ብሎግ

NPU ምንድን ነው?

2024-08-13 16:29:49

ዛሬ በፍጥነት በማደግ ላይ ባለው በ AI የሚመራ ዓለም, ፈጣን እና ቀልጣፋ ስሌት ፍላጎት እንደ ልዩ ፕሮሰሰር እንዲፈጠር አድርጓል የነርቭ ማቀነባበሪያ ክፍል (NPU). ከባህላዊው በተለየ ሲፒዩዎች ወይም ጂፒዩዎች, አንድ NPU ዓላማ-የተሰራ ነው ለማፋጠን የማሽን ትምህርት ግምትበተለይም ለ ጥልቅ የነርቭ አውታረ መረቦች ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላል የኮምፒውተር እይታ, የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት, እና የድምጽ ማወቂያ.

አን NPU ዓይነት ነው። AI አፋጣኝ ለሚያስፈልጋቸው ተግባራት ከፍተኛ አፈጻጸም፣ ዝቅተኛ መዘግየት ሂደትን የሚያቀርብ ትይዩ ስሌት እና tensor ክወናዎች. እነዚህ ማቀነባበሪያዎች አሁን በተለያዩ የመሳሪያ ስርዓቶች ውስጥ ተካትተዋል-ከ ዘመናዊ ስልኮች እና IoT መሳሪያዎች ወደ አውቶሞቲቭ ስርዓቶች እና የጠርዝ ስሌት መሠረተ ልማት- ማንቃት በመሣሪያ ላይ AI በትንሹ የኃይል ፍጆታ.

NPUs ለምን አስፈላጊ ናቸው

የተሻሻለ የእውነተኛ ጊዜ አፈጻጸም ለ AI የሥራ ጫናዎች
ዝቅተኛ የኃይል ፍጆታ ከጂፒዩ-ተኮር መፍትሄዎች ጋር ሲነጻጸር
በደመና ግምት ላይ ያለው ጥገኛነት ቀንሷል፣ የውሂብ ግላዊነትን እና መዘግየትን ማሻሻል
የመጠን አቅም ለታመቁ መሳሪያዎች እና ለተከተቱ ስርዓቶች

መነሳት ጠርዝ AI እና መስፋፋት በ AI-የተጎላበተው መተግበሪያዎች NPU ምን እንደሆነ እና ከሌሎች ማቀነባበሪያ ክፍሎች እንዴት እንደሚለይ ለመረዳት አስፈላጊ ያድርጉት። በዚህ ጽሑፍ ውስጥ እንመረምራለን አርክቴክቸር, ጉዳዮችን መጠቀም, እና የ NPUs ስትራቴጂካዊ እሴት በሰፊው የማሰብ ችሎታ ስሌት አውድ ውስጥ።

NPU ምንድን ነው? ቴክኒካዊ አጠቃላይ እይታ

ሀ የነርቭ ማቀነባበሪያ ክፍል (NPU) በተለይ ለማስተናገድ የተነደፈ ራሱን የቻለ ማይክሮፕሮሰሰር ነው። አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) የሥራ ጫና, በተለይም የሚያካትቱ ጥልቅ ትምህርት እና የነርቭ አውታረመረብ ግምት. ከአጠቃላይ ዓላማ በተለየ ሲፒዩዎች ወይም ግራፊክስ-ተኮር ጂፒዩዎች፣ ኤንፒዩዎች ለሚያንቀሳቅሱ የሂሳብ ስራዎች የተመቻቹ ናቸው። የማሽን መማሪያ ሞዴሎች፣ እንደ ማትሪክስ ብዜቶች, ውዝግቦች, እና tensor ሂደት.

