<![CDATA[Pada dekade terakhir kita telah menyaksikan pesatnya kemajuan dalam Machine Learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI), yang telah mengubah berbagai bidang mulai dari visi komputer hingga pengenalan suara dan pengolahan natural language. Kemajuan ini, yang dipicu oleh model-model seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Reinforcement Learning (RL), telah memperluas aplikasi AI dalam kehidupan sehari-hari, termasuk otomotif dan robotika. Namun, integrasi teknologi AI dalam arsitektur komputer menghadapi tantangan signifikan, terutama karena kecepatan perkembangan bidang ML yang sangat cepat dan perlambatan peningkatan kinerja CPU di era pasca-Hukum Moore. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi tantangan-tantangan tersebut dan mengidentifikasi solusi potensial, dengan fokus pada pengembangan perangkat keras khusus seperti Unit Pemrosesan Tensor (TPU) Google untuk mempercepat proses pembelajaran dan inferensi. Selain itu, penelitian ini juga akan mengeksplorasi bagaimana Machine Learning dapat membantu dalam proses desain chip itu sendiri. Dengan demikian, penelitian ini berupaya untuk memberikan wawasan tentang masa depan integrasi AI dalam arsitektur komputer, mengatasi tantangan yang ada, dan membuka jalan bagi revolusi teknologi selanjutnya.]]>
Copyrights © 2024
