Блог

Што такое НПУ?

2024-08-13 16:29:49

У сённяшнім імкліва развіваючымся Свет, кіраваны штучным інтэлектам, попыт на больш хуткія і эфектыўныя вылічэнні прывёў да з'яўлення спецыялізаваных працэсараў, такіх як Нейронны працэсар (NPU)У адрозненне ад традыцыйных працэсары або Графічныя працэсары, NPU спецыяльна распрацаваны для паскарэння высновы машыннага навучання, асабліва для глыбокія нейронныя сеткі выкарыстоўваецца ў камп'ютэрны зрок, апрацоўка натуральнай мовыі распазнаванне голасу.

Ан НПУ гэта тып Паскаральнік штучнага інтэлекту які забяспечвае высокапрадукцыйную апрацоўку з нізкай затрымкай для задач, якія патрабуюць паралельныя вылічэнні і тэнзарныя аперацыіГэтыя працэсары цяпер убудаваны ў шырокі спектр платформаў — ад смартфоны і Прылады Інтэрнэту рэчаў да аўтамабільныя сістэмы і інфраструктура перыферыйных вылічэнняў—дазваляючы штучны інтэлект на прыладзе з мінімальным спажываннем энергіі.

Чаму важныя нефрэзерныя працэсары:

Палепшаная прадукцыйнасць у рэжыме рэальнага часу для рабочых нагрузак штучнага інтэлекту
Меншае спажыванне энергіі у параўнанні з рашэннямі на базе графічных працэсараў
Зніжэнне залежнасці ад воблачных высноў, паляпшэнне прыватнасці дадзеных і зніжэнне затрымкі
Маштабаванасць для кампактных прылад і ўбудаваных сістэм

Уздым краю штучнага інтэлекту і распаўсюджванне Прыкладанні на базе штучнага інтэлекту робяць вельмі важным разуменне таго, што такое нейронны працэсар і чым ён адрозніваецца ад іншых працэсараў. У гэтым артыкуле мы разгледзім архітэктура, выпадкі выкарыстання, і стратэгічная каштоўнасць нейронных працэсараў (NPU) у больш шырокім кантэксце інтэлектуальных вылічэнняў.

Што такое NPU? Тэхнічны агляд

А Нейронны працэсар (NPU) гэта спецыяльны мікрапрацэсар, распрацаваны спецыяльна для апрацоўкі штучны інтэлект (ШІ) нагрузкі, асабліва тыя, якія ўключаюць глыбокае навучанне і высновы нейроннай сеткіУ адрозненне ад універсальнага прызначэння працэсары або арыентаваныя на графіку Графічныя працэсары, NPU аптымізаваны для матэматычных аперацый, якія забяспечваюць мадэлі машыннага навучання, напрыклад множанне матрыц, звіліні апрацоўка тэнзара.

Асноўныя характарыстыкі НПУ:

Спецыяльна распрацаваны для вывадаў штучнага інтэлекту, не трэніруецца
Выконвае паралельныя аперацыі эфектыўна
Аптымізавана для нізкая затрымка, высокая прапускная здольнасць нагрузкі
Працуе са значным меншае спажыванне энергіі чым графічныя працэсары

Пакуль працэсары ідэальна падыходзяць для паслядоўнай логікі і Графічныя працэсары выдатна спраўляюцца з рэндэрынгам і гульнямі, НПУ прызначаны для паскарэння выканання такіх задач, як:

Выяўленне аб'ектаў
Распазнаванне твараў
Пераўтварэнне голасу ў тэкст
Аналітыка разумнай камеры

Тып працэсара	Асноўная роля	Сіла	Энергаэфектыўнасць	Прыдатнасць штучнага інтэлекту
Працэсар	Агульныя задачы	Універсальны	Нізкі	Абмежавана
Графічны працэсар	Графіка, штучны інтэлект	Высокая прапускная здольнасць	Сярэдні	Моцны для трэніровак
НПУ	Высновы штучнага інтэлекту	Аптымізаваны для штучнага інтэлекту	Высокі	Найлепшы варыянт для перыферыйнага штучнага інтэлекту

Па меры таго, як штучны інтэлект убудоўваецца ў ўсё больш прылад — ад смартфоны да прамысловы Інтэрнэт рэчаў— гэты НПУ вылучаецца як найбольш эфектыўны і маштабуемы працэсар для ўключэння інтэлектуальных функцый непасрэдна на край, без неабходнасці пастаяннага доступу да воблака.