የ NPU ዋና ዋና ባህሪያት፡-

ዓላማ-ለ AI ፍንጭ የተሰራስልጠና አይደለም
ያስፈጽማል ትይዩ ስራዎች በብቃት
የተመቻቸ ለ ዝቅተኛ መዘግየት, ከፍተኛ-ትርፍ የሥራ ጫናዎች
በከፍተኛ ሁኔታ ይሰራል ዝቅተኛ የኃይል ፍጆታ ከጂፒዩዎች ይልቅ

እያለ ሲፒዩዎች ለተከታታይ አመክንዮ ተስማሚ ናቸው እና ጂፒዩዎች በአፈፃፀም እና በጨዋታ ተግባራት የላቀ ፣ ኤንፒዩዎች እንደሚከተሉት ያሉ ሥራዎችን ለማፋጠን የተበጁ ናቸው-

የነገር መለየት
የፊት ለይቶ ማወቅ
የድምጽ ወደ ጽሑፍ መለወጥ
የስማርት ካሜራ ትንታኔ

የአቀነባባሪ አይነት	ዋና ሚና	ጥንካሬ	የኃይል ውጤታማነት	AI ተስማሚነት
ሲፒዩ	አጠቃላይ ተግባራት	ሁለገብ	ዝቅተኛ	የተወሰነ
ጂፒዩ	ግራፊክስ፣ AI	ከፍተኛ የመተላለፊያ ይዘት	መካከለኛ	ለስልጠና ጠንካራ
NPU	AI ማጣቀሻ	AI-የተመቻቸ	ከፍተኛ	ለዳር AI ምርጥ

AI በብዙ መሳሪያዎች ውስጥ ሲካተት—ከ ዘመናዊ ስልኮች ወደ የኢንዱስትሪ IoT- የ NPU በጣም ጎልቶ ይታያል ውጤታማ እና ሊሰፋ የሚችል የማሰብ ችሎታ ያላቸውን ባህሪያት በቀጥታ በ ጠርዝበቋሚ የደመና መዳረሻ ላይ ሳይመሰረቱ።

NPU እንዴት ነው የሚሰራው?

ሀ የነርቭ ማቀነባበሪያ ክፍል (NPU) ለማስፈጸም የተነደፈ ነው። AI የማጣቀሻ ተግባራት በልዩ ፍጥነት እና ውጤታማነት። ከተለምዷዊ ፕሮሰሰሮች በተለየ NPUs ይሰራሉ በ tensor ላይ የተመሰረቱ የውሂብ አወቃቀሮች፣ ከፍተኛ መጠን ያለው ማስፈጸሚያ የማትሪክስ ስራዎች በትይዩ - ዘመናዊን ለመሮጥ አስፈላጊ ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች እንደ ሲኤንኤን (Convolutional Neural Networks) እና RNNs (ተደጋጋሚ የነርቭ አውታረ መረቦች).

ዋና የሥራ መርሆች፡-

ትይዩነት: NPUs ያከናውናሉ። በአንድ ጊዜ በርካታ ስራዎችለመሳሰሉት ተግባራት የማስኬጃ ጊዜን በእጅጉ ይቀንሳል የምስል ምደባ እና የንግግር እውቅና.
በሃርድዌር የተጣደፈ ቴንስ ስሌት: አብሮ የተሰራ tensor ኮሮች በብቃት መጠነ ሰፊ ማስተናገድ ማትሪክስ ብዜቶች.
ዝቅተኛ-ትክክለኛነት አርቲሜቲክብዙ NPUs ይጠቀማሉ INT8 ወይም FP16 በመካከላቸው ያለውን ሚዛን ለመጠበቅ ትክክለኛ ቅርጸቶች ትክክለኛነት እና የኃይል ቆጣቢነት.
የቧንቧ መስመር ንድፍ: ተግባራት እንደ ውሂብ ማምጣት, የክብደት ሂደት, እና የማግበር ስሌት ከፍተኛውን መጠን ለመጨመር በፔፕፐሊንሊን ቅደም ተከተል ይከናወናሉ.

