מה זה בעצם מאיץ (Accelerator)?

ולמה בלעדיו מודלים של בינה מלאכותית לא היו זזים בכלל?

כשאנחנו שומעים על GPU, TPU, או Qualcomm AI Engine, כולן דוגמאות לסוג אחד של רכיב - מאיץ חישובי. אבל מה הוא מאיץ, ולמה הוא נחוץ?

המעבד הרגיל (CPU) - “המוח הכללי”

ה-CPU נועד להיות כללי. הוא יודע לעשות הכול - להריץ מערכת הפעלה, לפתוח קבצים, לנהל רשת, ולהריץ אלגוריתמים.

אבל הוא לא בנוי לבצע מיליוני פעולות מתמטיות זהות במקביל. ב-AI, זה בדיוק מה שצריך: חישובים מסיביים על מטריצות ענקיות.

כאן נכנס המאיץ

מאיץ (Accelerator) הוא רכיב שתוכנן מראש לבצע חישובים מתמטיים ספציפיים מאוד - למשל, פעולות של כפל וחיבור מטריצות, שמופיעות כמעט בכל שכבה של רשת נוירונים.

הודות לעיצוב שלו, המאיץ מסוגל לבצע אלפי ואף מיליוני פעולות בבת אחת. זו הסיבה שבמקום לחשב תשובה למודל ב-10 שניות, הוא מסוגל לסיים אותה בפחות משנייה.

דוגמאות מהעולם

• GPU (כרטיס גרפי) - פותח במקור לגיימינג, אבל הפך למאיץ ה-AI הנפוץ ביותר.
• Qualcomm AI Engine - מאיץ שמובנה ישירות בתוך שבבי סמארטפונים, מאפשר להריץ מודלים על המכשיר עצמו, בלי שרת.
• TPU של Google - מאיץ שנבנה במיוחד עבור רשתות נוירונים, ומתמקד ב-inference בקנה מידה ענק.

איך זה עובד בפועל

בזמן Inference, המאיץ מבצע:

• חישובים מתמטיים כבדים של המודל.
• עבודה מקבילית על קבוצות של נתונים (Batching).
• העברת נתונים מהירה בין זיכרון פנימי לחיצוני.

הכול תוך ניצול מיטבי של אנרגיה וזמן.

סיכום

המאיץ הוא הלב של כל מערכת AI מודרנית. ה-CPU עדיין אחראי על הניהול והבקרה, אבל המאיץ - הוא זה שעושה את העבודה הקשה באמת.

---

זו הסדרה “AI Hardware & Infrastructure” - מסע מעמיק בתשתיות החומרה שמאחורי הבינה המלאכותית המודרנית. בהמשך נלמד על GPU Clusters, אבני הבניין של מרכזי נתונים, והאקוסיסטם הרחב שמחבר בין כולם.