Як працуе НПУ?

А Нейронны працэсар (NPU) распрацаваны для выканання Задачы вываду са штучным інтэлектам з выключнай хуткасцю і эфектыўнасцю. У адрозненне ад традыцыйных працэсараў, нейронныя працэсары працуюць на структуры дадзеных на аснове тэнзара, выконваючы велізарную колькасць матрычныя аперацыі паралельна — неабходна для функцыянавання сучаснага мадэлі глыбокага навучання напрыклад Згортачныя нейронныя сеткі (ЗНС) і RNN (рэкурэнтныя нейронныя сеткі).

Асноўныя прынцыпы працы:

ПаралелізмНПУ выконваюць некалькі аперацый адначасова, што значна скарачае час апрацоўкі такіх задач, як класіфікацыя малюнкаў і распазнаванне маўлення.
Апаратна-паскоранае тэнзарнае вылічэннеУбудаваны тэнзарныя ядры эфектыўна апрацоўваць вялікія маштабы множанне матрыц.
Арыфметыка нізкай дакладнасціМногія нейронныя працэсары выкарыстоўваюць INT8 або ФП16 дакладныя фарматы для пошуку балансу паміж дакладнасць і энергаэфектыўнасць.
Канвеерная архітэктураТакія задачы, як атрыманне дадзеных, апрацоўка вагіі вылічэнне актывацыі выконваюцца ў канвеернай паслядоўнасці для максімізацыі прапускной здольнасці.

Спрошчаны паток высноў:

Уваходныя дадзеныя (напрыклад, выява або аўдыёсігнал) папярэдне апрацоўваецца.
Дадзеныя паступаюць у Тэнзарны рухавік NPU для нейронных вылічэнняў.
Мадэль вагі і прадузятасці накіроўваць выснову.
Вынікі дастаўляюцца ў рэжыме рэальнага часу, часта без дапамогі воблачных тэхналогій.

Спалучаючы выкананне з нізкай затрымкай, энергаэфектыўны дызайні спецыяльная логіка штучнага інтэлекту, нейронныя працэсары дазваляюць прыладам працаваць складаныя мадэлі штучнага інтэлекту лакальна. Гэта робіць іх незаменнымі для перыферыйныя вылічэнні, разумныя прыладыі прамысловыя прымяненні штучнага інтэлекту дзе прыняцце рашэнняў у рэжыме рэальнага часу мае крытычнае значэнне.

Асноўныя перавагі НПУ

Прыняцце Нейронавыя працэсарныя блокі (NPU) рэвалюцыянізавала разгортванне Высновы штучнага інтэлекту у абодвух перыферыйныя прылады і воблачныя асяроддзіНПУ забяспечваюць спецыялізаваная архітэктура апрацоўкі што дазваляе значна павялічыць прадукцыйнасць і энергаэфектыўнасць у параўнанні з традыцыйнымі Працэсар і Графічны працэсар рашэнні пры выкананні мадэлі глыбокага навучання.

Асноўныя перавагі выкарыстання NPU:

Высокая прадукцыйнасць для вываду штучнага інтэлекту
НПУ спецыяльна распрацаваны для Нагрузкі штучнага інтэлекту, выкананне аперацыі з нейроннай сеткай з большай хуткасцю і меншай затрымкай. Яны апрацоўваюць паралельныя тэнзарныя вылічэнні эфектыўна, забяспечваючы аналітыку ў рэжыме рэальнага часу ў такіх праграмах, як выяўленне аб'ектаў, сегментацыя выявыі распазнаванне маўлення.
Энергаэфектыўнасць
Нейрапрацэсары спажываюць значна менш энергіі, чым відэакарты, дзякуючы сваім нізкадакладная арыфметыка (напрыклад, INT8, FP16) і аптымізаванай архітэктурай. Гэта робіць іх ідэальнымі для мабільны штучны інтэлект і Прылады Інтэрнэту рэчаў дзе тэрмін службы батарэі і цеплавыя абмежаванні маюць крытычнае значэнне.
Магчымасці штучнага інтэлекту на прыладзе
Уключыўшы лакальны вывад, NPU памяншаюць патрэбу ў воблачнай апрацоўцы, паляпшаючы канфідэнцыяльнасць дадзеных, час водгукуі эфектыўнасць прапускной здольнасці сеткі.
Кампактны і маштабуемы дызайн
NPU могуць быць інтэграваныя ў Сістэма на крышталі (SoC) дызайны, што дазваляе вытворцам убудоўваць Паскаральнікі штучнага інтэлекту у кампактныя прылады, такія як смартфоны, носімныя прылады, памежныя шлюзыі аўтаномныя сістэмы.