ቀለል ያለ የማጣቀሻ ፍሰት;

የግቤት ውሂብ (ለምሳሌ የምስል ወይም የድምጽ ምልክት) አስቀድሞ ተዘጋጅቷል።
ውሂብ ወደ ውስጥ ይገባል የ NPU tensor ሞተር ለነርቭ ስሌት.
ሞዴሉ ክብደቶች እና አድሎአዊነት አመለካከቱን መምራት.
ውጤቶቹ የሚቀርቡት በቅጽበት ነው፣ ብዙ ጊዜ ያለ ደመና እርዳታ።

በማጣመር ዝቅተኛ መዘግየት ማስፈጸሚያ, ኃይል ቆጣቢ ንድፍ, እና የወሰኑ AI ሎጂክ፣ ኤንፒዩዎች መሣሪያዎችን እንዲያሄዱ ያስችላቸዋል ውስብስብ AI ሞዴሎች በአካባቢው. ይህ የማይፈለጉ ያደርጋቸዋል። የጠርዝ ስሌት, ዘመናዊ መሣሪያዎች, እና የኢንዱስትሪ AI መተግበሪያዎች የት የእውነተኛ ጊዜ ውሳኔ አሰጣጥ ወሳኝ ነው።

የ NPUs ቁልፍ ጥቅሞች

የ ጉዲፈቻ የነርቭ ማቀነባበሪያ ክፍሎች (NPUs) የመሰማራት ለውጥ አድርጓል AI ማጣቀሻ በሁለቱም የጠርዝ መሳሪያዎች እና የደመና አከባቢዎች. ኤንፒዩዎች ሀ ልዩ ማቀነባበሪያ ሥነ ሕንፃ ከባህላዊ ይልቅ ጉልህ የሆነ የአፈፃፀም እና የኢነርጂ ውጤታማነትን ለማግኘት ያስችላል ሲፒዩ እና ጂፒዩ በሚሰሩበት ጊዜ መፍትሄዎች ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች.

NPUs የመጠቀም ከፍተኛ ጥቅሞች፡-

ለ AI ኢንፈረንስ ከፍተኛ አፈጻጸም
NPUዎች ዓላማ-የተገነቡ ናቸው። AI የሥራ ጫናዎች, በማስፈጸም ላይ የነርቭ አውታር ስራዎች በከፍተኛ ፍጥነት እና ዝቅተኛ መዘግየት. ያካሂዳሉ ትይዩ tensor ስሌቶች በብቃት፣ በመሳሰሉ አፕሊኬሽኖች ውስጥ ቅጽበታዊ ግንዛቤዎችን ማድረስ ነገር መለየት, የምስል ክፍፍል, እና የንግግር እውቅና.
የኢነርጂ ውጤታማነት
ኤንፒዩዎች ከጂፒዩዎች ያነሰ ኃይል ይበላሉ፣ ለዚህም ምስጋና ይግባው። ዝቅተኛ-ትክክለኛነት አርቲሜቲክ (ለምሳሌ INT8፣ FP16) እና የተመቻቸ አርክቴክቸር። ይህ ለእነርሱ ተስማሚ ያደርጋቸዋል ሞባይል AI እና IoT መሳሪያዎች የት የባትሪ ህይወት እና የሙቀት ገደቦች ወሳኝ ናቸው።
በመሣሪያ ላይ AI ችሎታዎች
በማንቃት የአካባቢ ግምት, NPU ዎች የደመና ሂደትን አስፈላጊነት ይቀንሳሉ, ይሻሻላሉ የውሂብ ግላዊነት, የምላሽ ጊዜ, እና የአውታረ መረብ የመተላለፊያ ይዘት ውጤታማነት.
የታመቀ እና ሊለካ የሚችል ንድፍ
NPUs ወደ ውስጥ ሊዋሃዱ ይችላሉ። ሲስተም-ላይ-ቺፕ (ሶሲ) ዲዛይኖች, አምራቾች እንዲጨምሩ ያስችላቸዋል AI accelerators እንደ የታመቁ መሳሪያዎች ውስጥ ዘመናዊ ስልኮች, ተለባሾች, የጠርዝ መግቢያዎች, እና ገለልተኛ ስርዓቶች.

