Что такое НПУ и для чего он нужен?

Известный немногим, но имеющий большое значение для правильного функционирования мобильных телефонов и компьютеров, NPU или переводится как нейронный процессор, играет фундаментальную роль в расширении и развитии ресурсов на основе ИИ (искусственного интеллекта) в нашей повседневной жизни.

Читать далее:

Что такое НПУ и для чего он нужен?

NPU (нейронный процессор) ускоряет задачи искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и нейронные сети. Он встречается в смартфонах, компьютерах и другой современной электронике. Google называет нейронные процессоры TPU (Tensor Processing Unit), а Apple называет их Neural Engine. Существует также наименее известная аббревиатура IPU (Intelligence Processing Unit).

Как это работает на практике?

Несколько ядер (так называемые ядра на английском языке) системы обработки работают параллельно на нейронном чипе, оптимизированном для выполнения математических вычислений, необходимых для задач искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети.

В SoC (система на кристалле) NPU отвечает за функции искусственного интеллекта, тогда как CPU выполняет общие операции, а GPU обрабатывает графику. Такое разделение задач между процессорами приводит к более быстрому и энергоэффективному выполнению.

Ядра нейронного процессора (NPU) можно оптимизировать для более эффективного выполнения вычислений линейной алгебры, таких как умножение матриц и свертки. Эти операции имеют решающее значение для функционирования искусственных нейронных сетей, в основе которых лежит структура человеческих нейронов.

NPU, высокоэффективный при обработке нейронных сетей, позволяет использовать машинное и глубокое обучение. При этом мы обучаем системы идентификации образов, классификации изображений и распознавания речи даже на компактных устройствах с батарейным питанием, таких как смартфоны.

Где используется НПУ?

• Компьютерное зрение: позволяет идентифицировать визуальные закономерности, интерпретировать изображения в реальном времени, отслеживать движения и контролировать объекты, типичные функции камер видеонаблюдения и автономных автомобилей.
• Мониторинг территории: различных типов окружающей среды, будь то городская или естественная.
• Медицинская помощь: для анализа, создания точных методов лечения и многого другого.
• Обработка естественного языка (НЛП): зависит от ранее обученных систем, обычно с помощью машинного обучения через нейронные сети, для понимания текстов и голосов на человеческом языке. Именно область искусственного интеллекта позволяет создавать виртуальных помощников и чат-ботов.
• Большие данные: В отраслях, которые имеют дело с большими объемами данных, таких как финансы, NPU ускоряют анализ данных и помогают прогнозировать тенденции.
• Автономные автомобили: для быстрой обработки данных датчиков и принятия решений в режиме реального времени.
• Системы мониторинга: безопасность, включающая распознавание лиц.