Hur AI-acceleration i persondatorer kan ge nya möjligheter för it-beslutsfattare

Detta innebär att AI-modeller också kan köras direkt på persondatorer, utan att behöva ansluta till internet eller skicka data till molnet. Detta har flera fördelar, som till exempel snabbare prestanda, lägre kostnad, bättre integritet och större flexibilitet. Men det ställer också nya utmaningar och krav för dig som vill utnyttja AI-förmågorna i sina organisationer. 

I den här bloggen ska vi titta närmare på vad som driver denna trend, vilka möjligheter och utmaningar den medför, och hur it-beslutsfattare kan förbereda sig för att dra nytta av AI-acceleration i persondatorer.

Vad är AI-acceleration och varför behövs den? 

AI-acceleration är en teknik som gör att persondatorer kan utföra AI-beräkningar snabbare och mer effektivt. Detta kan göras genom att använda en speciell del av processorn som kallas för neurala bearbetningsenheten (NPU), som är designad för att hantera AI-uppgifter, som till exempel att känna igen bilder, förstå tal, generera text och hitta mönster. NPU:n kan avlasta den vanliga processorn (CPU), som är bättre på att utföra andra typer av beräkningar, som till exempel att öppna program, surfa på webben och skriva dokument. 

AI-acceleration behövs för att AI-modeller kräver mycket mer beräkningskraft än traditionella program. Exempelvis så skulle en avancerad bildanalys kräva ett par sekunder av en traditionell CPU, medan en NPU gör det på några millisekunder. 

AI-acceleration har också fördelen att den kan minska energiförbrukningen och värmeutvecklingen som AI-beräkningar genererar. Detta är särskilt viktigt för bärbara datorer och mobila enheter, som har begränsade batterier och kylsystem. AI-acceleration kan också bidra till att minska koldioxidutsläppen som AI-applikationer orsakar, eftersom den kan skifta behovet av att använda molntjänster och ner till den lokala datorn i allt högre grad. I den tid där vi ser att såväl Microsoft som andra aktörer investerar stort i att kunna köra AI-beräkningar i sina molnmodeller så blir det ännu viktigare att kunna köra vissa av dessa modeller i lokal hårdvara – för såväl hastighet som för dataintegritet. 

Hur kan AI-acceleration i persondatorer ge nya möjligheter dig som it-beslutsfattare? 

AI-acceleration i den personliga datorn är något som ritar om landskapet för hur AI-integration i organisationen kan gå till. Här är några exempel: 

• Snabbare och smartare AI-applikationer. AI-acceleration i persondatorer kan köra AI-modeller direkt på enheten, utan att behöva ansluta till internet eller skicka data till molnet. Detta kan leda till snabbare och smartare AI-applikationer, som till exempel att skapa presentationer, filtrera e-post, optimera scheman, analysera data, förbättra kundservice och öka produktiviteten. 

• Lägre kostnad och komplexitet. AI-acceleration i persondatorer kan minska kostnaden och komplexiteten för att använda AI-applikationer, eftersom de inte kräver några abonnemang eller avgifter för molntjänster. De kan också minska bandbredden och lagringsutrymmet som AI-applikationer kräver, eftersom de inte behöver överföra eller lagra data i molnet. 

• Bättre integritet och säkerhet. AI-acceleration i persondatorer kan förbättra integriteten och säkerheten för AI-applikationer, eftersom de inte exponerar användarnas data för potentiella intrång, läckor eller missbruk i molnet. De kan också möjliggöra AI-applikationer som fungerar offline eller i nätverk med begränsad tillgång, som till exempel militära, medicinska eller säkerhetsklassade scenarier. 

• Större flexibilitet och innovation. AI-acceleration i persondatorer kan ge större flexibilitet och innovation för AI-applikationer, eftersom de kan anpassas till olika användningsfall, plattformar och miljöer. De kan också möjliggöra AI-applikationer som utnyttjar lokala data och resurser, som till exempel sensorer, kameror eller mikrofoner. 