የንጽጽር ሰንጠረዥ፡ NPU vs. GPU እና CPU

ባህሪ	NPU	ጂፒዩ	ሲፒዩ
ዓላማ	AI ማጣቀሻ	ግራፊክስ, አጠቃላይ AI	አጠቃላይ ዓላማ ማስላት
የኃይል ውጤታማነት	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
መዘግየት (በእውነተኛ ጊዜ)	ዝቅተኛ	መካከለኛ	ከፍተኛ
ትይዩ AI የስራ ጭነቶች	በጣም ጥሩ	በጣም ጥሩ	የተወሰነ
ተስማሚ የአጠቃቀም መያዣ	ጠርዝ AI, ሞባይል AI	AI ስልጠና, ግራፊክስ	የመቆጣጠሪያ አመክንዮ, የስርዓተ ክወና ተግባራት

ኤንፒዩዎችን ወደ AI ጠርዝ ማስላት መፍትሄዎች በማዋሃድ ንግዶች ከፍተኛ ፍጥነት ያለው የማሽን መማሪያ መረጃን ከዝቅተኛ የስራ ማስኬጃ ወጪዎች ጋር መክፈት ይችላሉ፣ ይህም NPU ዎች የቀጣይ ትውልድ AI ሃርድዌር መሰረት ያደርጋቸዋል።

NPU vs. CPU፣ GPU እና TPU፡ የንፅፅር ትንተና

እንደ አስፈላጊነቱ የእውነተኛ ጊዜ AI ግምት ከስማርት ፎኖች እና ከራስ ገዝ ተሽከርካሪዎች እስከ ኢንዱስትሪያል ሮቦቲክስ ድረስ - እነዚህን የስራ ጫናዎች በየትኛው ፕሮሰሰር በተሻለ እንደሚይዝ ክርክር እየጠነከረ ይሄዳል። እያለ ሲፒዩዎች, ጂፒዩዎች, TPUs, እና ኤንፒዩዎች ሁሉም ማስፈጸም ይችላሉ። ማሽን መማር ተግባራት, በጣም ለተለያዩ ዓላማዎች የተመቻቹ ናቸው. ሃርድዌር በሚመርጡበት ጊዜ እነዚህን ልዩነቶች መረዳት በጣም አስፈላጊ ነው AI መተግበሪያዎችበተለይም በ ጠርዝ.

ሲፒዩ (ማዕከላዊ ማቀነባበሪያ ክፍል)

የ ሲፒዩ በጣም ሁለገብ ፕሮሰሰር ሆኖ ይቆያል። ሰፋ ያለ የአጠቃላይ ዓላማ ማስላት ስራዎችን ያካሂዳል, ጨምሮ የስርዓተ ክወና ተግባራት, የአይ/ኦ አስተዳደር, እና ተከታታይ አመክንዮ. ሲፒዩዎች በቴክኒካል AI ኢንፈረንስ ሊሰሩ ቢችሉም፣ ለእዚህ አልተመቻቹም። ትይዩ ሂደት የነርቭ ኔትወርኮች የሚያስፈልጋቸው.

ጂፒዩ (ግራፊክስ ማቀነባበሪያ ክፍል)

ምስሎችን እና ቪዲዮዎችን ለመስራት መጀመሪያ ላይ የተገነባው እ.ኤ.አ ጂፒዩ ለ በጣም ውጤታማ መሆኑን አረጋግጧል ትይዩ ስራዎችለሁለቱም ተስማሚ በማድረግ AI ስልጠና እና ግምት. ጂፒዩዎች በጣም ጥሩ ናቸው። የውሂብ ማዕከል አካባቢዎች, የኃይል ፍጆታ እና ቦታ ብዙም ያልተገደቡበት.

TPU (Tensor Processing Unit)

በGoogle የተሰራ፣ የ TPU ተብሎ የተዘጋጀ ነው። tensor ስሌት በ AI የሥራ ጫናዎች ውስጥ. ኃይለኛ የሥልጠና እና የማመዛዘን አፈጻጸም ያቀርባል ነገር ግን በዋነኝነት የሚገኘው በ ውስጥ ነው። የደመና መሠረተ ልማት ወይም የድርጅት ደረጃ ሃርድዌር.