Параўнальная табліца: NPU супраць GPU і CPU

Асаблівасць	НПУ	Графічны працэсар	Працэсар
Мэта	Высновы штучнага інтэлекту	Графіка, агульны штучны інтэлект	Універсальныя вылічэнні
Энергаэфектыўнасць	⭐⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
Затрымка (у рэжыме рэальнага часу)	Нізкі	Сярэдні	Высокі
Паралельныя рабочыя нагрузкі штучнага інтэлекту	Выдатна	Вельмі добра	Абмежавана
Ідэальны выпадак выкарыстання	Памежны штучны інтэлект, мабільны штучны інтэлект	Навучанне штучнаму інтэлекту, графіка	Логіка кіравання, задачы АС

Інтэгруючы нейронныя працэсары (NPU) у рашэнні для перыферыйных вылічэнняў на базе штучнага інтэлекту, кампаніі могуць раскрыць магчымасць хуткаснага машыннага навучання з меншымі эксплуатацыйнымі выдаткамі, што робіць NPU асновай абсталявання штучнага інтэлекту наступнага пакалення.

NPU супраць CPU, GPU і TPU: параўнальны аналіз

Паколькі патрэба ў высновы штучнага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу расце на розных прыладах — ад смартфонаў і аўтаномных транспартных сродкаў да прамысловай робататэхнікі — спрэчкі аб тым, які працэсар лепш за ўсё спраўляецца з гэтымі нагрузкамі, абвастраюцца. Хоць працэсары, Графічныя працэсары, ТПУі НПУ усе могуць выканаць машыннае навучанне задач, яны аптымізаваны для вельмі розных мэтаў. Разуменне гэтых адрозненняў мае вырашальнае значэнне пры выбары абсталявання для Прыкладанні штучнага інтэлекту, асабліва на край.

Цэнтральны працэсар (CPU)

The Працэсар застаецца самым універсальным працэсарам. Ён спраўляецца з шырокім спектрам вылічальных задач агульнага прызначэння, у тым ліку функцыі аперацыйнай сістэмы, Кіраванне ўводам/выводамі паслядоўная логікаХоць працэсары тэхнічна могуць выконваць штучны інтэлект, яны не аптымізаваны для... паралельная апрацоўка якія патрабуюць нейронныя сеткі.

Графічны працэсар (графічны працэсар)

Першапачаткова распрацаваны для рэндэрынгу малюнкаў і відэа, Графічны працэсар даказаў высокую эфектыўнасць для паралельныя аперацыішто робіць яго прыдатным для абодвух Навучанне па штучным інтэлекце і высноваГрафічныя працэсары выдатна спраўляюцца з асяроддзі цэнтраў апрацоўкі дадзеных, дзе спажыванне энергіі і прастора менш абмежаваныя.

TPU (тэнзарны працэсар)

Распрацавана кампаніяй Google, ТПУ прызначаны для тэнзарнае вылічэнне у рабочых нагрузках штучнага інтэлекту. Ён забяспечвае магутную прадукцыйнасць навучання і вываду, але ў асноўным сустракаецца ў воблачная інфраструктура або абсталяванне карпаратыўнага класа.

NPU (нейронны працэсар)

Распрацаваны з нуля для Высновы штучнага інтэлекту, гэты НПУ прапануе непераўзыдзеную прадукцыйнасць на ват. Цяпер ён шырока выкарыстоўваецца ў Сістэма на крышталі (SoC) дызайн для смартфонаў, перыферыйных прылад са штучным інтэлектам і аўтаномных машын.

