Что такое НПУ? Вот почему все вдруг заговорили о них

Наступила эра искусственного интеллекта. Поскольку генеративный искусственный интеллект продолжает развиваться, такие компании, как Intel, AMD и Qualcomm, также говорят об аппаратной стороне уравнения. С появлением NPU, что означает нейронный процессор, процессы, использующие ИИ, будут ускорены — по крайней мере, теоретически.

Apple уже много лет использует NPU в своих чипах, поэтому они не совсем новые. И тем не менее, будучи провозглашенными «следующим большим событием» в различных отраслях, они важны как никогда.

Что такое НПУ?

По своей сути NPU представляет собой специализированный процессор, специально предназначенный для выполнения алгоритмов машинного обучения. В отличие от традиционных процессоров и графических процессоров , NPU оптимизированы для обработки сложных математических вычислений, встроенных в искусственные нейронные сети.

Они превосходно справляются с параллельной обработкой огромных объемов данных, что делает их идеальными для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и других функций, связанных с искусственным интеллектом. Например, если у вас должен быть NPU внутри графического процессора, NPU может отвечать за конкретную задачу, такую ​​​​как обнаружение объектов или ускорение изображения.

NPU, GPU и CPU: понимание различий

В то время как графические процессоры (графические процессоры) хорошо справляются с параллельной обработкой и часто используются в машинном обучении, NPU идут на шаг дальше в специализации. Графические процессоры универсальны и превосходно справляются с рендерингом графики и параллельными задачами, тогда как ЦП (центральные процессоры) являются универсальным мозгом компьютера, выполняющим широкий спектр задач.

Однако NPU специально созданы для ускорения алгоритмов глубокого обучения. Они предназначены для выполнения определенных операций, необходимых для нейронных сетей. Такая степень специализации позволяет NPU обеспечивать значительно более высокую производительность для рабочих нагрузок ИИ по сравнению с центральными процессорами и даже графическими процессорами в определенных сценариях.

GPNPU: слияние GPU и NPU

Появилась концепция GPNPU (гибрид GPU-NPU), целью которой является объединение сильных сторон графических процессоров и NPU. GPNPU используют возможности параллельной обработки графических процессоров, одновременно интегрируя архитектуру NPU для ускорения задач, ориентированных на искусственный интеллект. Эта комбинация направлена ​​на достижение баланса между универсальностью и специализированной обработкой искусственного интеллекта, удовлетворяя разнообразные вычислительные потребности в одном чипе.

Алгоритмы машинного обучения и NPU

Алгоритмы машинного обучения составляют основу приложений ИИ . Хотя машинное обучение часто ошибочно принимают за ИИ, его можно рассматривать как разновидность ИИ. Эти алгоритмы учатся на основе шаблонов данных, делая прогнозы и решения без явного программирования. Существует четыре типа алгоритмов машинного обучения: контролируемые, полуконтролируемые, неконтролируемые и с подкреплением.

NPU играют ключевую роль в эффективном выполнении этих алгоритмов, выполняя такие задачи, как обучение и вывод, когда огромные наборы данных обрабатываются для уточнения моделей и прогнозирования в реальном времени.

Будущее НПУ

В 2024 году мы увидим повсеместное появление NPU, среди которых наиболее заметными будут чипы Intel Meteor Lake . Что касается того, насколько важными они будут в будущем, это еще предстоит выяснить. Теоретически расширенные возможности ИИ приведут к созданию более сложных приложений и улучшенной автоматизации, что сделает их более доступными в различных областях.

После этого спрос на приложения, основанные на искусственном интеллекте, должен продолжать расти, при этом NPU будут стоять на переднем крае. Их специализированная архитектура, оптимизированная для задач машинного обучения, позволяет NPU продвигаться вперед в мире вычислений. Объединение GPNPU и достижений в алгоритмах машинного обучения, несомненно, приведет к достижениям, которых мы раньше не видели, стимулируя развитие технологий и изменяя наш цифровой ландшафт.

На данный момент NPU могут показаться большинству людей не такой уж большой проблемой, они лишь ускоряют то, что вы уже можете делать на своем ПК, например, размытие фона при вызове Zoom или выполнение генерации изображений AI локально на вашем компьютере. Однако в будущем, когда функции искусственного интеллекта появятся во все большем количестве приложений, им, возможно, суждено стать неотъемлемой частью вашего ПК.