NPU (የነርቭ ማቀነባበሪያ ክፍል)

ከመሬት ተነስቶ ለ AI ማጣቀሻ፣ የ NPU በዋት የማይመሳሰል አፈጻጸም ያቀርባል። አሁን በሰፊው ተካትቷል። ሲስተም-ላይ-ቺፕ (ሶሲ) በስማርትፎኖች፣ በ AI ጠርዝ መሳሪያዎች እና በራስ ገዝ ማሽኖች ላይ ዲዛይን ያደርጋል።

የአቀነባባሪ ንጽጽር ሰንጠረዥ

ባህሪ	ሲፒዩ	ጂፒዩ	TPU	NPU
የተነደፈ ለ	አጠቃላይ-ዓላማ	ግራፊክስ እና AI	Tensor Ops	AI ኢንፈረንስ
AI ስልጠና	ድሆች	በጣም ጥሩ	በጣም ጥሩ	የተወሰነ
AI ኢንፈረንስ	የተወሰነ	ጥሩ	በጣም ጥሩ	በጣም ጥሩ
የኃይል ውጤታማነት	ዝቅተኛ	መካከለኛ	ዝቅተኛ	ከፍተኛ
መዘግየት (የጠርዝ ተግባራት)	ከፍተኛ	መካከለኛ	ዝቅተኛ	በጣም ዝቅተኛ
የሞባይል/አይኦቲ ተስማሚነት	ድሆች	ድሆች	የተወሰነ	በጣም ጥሩ
መዋቅር ድጋፍ	ሰፊ	ሰፊ	ጠባብ (Google)	መጠነኛ (የተለያዩ)

ቁልፍ መቀበያዎች:

ጂፒዩዎች የሚመረጡት ለ AI ሞዴል ስልጠና እና የደመና ማስላት.
TPUs ደመናን ያማከሉ እና በ ውስጥ ምርጥ ናቸው። ጉግል AI ስነ-ምህዳር.
ሲፒዩዎች አጠቃላይ ባለሙያዎች ናቸው, ለጥልቅ ትምህርት ተስማሚ አይደሉም.
ኤንፒዩዎች ወደ ምርጫው የሚሄዱ ናቸው። በመሣሪያ ላይ AI፣ ማቅረብ በጣም ጥሩው የፍጥነት ፣ የውጤታማነት እና ዝቅተኛ ኃይል ሚዛን ለግምገማ የሥራ ጫናዎች.

AI ወደ መሄዱን ሲቀጥል ጠርዝ, NPU በጣም ውጤታማ የረጅም ጊዜ መፍትሄ ሆኖ ጎልቶ ይታያል የእውነተኛ ጊዜ፣ የተከተተ የማሽን ትምህርት.

NPUs የት ጥቅም ላይ ይውላሉ? ቁልፍ መተግበሪያዎች

የነርቭ ማቀነባበሪያ ክፍሎች (NPUs) አሁን በሰፊው ክልል ውስጥ የመሠረት አካል ናቸው። በ AI የሚነዱ ቴክኖሎጂዎችበተለይም የሚያስፈልጋቸው በመሳሪያው ላይ ማጣቀሻ, ዝቅተኛ የኃይል ፍጆታ, እና የእውነተኛ ጊዜ ምላሽ ሰጪነት. ኢንዱስትሪዎች መዋሃዳቸውን ሲቀጥሉ ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ ወደ የስራ ፍሰታቸው፣ NPUs በሁለቱም በኩል ተቀባይነት እያገኘ ነው። የሸማች ኤሌክትሮኒክስ እና የኢንዱስትሪ ስርዓቶች.

1. ስማርትፎኖች እና ተንቀሳቃሽ መሳሪያዎች

ዘመናዊ ዘመናዊ ስልኮች የላቀ ኃይል ለማመንጨት NPUs የተገጠመላቸው ናቸው። AI ባህሪያት እንደ፥

የፊት ለይቶ ማወቅ (ለምሳሌ የባዮሜትሪክ ማረጋገጫ)
የፎቶ ማሻሻያ እና ነገር መለየት በካሜራ መተግበሪያዎች ውስጥ
የድምጽ ረዳቶች እና የቋንቋ ትርጉም
የተሻሻለ እውነታ (ኤአር) በእውነተኛ ጊዜ መስጠት

እንደ መሪ የሞባይል ቺፕሴትስ የአፕል ኤ-ተከታታይ የነርቭ ሞተር, Qualcomm Snapdragon, እና የ Huawei Kirin SoC ኤንፒዩዎችን በብቃት ያዋህዱ የጠርዝ AI ማቀነባበሪያ.

