คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไมสมาร์ทโฟนของคุณถึงสามารถประมวลผลใบหน้าได้ภายในเสี้ยววินาที หรือทำไม Google Assistant ถึงเข้าใจเสียงพูดของคุณได้อย่างแม่นยำ คำตอบอยู่ที่ชิปพิเศษที่เรียกว่า ASIC
ASIC หรือ Application-Specific Integrated Circuit คือวงจรรวมที่ถูกออกแบบมาสำหรับงานหรือแอปพลิเคชันเฉพาะต่างจากโปรเซสเซอร์ทั่วไปที่สามารถใช้งานได้หลายประเภท ชิป ASIC ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อทำหน้าที่เฉพาะอย่างเดียว ทำให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดในงานที่ตั้งใจไว้
ทำไม ASIC จึงแตกต่างจากชิปทั่วไป?
ความแตกต่างหลักของ ASIC อยู่ที่การออกแบบเฉพาะทาง เมื่อเปรียบเทียบกับ CPU ที่เป็นเหมือน “ผู้จัดการที่ฉลาดรอบด้าน” สามารถจัดการงานหลากหลายแต่ทำทีละงาน หรือ GPU ที่มีคอร์จำนวนมากสำหรับการประมวลผลแบบขนาน ASIC กลับเป็นเหมือน “ผู้เชี่ยวชาญ” ที่มีความสามารถเฉพาะทางสูงในงานเดียว
ข้อดีสำคัญของ ASIC คือประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงานที่เหนือกว่า เนื่องจาก ASIC ถูกปรับแต่งให้เหมาะสมกับฟังก์ชันเฉพาะ จึงใช้พลังงานน้อยและสามารถประมวลผลได้รวดเร็วกว่าวงจรรวมทั่วไป อย่างไรก็ตาม การออกแบบ ASIC มีต้นทุนสูงและไม่สามารถแก้ไขหรือปรับปรุงได้ง่ายหลังจากการผลิต
ASIC เป็นหัวใจของ AI อย่างไร?
ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ ASIC ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ เนื่องจากการทำงานของ AI โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียม ต้องอาศัยการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซ้ำซ้อนเป็นจำนวนมหาศาล ซึ่งเป็นจุดแข็งของ ASIC ที่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูง
Google TPU ตัวอย่างสำคัญของ ASIC สำหรับ AI
Google Tensor Processing Unit (TPU) เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของ ASIC สำหรับ AI TPU ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงาน Machine Learning และได้ถูกนำมาใช้ในโครงการสำคัญต่างๆ เช่น AlphaGo ที่เอาชนะนักเล่นโกะระดับโลก, Google Search, Google Photos และ Google Translate
TPU รุ่นใหม่สามารถประมวลผลได้เร็วกว่ารุ่นเดิมถึงสองเท่า และมีการปรับปรุงการเชื่อมต่อหน่วยความจำภายในใหม่ โดยผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า TPU v4 จำนวน 256 ตัวสามารถทำ Image Classification (ResNet-50 v1.5) ได้ในเวลา 1.82 นาที ซึ่งเร็วใกล้เคียงกับ NVIDIA A100 จำนวน 768 ตัว
ข้อได้เปรียบของ ASIC ใน AI
ASIC สำหรับ AI มีข้อได้เปรียบหลายประการ ได้แก่ การลดความหน่วงในการประมวลผล (Reduced Latency) ทำให้เหมาะกับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น รถยนต์อัตโนมัติ การรู้จำเสียง และการประมวลผลภาพ นอกจากนี้ยังมีประสิทธิภาพด้านพลังงานสูง ช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้นในขณะที่ใช้พลังงานน้อยลง เหมาะสำหรับอุปกรณ์ที่ใช้แบตเตอรี่และศูนย์ข้อมูลที่ต้องการลดต้นทุนการดำเนินงาน
ASIC ในระบบ IoT
