉพาะของงานที่ระบบต้องการให้ฮาร์ดแวร์ปฏิบัติการด้วยประสิทธิภาพสูงสุด ชิปประมวลผลทั่วไปอย่าง CPU ได้รับการออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นสูง เพื่อรองรับชุดคำสั่งและโปรแกรมที่มีความหลากหลาย ตั้งแต่การขับเคลื่อนระบบปฏิบัติการ การใช้งานซอฟต์แวร์สำนักงาน ไปจนถึงกระบวนการจัดการข้อมูลและการควบคุมระบบในภาพรวม ในทางตรงกันข้าม AI Accelerator จะมุ่งเน้นการจัดสรรทรัพยากรฮาร์ดแวร์เพื่อรองรับการคำนวณที่มักพบในโมเดลปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะ การคำนวณเหล่านี้ ได้แก่ Matrix Multiplication, Convolution, Vector และ Tensor Operations ซึ่งล้วนเป็นกระบวนการที่ต้องอาศัยการประมวลผลซ้ำ ๆ ในปริมาณมหาศาล
ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ NPU ซึ่งมีการติดตั้งวงจรเฉพาะทางเพื่อเร่งกระบวนการ Matrix Multiplication และ Convolution ในขณะเดียวกัน GPU สมัยใหม่ก็ได้รับการพัฒนาให้มีหน่วยประมวลผลเฉพาะทาง เช่น Tensor Core เพื่อช่วยเร่งการคำนวณเมทริกซ์ ดังนั้น จึงสามารถสรุปได้ว่า ชิปทั่วไปถูกออกแบบมาเพื่อเน้น “การทำงานที่หลากหลาย” ในขณะที่ชิป AI ถูกสร้างขึ้นเพื่อ “การทำงานด้าน AI บางประเภทให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงสุด”
ความจำเป็นในการพัฒนาสถาปัตยกรรมเฉพาะสำหรับปัญญาประดิษฐ์นั้น มีสาเหตุมาจากธรรมชาติของการทำงานในระบบ Machine Learning และ Deep Learning ระบบเหล่านี้ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลผ่านสมการคณิตศาสตร์ซ้ำ ๆ หรือที่เรียกว่า Multiply-Accumulate (MAC) จำนวนมาก สำหรับโมเดล Neural Network การคำนวณเหล่านี้สามารถแตกออกเป็นภาระงานย่อยจำนวนมากและดำเนินการประมวลผลไปพร้อม ๆ กันได้ ซึ่งการเพิ่มหน่วยคำนวณแบบขนานนี้จะช่วยยกระดับ Throughput ให้สูงขึ้นได้อย่างมหาศาล
ตัวอย่างเช่น บริษัท Google ได้ออกแบบ TPU โดยผนวก Matrix Multiply Unit เข้าไว้ ซึ่งประกอบไปด้วยหน่วย Multiply-Accumulator จำนวนมากที่เชื่อมต่อกันในรูปแบบ Systolic Array สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลผ่านหน่วยคำนวณได้อย่างต่อเนื่อง และลดความจำเป็นในการเข้าถึงหน่วยความจำระหว่างขั้นตอนการคำนวณ ในทำนองเดียวกัน GPU ก็ได้ประยุกต์ใช้แนวคิดการประมวลผลแบบขนานร่วมกับหน่วยประมวลผลเฉพาะทางเพื่อเร่งกระบวนการทำงานในลักษณะเดียวกัน
ผลลัพธ์ที่ตามมาคือ ชิป AI สามารถยกระดับประสิทธิภาพการประมวลผลและประสิทธิภาพต่อพลังงาน (Performance per Watt) สำหรับภาระงานที่ได้รับการออกแบบมาให้รองรับได้อย่างมีนัยสำคัญ ทั้งนี้เนื่องจากชิป AI ไม่จำเป็นต้องสูญเสียทรัพยากรจำนวนมากไปกับการรองรับความสามารถแบบอเนกประสงค์อย่าง CPU แต่สามารถจัดสรรพื้นที่บนชิปและพลังงานให้กับวงจรที่ใช้งานด้าน AI ได้โดยตรง
อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้บ่งชี้ว่าชิป AI จะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าชิปทั่วไปในทุกประเภทงาน เนื่องจากความสามารถเฉพาะทางย่อมต้องแลกมาด้วยความยืดหยุ่นที่ลดน้อยลง ด้วยเหตุนี้ ระบบปฏิบัติการสมัยใหม่จึงมักบูรณาการ CPU, GPU, NPU หรือ AI Accelerator เข้ามาทำงานร่วมกัน ในระบบดังกล่าว CPU จะทำหน้าที่รับผิดชอบงานทั่วไปและการควบคุมระบบ ในขณะที่ GPU, NPU หรือ Accelerator จะรับช่วงต่อในภาระงาน AI ที่มีความเหมาะสมกับการประมวลผลแบบขนานหรือการคำนวณเฉพาะทาง แนวทางปฏิบัตินี้ช่วยให้ระบบสามารถรักษาสมดุลระหว่างความยืดหยุ่น ความเร็ว การใช้พลังงาน และต้นทุนทรัพยากร ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าการพึ่งพาชิปเพียงประเภทใดประเภทหนึ่ง