2. Edge Computing እና IoT

በአለም ውስጥ ጠርዝ AI፣ ኤንፒዩዎች አንቃ ዘመናዊ ካሜራዎች, ሊለበሱ የሚችሉ መሳሪያዎች, እና የቤት አውቶማቲክ መገናኛዎች ውስብስብ ለማስኬድ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች በአካባቢው. ይህ በደመና አገልጋዮች ላይ ያለውን ጥገኝነት ይቀንሳል እና በፍጥነት ያረጋግጣል ውሳኔ አሰጣጥውስን ግንኙነት ባለባቸው አካባቢዎች እንኳን።

3. አውቶሞቲቭ እና ሮቦቲክስ

ኤንፒዩዎች ከጊዜ ወደ ጊዜ እየተሰማሩ ነው። ራሳቸውን የቻሉ ተሽከርካሪዎች እና የሮቦቲክስ ስርዓቶች ለማስኬድ፡-

ዳሳሽ ውህደት
የሌይን መለየት
የእግረኛ እውቅና
የድምጽ ትዕዛዝ ስርዓቶች

በተሽከርካሪው ወይም በሮቦት ላይ መረጃን በቀጥታ በማሄድ NPUs ያረጋግጣሉ የእውነተኛ ጊዜ ሂደት በትንሹ መዘግየት።

4. የኢንዱስትሪ እና የጤና እንክብካቤ AI

NPUs እንዲሁ በ ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላሉ የፋብሪካ አውቶማቲክ, ትንበያ ጥገና, እና የሕክምና ምስል. ውስጥ ብልጥ ማምረት፣ ኤንፒዩዎች አንቃ AI ራዕይ ስርዓቶች ጉድለቶችን ለመለየት, ቁሳቁሶችን ለመከፋፈል እና ከፍተኛ የባንድዊድድ ደመና ግንኙነቶችን ሳያስፈልግ ያለማቋረጥ ስራዎችን ለመቆጣጠር.

ዋና የNPU ሃርድዌር አቅራቢዎች እና ስነ-ምህዳሮች

እድገት የ AI ጠርዝ ላይ ላይ ከፍተኛ ኢንቨስትመንቶችን አስገኝቷል። NPU ሃርድዌር ልማት በዋና ዋና የቴክኖሎጂ ኩባንያዎች. እነዚህ ሻጮች የመሬት ገጽታውን እየቀረጹ ነው። የተከተተ AI የተመቻቹ ዓላማ-የተገነቡ መፍትሄዎችን በማቅረብ የማመዛዘን ፍጥነት, የኃይል ቆጣቢነት, እና ውህደት ተለዋዋጭነት. እያንዳንዱ የምርት ስም የራሱ አለው NPU አርክቴክቸር፣ የመሳሪያ ሰንሰለት እና የስነ-ምህዳር ድጋፍ።

1. አፕል - የነርቭ ሞተር

አፕል የነርቭ ሞተር፣ በውስጡ የተዋሃደ ኤ-ተከታታይ እና ኤም-ተከታታይ ቺፕስበ iPhones፣ iPads እና Macs ውስጥ የላቁ AI ተግባራትን ያበረታታል። ያቀርባል፡-

እውነተኛ ጊዜ የፊት ለይቶ ማወቅ
በመሣሪያ ላይ Siri ሂደት
ብልጥ የፎቶ እና የቪዲዮ ማሻሻያዎች

2. Huawei - ዳ ቪንቺ አርክቴክቸር

Huawei's ወደላይ ኤንፒዩዎች እና ዳ ቪንቺ አርክቴክቸር በውስጡ ማዕከላዊ ናቸው Kirin SoCs እና AI መሠረተ ልማት:

የተፋጠነ የኤአይ ኢንፈረንስ በ ተንቀሳቃሽ መሳሪያዎች
ውስጥ ማሰማራት የውሂብ ማዕከሎች ለድርጅት AI
ይደግፋል MindSpore AI ማዕቀፍ

3. Qualcomm - ባለ ስድስት ጎን DSP ከ AI ሞተር ጋር

Qualcomm's ባለ ስድስት ጎን DSP + AI ሞተር በ Snapdragon መድረኮች ውስጥ ተካትቷል፣

AI ማፋጠን ለአንድሮይድ መተግበሪያዎች
ቀልጣፋ በመሳሪያ ላይ ማቀናበር
ጋር ተኳሃኝነት TensorFlow Lite እና ONNX

4. Google - ጠርዝ TPU

የ ጠርዝ TPU፣ የጎግል አካል የኮራል መድረክ፣ የተዘጋጀው ለ IoT እና የጠርዝ ማሰማራት:

የተመቻቸ ለ TensorFlow Lite
እጅግ በጣም ዝቅተኛ ኃይል AI ግምት
የታመቀ ቅጽ ምክንያት ለ ብልጥ ዳሳሾች እና መግቢያ መንገዶች

5. NVIDIA - NVDLA እና Jetson Platform

NVIDIA's NVDLA (የጥልቅ መማሪያ Accelerator) እና Jetson ተከታታይ ከፍተኛ አፈጻጸም ያለው AI ኮምፒውተር ማቅረብ

ውስጥ ጥቅም ላይ ውሏል ሮቦቲክስ, ድሮኖች, እና ራስ ገዝ ማሽኖች
ይደግፋል የተለየ, TensorRT, እና DeepStream ኤስዲኬ

የ NPUs ተግዳሮቶች እና ገደቦች

እያለ የነርቭ ማቀነባበሪያ ክፍሎች (NPUs) ውስጥ አስደናቂ ጥቅሞችን ይሰጣል AI ኢንቬንሽን አፈጻጸም, የኃይል ቆጣቢነት, እና የጠርዝ ስሌት, ያለ ገደብ አይደሉም. ገንቢዎች እና የስርዓት ውህዶች ኤንፒዩዎችን ሲቀበሉ ብዙ ቴክኒካዊ እና ተግባራዊ ፈተናዎችን ግምት ውስጥ ማስገባት አለባቸው AI የነቁ መሣሪያዎች.

1. የማዕቀፍ ተኳሃኝነት

ከዋና ዋና መሰናክሎች አንዱ ለሆነው ድጋፍ የተገደበ ነው። AI ማዕቀፎች. እንደ ጂፒዩዎች ሳይሆን እንደ ሰፊ የመሳሪያ ስርዓቶችን የሚደግፉ TensorFlow, ፒቶርች, እና ONNX, NPUs ብዙ ጊዜ ይጠይቃሉ ብጁ የመሳሪያ ሰንሰለት ወይም የባለቤትነት ኤስዲኬዎች። ይህ ወደሚከተለው ሊያመራ ይችላል-

ረጅም የእድገት ዑደቶች
ውስጥ አስቸጋሪ ሞዴል መቀየር እና ማመቻቸት
በሃርድዌር አቅራቢዎች ላይ ወጥነት የሌለው አፈጻጸም

2. ግምታዊ-ብቻ ችሎታ

አብዛኛዎቹ NPUዎች የተነደፉት ለ ብቻ ነው። ግምትአይደለም ስልጠና. ይህ ማለት፡-

የ AI ሞዴሎች ማሰልጠን አለባቸው ጂፒዩዎች ወይም ቲፒዩዎች
ማንኛውም እንደገና ማሰልጠን ወይም ማስተካከል የውጭ መሠረተ ልማት ያስፈልገዋል
በ ውስጥ ተለዋዋጭነት ቀንሷል በመሳሪያ ላይ መማር