Табліца параўнання працэсараў

Асаблівасць	Працэсар	Графічны працэсар	ТПУ	НПУ
Распрацавана для	Універсальнага прызначэння	Графіка і штучны інтэлект	Тэнзарныя аперацыі	Высновы штучнага інтэлекту
Навучанне па штучным інтэлекце	Бедны	Выдатна	Вельмі добра	Абмежавана
Высновы штучнага інтэлекту	Абмежавана	Добра	Выдатна	Выдатна
Энергаэфектыўнасць	Нізкі	Сярэдні	Нізкі	Высокі
Затрымка (памежныя задачы)	Высокі	Сярэдні	Нізкі	Вельмі нізкі
Прыдатнасць для мабільных прылад/IoT	Бедны	Бедны	Абмежавана	Выдатна
Падтрымка фрэймворка	Шырокі	Шырокі	Звузіць (Google)	Умераны (розніцца)

Асноўныя высновы:

Графічныя працэсары аддаюць перавагу для Навучанне мадэлі штучнага інтэлекту і хмарныя вылічэнні.
ТПУ арыентаваны на воблака і найлепшыя ў межах Экасістэма штучнага інтэлекту Google.
працэсары з'яўляюцца універсальнымі спецыялістамі, не ідэальнымі для глыбокага навучання.
НПУ з'яўляюцца найлепшым выбарам для штучны інтэлект на прыладзе, прапаноўваючы найлепшы баланс хуткасці, эфектыўнасці і нізкага энергаспажывання для рабочых нагрузак вываду.

Паколькі штучны інтэлект працягвае рухацца да край, НПУ вылучаецца як найбольш жыццяздольнае доўгатэрміновае рашэнне для убудаванае машыннае навучанне ў рэжыме рэальнага часу.

Дзе выкарыстоўваюцца нейронныя працэсары? Асноўныя сферы прымянення

Нейронавыя працэсарныя блокі (NPU) цяпер з'яўляюцца фундаментальным кампанентам у шырокім дыяпазоне Тэхналогіі на базе штучнага інтэлекту, асабліва тыя, якія патрабуюць высновы на прыладзе, нізкае спажыванне энергііі рэагаванне ў рэжыме рэальнага часуПа меры таго, як галіны прамысловасці працягваюць інтэгравацца штучны інтэлект у свае працоўныя працэсы, NPU ўкараняюцца ў абодвух бытавая электроніка і прамысловыя сістэмы.

1. Смартфоны і мабільныя прылады

Сучасны смартфоны абсталяваны нейроннымі працэсарамі для харчавання перадавых Функцыі штучнага інтэлекту такія як:

Распазнаванне твараў (напрыклад, біяметрычная аўтэнтыфікацыя)
Паляпшэнне фатаграфій і выяўленне аб'ектаў у праграмах камеры
Галасавыя памочнікі і пераклад
Дапоўненая рэальнасць (AR) рэндэрынг у рэжыме рэальнага часу

Вядучыя мабільныя чыпсэты, такія як Нейронавы рухавік серыі A ад Apple, Qualcomm Snapdragonі Чып Kirin ад Huawei інтэграваць нейронныя працэсары для эфектыўнага апрацоўка на мяжы штучнага інтэлекту.

2. Перыферыйныя вылічэнні і Інтэрнэт рэчаў

У свеце краю штучнага інтэлекту, нейронныя працэсары дазваляюць разумныя камеры, носімныя прыладыі цэнтры хатняй аўтаматызацыі запускаць комплекс мадэлі машыннага навучання лакальна. Гэта памяншае залежнасць ад хмарных сервераў і забяспечвае больш хуткае прыняцце рашэнняўнават у асяроддзях з абмежаваным падключэннем.

3. Аўтамабільная прамысловасць і робататэхніка

НПУ ўсё часцей выкарыстоўваюцца ў аўтаномныя транспартныя сродкі і робататэхнічныя сістэмы апрацаваць:

Зліццё датчыкаў
Выяўленне паласы руху
Распазнаванне пешаходаў
Сістэмы галасавога кіравання

Выконваючы высновы непасрэдна на транспартным сродку або робаце, нейронныя працэсары гарантуюць апрацоўка ў рэжыме рэальнага часу з мінімальнай затрымкай.