AI บนเครื่องกับ AI บน Cloud ก็ใช้ฮาร์ดแวร์ต่างกัน
กระบวนการประมวลผลของปัญญาประดิษฐ์สามารถจำแนกออกเป็น 2 แนวทางหลัก ได้แก่ On-device หรือ Edge AI ซึ่งเป็นการนำโมเดลไปทำการประมวลผลบนอุปกรณ์ของผู้ใช้งานโดยตรง และ Cloud AI ซึ่งใช้วิธีการส่งข้อมูลไปประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์หรือศูนย์ข้อมูล (Data Center) ผ่านระบบเครือข่าย ความแตกต่างในรูปแบบการประมวลผลนี้ส่งผลให้ข้อกำหนดทางด้านฮาร์ดแวร์มีความแตกต่างกันอย่างชัดเจน สำหรับอุปกรณ์ปลายทาง (Edge) เช่น สมาร์ตโฟนและคอมพิวเตอร์โน้ตบุ๊ก จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับข้อจำกัดด้านการใช้พลังงาน ความร้อน พื้นที่ของหน่วยความจำ และขีดความสามารถในการประมวลผลภายใต้ข้อจำกัดของตัวอุปกรณ์ ด้วยเหตุนี้ อุปกรณ์เหล่านี้จึงมักนำเอา NPU หรือ AI Accelerator ที่มีประสิทธิภาพต่อพลังงานสูงมาประยุกต์ใช้ ในทางกลับกัน ระบบ Cloud AI สามารถเข้าถึงทรัพยากรประมวลผลขนาดใหญ่ภายใน Data Center ซึ่งครอบคลุมทั้ง CPU, GPU และ AI Accelerator จำนวนมหาศาล รวมไปถึงได้รับการสนับสนุนจากหน่วยความจำและเครือข่ายความเร็วสูง ทำให้สามารถรองรับโมเดลและปริมาณงานที่มีขนาดใหญ่กว่าได้เป็นอย่างมาก
การนำปัญญาประดิษฐ์มาประมวลผลโดยตรงบนอุปกรณ์เครื่อง (On-device) มอบข้อได้เปรียบทางด้าน Latency, Bandwidth และความเป็นส่วนตัว (Privacy) เนื่องจากข้อมูลไม่จำเป็นต้องเดินทางไปมาระหว่างอุปกรณ์กับระบบ Cloud ในทุกขั้นตอน รูปแบบนี้จึงมีความเหมาะสมกับงานที่ต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์ เช่น การแปลภาษา การประมวลผลเสียง การรู้จำภาพ และฟีเจอร์ AI บางประเภทบนสมาร์ตโฟนหรือระบบ AI PC สำหรับกระบวนการนี้ NPU จะเข้ามารับหน้าที่ในส่วนของภาระงาน AI ที่เหมาะสม ซึ่งช่วยลดภาระการทำงานของทั้ง CPU และ GPU ลงได้ ในขณะเดียวกัน บริษัท Microsoft ได้ระบุว่าการประมวลผลผ่าน NPU นั้นสามารถช่วยให้ AI ทำงานได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและประหยัดพลังงานได้มากยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม อุปกรณ์ปลายทางยังคงมีข้อจำกัดด้านทรัพยากร จึงมีความจำเป็นต้องใช้โมเดลที่มีขนาดเล็ก หรือโมเดลที่ผ่านการปรับแต่ง เช่น กระบวนการ Quantization เพื่อให้เหมาะสมกับสเปกของฮาร์ดแวร์
ในทางกลับกัน Cloud AI มีความเหมาะสมกับงานที่ต้องการใช้กำลังประมวลผลและหน่วยความจำในระดับที่สูง เช่น การฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่ (Training) การปรับแต่งโมเดลเชิงลึก (Fine-tuning) และการให้บริการ Generative AI แก่กลุ่มผู้ใช้งานจำนวนมหาศาล ภายใน Data Center สามารถเชื่อมต่อ GPU หรือ AI Accelerator จำนวนมากเข้าด้วยกันเป็นระบบเดียว พร้อมกันนี้ยังมีการใช้งานหน่วยความจำแบบแบนด์วิดท์สูงและเครือข่ายความเร็วสูงเพื่อส่งต่อข้อมูลระหว่างชิป ตัวอย่างเช่น บริการของ Google Cloud ซึ่งมี TPU ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับทั้งกระบวนการ Training และ Inference และยังสามารถขยายขอบเขตระบบปฏิบัติการให้ครอบคลุมการทำงานของชิปหลายตัว เพื่อตอบสนองต่อ AI Workload ขนาดใหญ่ได้อย่างมีเสถียรภาพ
AI PC แตกต่างจาก PC ทั่วไปอย่างไร?