3. የሃርድዌር ውህደት ገደቦች

ኤንፒዩዎችን ወደ የተከተቱ ስርዓቶች በማዋሃድ ወይም ሲስተም-ላይ-ቺፕ (ሶሲ) ዲዛይኖች የንግድ ልውውጥን ያካትታሉ:

የሲሊኮን አካባቢ ገደቦች
የሙቀት ንድፍ ገደቦች
ጋር ሊሆኑ የሚችሉ ግጭቶች አሁን ያለው I/O እና የማህደረ ትውስታ ባንድዊድዝ

የ NPUs እና AI ሃርድዌር የወደፊት

እንደ ፍላጎት የእውነተኛ ጊዜ AI ግምት በኢንዱስትሪዎች ውስጥ ማደጉን ቀጥሏል ፣ የወደፊቱ የነርቭ ማቀነባበሪያ ክፍሎች (NPUs) የዝግመተ ለውጥ ማዕከላዊ ይሆናል ተብሎ ይጠበቃል AI ሃርድዌር. እነዚህ ልዩ ፕሮሰሰሮች የበለጠ ኃይለኛ፣ የታመቁ እና ኃይል ቆጣቢ እየሆኑ መጥተዋል-የቀጣዩ ትውልድ ዋና አካል አድርገው ያስቀምጣቸዋል። ጠርዝ AI መሳሪያዎች, ብልጥ ዳሳሾች, እና ገለልተኛ ስርዓቶች.

በ NPU ልማት ውስጥ አዳዲስ አዝማሚያዎች

ጥብቅ የሶሲ ውህደት
NPUs እየጨመረ ወደ ውስጥ ይዋሃዳሉ ሲስተም-ላይ-ቺፕ (ሶሲ) ዲዛይኖች ከሲፒዩዎች፣ ጂፒዩዎች እና አይኤስፒዎች ጋር። ይህ የተዋሃደ አርክቴክቸር በፍጥነት ያስችላል የውሂብ ማቀነባበሪያ ቧንቧዎች, መዘግየትን ይቀንሳል እና የስርዓት ውስብስብነትን ይቀንሳል.
ለ Heterogeneous Computing ድጋፍ
የወደፊት ኤንፒዩዎች ከሌሎች AI አፋጣኞች ጋር የበለጠ እንከን የለሽ ይሰራሉ፣ የስራ ጫናዎችን በመላ ላይ ያሰራጫሉ። ሲፒዩዎች፣ ጂፒዩዎች እና ቲፒዩዎች ለተመቻቸ አፈጻጸም.
የተሻሻለ መዋቅር ተኳኋኝነት
አቅራቢዎች ለዋና ዋና የኤአይአይ ማዕቀፎች ድጋፍ እየገነቡ ነው። ONNX, TensorFlow Lite, እና ፒቶርች ሞባይል, መቀነስ የገንቢ ትምህርት ጥምዝ እና የመድረክ-መድረክ መዘርጋትን የሚያበረታታ።
ከሸማች መሳሪያዎች በላይ መስፋፋት።
NPUs የበለጠ ሚና ይጫወታሉ የኢንዱስትሪ አውቶማቲክ, ብልህ የጤና እንክብካቤ, ጠርዝ ሮቦቲክስ, ግብርና AI, እና የክትትል ስርዓቶች፣ የት ዝቅተኛ-ኃይል, ከፍተኛ-ፍጥነት ግምት ወሳኝ ነው።

ወደሚሄድበት አለም በሁሉም ቦታ የሚገኝ የማሰብ ችሎታ, NPUs AIን ማፋጠን ብቻ ሳይሆን የበለጠ ያደርገዋል ተደራሽ, ዘላቂ, እና አስተማማኝ. በመቅረጽ ረገድ ሚናቸው ቀጣይ-ጂን የተከተቱ ስርዓቶች፣ ከ AI-የተጎላበተው ካሜራዎች ወደ ገለልተኛ የአሰሳ መድረኮች፣ እያደገ ያለውን ጠቀሜታ አጉልቶ ያሳያል ጎራ-ተኮር ስሌት አርክቴክቸር በ AI ዘመን.