4. Штучны інтэлект для прамысловасці і аховы здароўя

NPU таксама выкарыстоўваюцца ў аўтаматызацыя фабрыкі, прагнастычнае абслугоўваннеі медыцынская візуалізацыяУ разумная вытворчасць, нейронныя працэсары дазваляюць Сістэмы зроку са штучным інтэлектам выяўляць дэфекты, класіфікаваць матэрыялы і бесперапынна кантраляваць аперацыі без неабходнасці падключэння да хмарных сэрвісаў з высокай прапускной здольнасцю.

Асноўныя пастаўшчыкі абсталявання і экасістэмы NPU

Рост Штучны інтэлект на мяжы прывяло да значных інвестыцый у Распрацоўка апаратнага забеспячэння нейроннага працэсара буйнымі тэхналагічнымі кампаніямі. Гэтыя пастаўшчыкі фарміруюць ландшафт убудаваны штучны інтэлект прапаноўваючы спецыяльна распрацаваныя рашэнні, аптымізаваныя для хуткасць вываду, энергаэфектыўнасцьі гнуткасць інтэграцыіУ кожнага брэнда ёсць свой уласны Архітэктура нейроннага працэсара, набор інструментаў і падтрымка экасістэмы.

1. Apple – нейронавы рухавік

Apple Нейронны рухавік, інтэграваны ў яго Чыпы серыі A і серыі M, забяспечвае выкананне складаных задач штучнага інтэлекту на iPhone, iPad і Mac. Ён забяспечвае:

У рэжыме рэальнага часу распазнаванне твараў
Апрацоўка Siri на прыладзе
Разумныя паляпшэнні фота і відэа

2. Huawei – архітэктура да Вінчы

Huawei Нейрапрацэсары Ascend і Архітэктура да Вінчы займаюць цэнтральнае месца ў яго Чыпы Kirin і Інфраструктура штучнага інтэлекту:

Паскораная выснова штучнага інтэлекту ў мабільныя прылады
Разгортванне ў цэнтры апрацоўкі дадзеных для карпаратыўнага штучнага інтэлекту
Падтрымкі MindSpore Фрэймворк штучнага інтэлекту

3. Qualcomm – шасцігранны DSP з рухавіком штучнага інтэлекту

Qualcomm Шасцігранны DSP + рухавік штучнага інтэлекту убудаваны ў платформы Snapdragon і прапануе:

Паскарэнне штучнага інтэлекту для праграм Android
Эфектыўны апрацоўка на прыладзе
Сумяшчальнасць з TensorFlow Lite і ONNX

4. Google – Edge TPU

The Край ТПУ, частка Google Каралавая платформа, прызначаны для Інтэрнэт рэчаў і разгортванне на перыферыі:

Аптымізавана для TensorFlow Lite
Высновы штучнага інтэлекту са звышнізкім энергаспажываннем
Кампактны форм-фактар для разумныя датчыкі і шлюзы

5. NVIDIA – NVDLA і платформа Jetson

NVIDIA НВДЛА (Паскаральнік глыбокага навучання) і Серыя Джэтсан забяспечваць высокапрадукцыйныя вылічэнні штучнага інтэлекту:

Выкарыстоўваецца ў робататэхніка, беспілотнікіі аўтаномныя машыны
Падтрымкі РОЗНЫЯ, TensorRTі SDK DeepStream

Праблемы і абмежаванні НПУ

Пакуль Нейронавыя працэсарныя блокі (NPU) прапануюць значныя перавагі ў Прадукцыйнасць вываду штучнага інтэлекту, энергаэфектыўнасцьі перыферыйныя вылічэнні, яны не без абмежаванняў. Распрацоўшчыкі і сістэмныя інтэгратары павінны ўлічваць некалькі тэхнічных і эксплуатацыйных праблем пры ўкараненні нейронных працэсараў у Прылады з падтрымкай штучнага інтэлекту.

