(untitled) (Computer systems and information technologies, 2021)
В статті проаналізовано існуючі інструментальні засоби для полегшення та пришвидшення процесу розробки ігор. Однією з головних проблем, з якими стикаються розробники таких систем та додатків, є те, що алгоритми штучного інтелекту є обчислювально дорогими. Цей факт змушує шукати шляхи ефективного вирішення цієї проблеми, зокрема використання поліпшення апаратного прискорення, щоб забезпечити необхідну високу обчислювальну потужність. Оптимізована та спеціалізована апаратна реалізація може зменшити системні витрати за рахунок оптимізації необхідних ресурсів та зменшення вимог до енергії при одночасному поліпшенні продуктивності. Все більше дослідників, зокрема зарубіжних, досліджують галузь та пропонують нові інструментальні засоби для полегшення та пришвидшення процесу розробки ігор. Враховуючи складність обчислювальних процесів та велику вартість цих процесів, ігрова комп’ютерна галузь потребує вдосконалення апаратного та програмного забезпечення для підвищення ефективності та швидкості обробки алгоритмів штучного інтелекту. Доведено, що використання прискорювачів штучного інтелекту для навчання персонажів комп’ютерних ігор з використанням методів машинного навчання є актуальною задачею. Це дозволяє підвищити ефективність та швидкість обробки алгоритмів штучного інтелекту. Проведений аналіз показав, що для конкретної задачі, що розглядається в даній роботі, доцільним для прискорення навчання ШІ є використання моделі прискорювача штучного інтелекту, що використовує процесор Intel I9 11900 (11 покоління), який має нову архітектуру для штучного інтелекту – Intel Deep Learning Boost. Досліджено можливості практичного використання прискорювача штучного інтелекту. Ефективність використання запропонованих рішень доведено експериментами. Використання моделі прискорювача штучного інтелекту дозволило в 2,14 рази пришвидшити навчання персонажу комп’ютерної гри порівняно з класичними методами.