Как лучшие предложения, хвост не застрял
NPU (нейронный процессор) — процессор, отвечающий за ускорение задач искусственного интеллекта, таких как машинное обучение и нейронные сети. Он присутствует в смартфонах, ПК и другой современной электронике.
Neural Processing Unit (NPU) — это чип, отвечающий за задачи искусственного интеллекта (Изображение: Vitor Pádua/)
Блоки нейронной обработки могут также называться TPU (Tensor Processing Unit) в Google и Neural Engine в Apple. Еще одна менее известная аббревиатура — IPU (Intelligence Processing Unit).
Как работает нейронный процессор (NPU)?
Нейронный чип работает с несколькими вычислительными ядрами (ядрами), которые работают параллельно и оптимизированы для математических вычислений, используемых в задачах искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети.
Внутри SoC (System-on-a-Chip) NPU предназначен для задач ИИ, освобождая CPU для общих операций и GPU для обработки графики. Специализация процессоров позволяет выполнять параллельные задачи быстрее и с меньшим потреблением энергии.
NPU, представленный внутри системы-на-чипе (SoC), которая также имеет CPU и GPU (Изображение: Vitor Pádua/)
Ядра NPU могут быть специально разработаны для более эффективного вычисления, например, умножения матриц, сверток и других операций линейной алгебры. Эти задачи являются фундаментальными для искусственных нейронных сетей, вдохновленных структурой нейронов человеческого мозга.
Поскольку NPU очень эффективен для обработки нейронных сетей, можно использовать машинное обучение и глубокое обучение для обучения систем идентификации образов, классификации изображений и распознаванию речи даже на компактных устройствах с батарейным питанием, таких как смартфоны.
Каковы приложения нейронных процессоров?
NPU (Neural Processing Units) можно использовать во многих отраслях, от бытовой электроники до медицины. Общие области применения NPU:
- Компьютерное зрение: позволяет идентифицировать визуальные паттерны, интерпретировать изображения в режиме реального времени, отслеживать движения и контролировать объекты, типичные функции камер слежения и автономных автомобилей;
- Обработка естественного языка (NLP): зависит от предварительно обученных систем, обычно с машинным обучением через нейронные сети, для понимания текстов и голосов человеческого языка. Это область ИИ, которая делает возможными виртуальных помощников и чат-ботов;
- Виртуальная реальность и дополненная реальность: игры могут стать более реалистичными и захватывающими с помощью NPU, обрабатывающего информацию об окружающей среде в режиме реального времени с высокой энергоэффективностью;
- Большие данные: NPU могут ускорить анализ данных и прогнозирование тенденций при наличии большого объема информации, например, в финансовом секторе. Они также могут анализировать большое количество медицинских изображений, чтобы более точно и быстро выявлять отклонения в состоянии здоровья.
В чем разница между NPU и GPU?
NPU и GPU — это типы специализированных процессоров, присутствующих в компьютерах и смартфонах. Однако NPU используется для нейронных сетей и других задач искусственного интеллекта, а GPU ориентирован на рендеринг графики, такой как игры и 3D-приложения.
Графический процессор может обрабатывать нейронные задачи даже более эффективно, чем ЦП. Однако, поскольку он имеет более сложную архитектуру, графический процессор, как правило, тратит больше энергии, чем NPU, в этом типе операций.
Являются ли NPU быстрее, чем CPU?
NPU быстрее, чем CPU, при выполнении задач, для которых он оптимизирован, таких как обработка нейронных сетей. Это связано с тем, что NPU могут иметь архитектуру, специфичную для ИИ, что позволяет им выполнять больше операций с меньшими затратами энергии.
Несмотря на это, невозможно в общем заявить, что NPU быстрее, чем CPU в любой заданной задаче. NPU — это тип процессора, который специализируется на одновременных математических вычислениях ИИ, а CPU — это чип общего назначения, который может выполнять несколько задач.
Ускоритель искусственного интеллектаInteligência ArtificialGoogleAppleGPUPUСистема-на-чипе (SoC)