ในโลก IoT (Internet of Things) ที่อุปกรณ์ต่างๆ ตั้งแต่โทรทัศน์ กล้องรักษาความปลอดภัย ไปจนถึงอุปกรณ์ออกกำลังกาย ต้องการความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์และสื่อสารผ่านอินเทอร์เน็ต ASIC จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญ
Edge Computing กับ ASIC
เทคโนโลยี Edge Computing ที่เพิ่มหน่วยประมวลผลที่ Edge ของเครือข่าย IoT ช่วยลดเวลาแฝงในการสื่อสารและปรับปรุงเวลาในการตอบสนอง ASIC มีบทบาทสำคัญในการทำให้ Edge Computing มีประสิทธิภาพ เนื่องจากสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและใช้พลังงานน้อย
ตัวอย่างการใช้งาน ASIC ใน IoT
Google Edge TPU เป็นตัวอย่างที่ดีของ ASIC สำหรับ IoT ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงาน Machine Learning สำหรับ Edge Computing โดยมีขนาดเล็กและใช้พลังงานน้อยกว่า TPU ที่ใช้ในศูนย์ข้อมูลมาก Edge TPU สามารถทำการคำนวณได้ 4 ล้านล้านครั้งต่อวินาทีด้วยการใช้ไฟฟ้าเพียง 2 วัตต์
ผลิตภัณฑ์ที่ใช้ Edge TPU รวมถึงคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (SBC), ระบบบนโมดูล (SoM), อุปกรณ์เสริม USB, การ์ด mini PCI-e และการ์ด M.2 ซึ่งสนับสนุนระบบ Linux บน x86-64 และ ARM64 รวมถึง Raspberry Pi
ความท้าทายและข้อจำกัดของ ASIC
แม้ ASIC จะมีข้อได้เปรียบมากมาย แต่ก็มีความท้าทายที่สำคัญ ได้แก่ต้นทุนการพัฒนาสูง เนื่องจากต้องการการลงทุนเริ่มต้นที่มากและใช้เวลาในการพัฒนานาน ทำให้เหมาะสมเฉพาะสำหรับการผลิตในปริมาณมาก นอกจากนี้ยังขาดความยืดหยุ่น เพราะเมื่อออกแบบแล้วจะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงหรือปรับปรุงได้ง่าย
อนาคตของ ASIC ใน AI และ IoT
แนวโน้มการใช้ ASIC ใน AI และ IoT มีความเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในยุคที่เทคโนโลยี AI เข้าสู่ช่วง exponential growth ด้วยอัตราเร่งที่ไม่เคยเห็นมาก่อนในประวัติศาสตร์มนุษยชาติ
การแข่งขันระหว่าง GPU กับ ASIC ในตลาดฮาร์ดแวร์ AI กำลังเป็นประเด็นร้อน โดยผู้เชี่ยวชาญมองว่าการถกเถียงระหว่าง “GPU vs ASIC” ควรจะถูกมองในมุม “merchant vs custom” มากกว่า เนื่องจาก GPU สำหรับศูนย์ข้อมูลสมัยใหม่ก็เป็น ASIC เช่นกัน
ASIC ได้กลายเป็นชิปที่กำหนดเองซึ่งเป็นแกนหลักของการพัฒนา AI ในอนาคต โดยเฉพาะสำหรับ Large Language Model (LLM) inference ซึ่งสามารถวิเคราะห์ได้ด้วย framework แบบ “build vs buy” เพื่อเปรียบเทียบอัตราผลตอบแทนระหว่างทางเลือกทั้งสอง
ASIC ไม่ได้เป็นเพียงชิปคอมพิวเตอร์อีกชนิดหนึ่ง แต่เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่กำลังขับเคลื่อนการปฏิวัติด้าน AI และ IoT ในยุคปัจจุบัน ด้วยความสามารถในการประมวลผลที่เฉพาะเจาะจง ประสิทธิภาพสูง และการใช้พลังงานที่ประหยัด ASIC จึงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและมีปริมาณการใช้งานมาก
จากการเติบโตของเทคโนโลยี AI และการขยายตัวของระบบ IoT ASIC จะยังคงมีบทบาทสำคัญในการสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ ที่จะเปลี่ยนแปลงวิถีการใช้ชีวิตของเราในอนาคตอันใกล้นี้ ไม่ว่าจะเป็นรถยนต์อัตโนมัติ บ้านอัจฉริยะ หรือระบบการแพทย์ที่ใช้ AI ล้วนพึ่งพาเทคโนโลยี ASIC เป็นหัวใจสำคัญทั้งสิ้น