1. Сумяшчальнасць фрэймворка

Адной з галоўных перашкод з'яўляецца абмежаваная падтрымка Фрэймворкі штучнага інтэлектуУ адрозненне ад графічных працэсараў, якія падтрымліваюць шырокі спектр платформаў, такіх як TensorFlow, PyTorchі ONNX, NPU часта патрабуюць карыстальніцкія ланцужкі інструментаў або запатэнтаваныя SDK. Гэта можа прывесці да:

Больш працяглыя цыклы распрацоўкі
Цяжкасці ў пераўтварэнне і аптымізацыя мадэлі
Непаслядоўная прадукцыйнасць розных пастаўшчыкоў абсталявання

2. Магчымасць толькі вываду

Большасць нейронных блокаў прызначаны выключна для выснова, не навучаннеГэта азначае:

Мадэлі штучнага інтэлекту павінны быць навучаны на Графічныя працэсары або працэсары
Любая перападрыхтоўка або дапрацоўка патрабуе знешняй інфраструктуры
Зніжаная гнуткасць у навучанне на прыладзе

3. Абмежаванні інтэграцыі абсталявання

Інтэграцыя нейронных працэсараў (NPU) ва ўбудаваныя сістэмы або Сістэма на крышталі (SoC) дызайн прадугледжвае кампрамісы:

Абмежаванні плошчы крэмнію
Абмежаванні цеплавога праектавання
Патэнцыйныя канфлікты з існуючая прапускная здольнасць уводу/вываду і памяці

Будучыня нейронных працэсараў і абсталявання штучнага інтэлекту

Паколькі попыт на высновы штучнага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу працягвае расці ў розных галінах прамысловасці, будучыня Нейронавыя працэсарныя блокі (NPU) чакаецца, што ён будзе мець цэнтральнае значэнне для эвалюцыі Апаратнае забеспячэнне штучнага інтэлектуГэтыя спецыялізаваныя працэсары становяцца ўсё больш магутнымі, кампактнымі і энергаэфектыўнымі, што пазіцыянуе іх як асноўны кампанент наступнага пакалення... прылады з перыферыйным штучным інтэлектам, разумныя датчыкіі аўтаномныя сістэмы.

Новыя тэндэнцыі ў развіцці НПУ

Больш цесная інтэграцыя SoC
НПУ ўсё больш інтэгруюцца ў Сістэма на крышталі (SoC) праекты разам з працэсарамі, графічнымі працэсарамі і інтэрнэт-правайдэрамі. Гэтая ўніфікаваная архітэктура дазваляе хутчэй канвееры апрацоўкі дадзеных, памяншае затрымку і зніжае складанасць сістэмы.
Падтрымка гетэрагенных вылічэнняў
Будучыя нейронныя працэсары будуць больш гладка працаваць з іншымі паскаральнікамі штучнага інтэлекту, размяркоўваючы нагрузку паміж... Працэсары, відэакарты і тэпературы для аптымальнай прадукцыйнасці.
Палепшаная сумяшчальнасць фрэймворка
Пастаўшчыкі ствараюць падтрымку для асноўных сістэм штучнага інтэлекту, такіх як ONNX, TensorFlow Liteі Мабільная версія PyTorch, памяншаючы крывая навучання распрацоўшчыка і заахвочванне кросплатформеннага разгортвання.
Пашырэнне за межы спажывецкіх прылад
НПУ будуць адыгрываць большую ролю ў прамысловая аўтаматызацыя, разумная ахова здароўя, перыферыйная робататэхніка, штучны інтэлект у сельскай гаспадарцыі сістэмы відэаназірання, дзе нізкаэнергаспажывальны, хуткасны вывад мае крытычнае значэнне.

У свеце, які рухаецца да усюдыісны інтэлект, нейронныя працэсары не толькі паскораць штучны інтэлект, але і зробяць яго больш даступны, устойлівыі бяспечныІх роля ў фарміраванні убудаваныя сістэмы наступнага пакалення, з Камеры на базе штучнага інтэлекту да аўтаномныя навігацыйныя платформы, падкрэслівае ўзрастаючую важнасць даменна-спецыфічная вылічальная архітэктура у эпоху штучнага інтэлекту.