AI PC คือคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการออกแบบให้รองรับการประมวลผล AI โดยเฉพาะ โดยมี CPU, GPU และ NPU ทำงานร่วมกัน แต่ละหน่วยรับผิดชอบงานที่แตกต่างกัน เช่น CPU จัดการงานทั่วไปและงานที่ต้องการการตอบสนองรวดเร็ว GPU รับผิดชอบงานที่ต้องประมวลผลแบบขนานจำนวนมาก ส่วน NPU เป็นหน่วยประมวลผลเฉพาะทางสำหรับงาน AI ที่ทำงานต่อเนื่องและต้องการประสิทธิภาพต่อพลังงานสูง
จุดแตกต่างสำคัญที่ AI PC แตกต่างจาก PC ทั่วไปจึงไม่ได้อยู่เพียงที่ “มี AI ใช้งานได้หรือไม่” แต่คือ การมีฮาร์ดแวร์สำหรับเร่ง AI โดยเฉพาะและสามารถประมวลผล AI บางประเภทภายในเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ แทนที่จะต้องพึ่งพา CPU หรือส่งข้อมูลขึ้น Cloud เป็นหลัก โดย Microsoft ระบุว่า Copilot+ PC เป็นกลุ่มอุปกรณ์ที่มี NPU ประสิทธิภาพสูงสำหรับงาน AI และฟีเจอร์หลายประเภทต้องการ NPU ที่ทำได้มากกว่า 40 TOPS
AI PC สามารถตอบสนองการประมวลผล AI บนเครื่อง (On-device AI) ได้รวดเร็วขึ้น ลดการพึ่งพาอินเทอร์เน็ต และช่วยลดการส่งข้อมูลไปยัง Cloud ซึ่งมีประโยชน์ทั้งด้านความหน่วง ความเป็นส่วนตัว และการใช้พลังงาน
ดังนั้นความแตกต่างที่แท้จริงของ AI PC คือ การเพิ่ม “ความสามารถในการประมวลผล AI ภายในเครื่อง” เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม PC ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถแบ่งงานระหว่าง CPU, GPU และ NPU ได้อย่างเหมาะสมมากขึ้น
บทสรุป
การก้าวให้ทันความก้าวหน้าของ “ชิป AI” จึงไม่ได้เป็นเพียงการทำความเข้าใจกับเทคโนโลยีใหม่ แต่คือการเรียนรู้ถึงแก่นแท้ของขุมพลังที่จะขับเคลื่อนนวัตกรรมในทศวรรษหน้า การเลือกลงทุนและการประยุกต์ใช้ฮาร์ดแวร์ที่ตอบโจทย์สถาปัตยกรรมแบบผสมผสานนี้ จะเป็นตัวกำหนดความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ทุกองค์กรยุคใหม่ไม่อาจมองข้ามได้
อ้างอิง intel.com intel.com learn.microsoft.com blogs.nvidia.com และ cover iT24Hrs
อ่านบทความและข่าวอื่นๆเพิ่มเติมได้ที่ it24hrs.com
ชิป AI คืออะไร? ถอดรหัสสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์แห่งอนาคตที่ออกแบบมาเพื่อ AI
อย่าลืมกดติดตามอัพเดตข่าวสาร ทิปเทคนิคดีๆกันนะคะ Please follow us
Youtube it24hrs
Twitter it24hrs
Tiktok it24hrs
facebook it24hrs
ติดต่อโฆษณา [email protected] โทร 080234502