Hur kan it-beslutsfattare förbereda sig för att dra nytta av AI-acceleration i persondatorer? 

AI-acceleration i persondatorer är en spännande och lovande trend, men den skapar också nya utmaningar och krav för it-beslutsfattare som vill dra nytta av det. Här är några tips för att förbereda sig för att använda AI-acceleration i persondatorer: 

• Utvärdera behoven och målen för AI-applikationer. Innan man väljer att använda AI-acceleration i persondatorer, bör man utvärdera behoven och målen för AI-applikationer, som till exempel prestanda, kostnad, integritet, säkerhet, flexibilitet och önskad effekt. Man bör också jämföra fördelarna och nackdelarna med att använda AI-acceleration i persondatorer kontra molntjänster, och välja den lösning som bäst passar ens situation. 
• Uppdatera hårdvaran och mjukvaran. För att använda AI-acceleration i persondatorer, bör man uppdatera såväl hårdvaran som mjukvaran som krävs för att stödja den. Detta kan innebära att man investerar i nya persondatorer som har inbyggda eller anslutna NPUs, eller att man uppgraderar de befintliga persondatorerna med NPUs.  
• Utbilda personalen och användarna. För att använda AI-acceleration i persondatorer, behöver man utbilda personalen och användarna i hur man använder den på ett effektivt och ansvarsfullt sätt. Detta kan innebära att man informerar om fördelarna och begränsningarna med AI-acceleration, samt om de etiska och juridiska aspekterna av att använda AI-applikationer. Det kan också innebära att man ger praktisk vägledning och stöd för att installera, konfigurera, underhålla och felsöka NPUs. 

När är molnet bäst att använda för AI? 

Att möjligheterna med lokal AI-förmåga kan innebära ett skifte är naturligtvis en del i ett skifte där det finns juridiska eller datalagringsmässiga aspekter som styr var, på vilket sätt och till vilken kostnadsbild som AI-accelereringen får äga rum. Att publika moln har en fördel i sin tillgänglighet, snabbhet att komma igång med och förhållandevis låga kostnad per enhet är den främsta anledningen till att nyttja just dem för sina AI-tillämpningar. De publika molntjänsteleverantörer som idag erbjuder möjlighet att snabbt få tillgång till AI-förmågor har gjort det lätt och billigt att snabbt kunna komma igång och sedan också bygga vidare. Om prioriteten är att snabbt kunna komma igång såväl som att kunna bygga skalbart så är en AI-applikation i en rent publik molntjänst det givna valet. Just ur ett hybridperspektiv så är möjligheterna med att skapa AI-tillämpningar som spänner över både publika och lokala AI-förmågor något som vi hör fler och fler kunder investera i. Här skapas ett värde i att just nyttja kraften i såväl de publika molntjänsterna i kombination med att också nyttja förmågor i de enheter man har nära sig. Olika typer av AI-beräkningar sker då i molntjänsterna respektive i den lokala datorn beroende på vilken kravbild som finns för det specifika användningsfallet. 

Sammanfattning 

AI-förmågorna flyttar från molnet till persondatorerna, tack vare AI-acceleration som kan utföra AI-beräkningar snabbare och mer effektivt. Detta kan ge nya möjligheter för it-beslutsfattare som vill utnyttja AI-förmågorna i sina organisationer, men det skapar också nya utmaningar och krav. För att dra nytta av accelerationen så bör it-beslutsfattare utvärdera behoven och målen för AI-applikationer, allt som oftast uppgradera hårdvaran och samtidigt se det som en möjlighet på sin resa mot modernare operativsystem så som exempelvis Windows 11. Att flytta all typ av AI-bearbetning till en persondator är dock inte alltid lösningen och att ha med sig såväl den lokala som den molnbaserade AI-kraften när man sätter sin AI-strategi är det som kommer att vara det som gör skillnaden i att snabbt få ut kraften i AI sin organisation.

Richard Hagerwald

Vill du prata mer med mig om molnets möjligheter eller annat spännande kring digitalisering följ mig på LinkedIn eller skicka ett mail.

Skicka e-post