Какво е НПУ?

Ключови изводи:

• Графични процесори са предпочитани за Обучение на AI модели и облачни изчисления.

• ТПУ (термопластичен полимер) са облачно-ориентирани и най-добри в рамките на Екосистемата на Google с изкуствен интелект.

• процесори са универсалисти, не са идеални за задълбочено обучение.

• Нейтрони са предпочитаният избор за изкуствен интелект на устройството, предлагайки най-добрият баланс между скорост, ефективност и ниска мощност за натоварвания, свързани с извод.

Тъй като изкуственият интелект продължава да се движи към ръб, НПУ се откроява като най-жизнеспособното дългосрочно решение за вградено машинно обучение в реално време.

Къде се използват NPU? Ключови приложения

Невронни процесорни единици (NPU) сега са основен компонент в широк спектър от Технологии, задвижвани от изкуствен интелект, особено тези, които изискват извод на устройството, ниска консумация на енергияи бърза реакция в реално времеТъй като индустриите продължават да се интегрират изкуствен интелект в своите работни процеси, NPU се внедряват и в двете потребителска електроника и индустриални системи.

1. Смартфони и мобилни устройства

Модерно смартфони са оборудвани с NPU за захранване на усъвършенствани Функции на изкуствения интелект като например:

• Разпознаване на лица (напр. биометрично удостоверяване)

• Подобряване на снимките и откриване на обекти в приложенията за камера

• Гласови асистенти и превод на език

• Разширена реалност (AR) рендиране в реално време

Водещи мобилни чипсети като Невронният двигател от серия А на Apple, Qualcomm Snapdragonи Kirin SoC на Huawei интегрирайте NPU за ефективно обработка на ъглов изкуствен интелект.

2. Периферни изчисления и интернет на нещата

В света на ъглов изкуствен интелект, NPU позволяват интелигентни камери, носими устройстваи центрове за домашна автоматизация да се изпълнява комплекс модели на машинно обучение локално. Това намалява зависимостта от облачни сървъри и осигурява по-бързо вземане на решения, дори в среди с ограничена свързаност.

3. Автомобилостроене и роботика

NPU се използват все по-често в автономни превозни средства и роботизирани системи за обработка:

• Сливане на сензори

• Разпознаване на лентата на движение

• Разпознаване на пешеходци

• Системи за гласови команди

Чрез директно извеждане на данни върху превозното средство или робота, NPU гарантират обработка в реално време с минимална латентност.

4. Изкуствен интелект за промишлеността и здравеопазването

NPU се използват и в фабрична автоматизация, прогнозна поддръжкаи медицинска образна диагностикаВ интелигентно производство, NPU позволяват Системи за зрение с изкуствен интелект да идентифицира дефекти, да класифицира материали и да наблюдава непрекъснато операциите, без да е необходима високоскоростна облачна връзка.

Основни доставчици на хардуер и екосистеми за NPU

Растежът на Изкуствен интелект на ръба доведе до значителни инвестиции в Разработка на хардуер на NPU от големи технологични компании. Тези доставчици оформят пейзажа на вграден изкуствен интелект като предлага специално разработени решения, оптимизирани за скорост на извод, енергийна ефективности гъвкавост на интеграцияВсяка марка има свой собствен Архитектура на NPU, инструментариум и поддръжка на екосистемата.

1. Apple – Невронен двигател

Apple Невронен двигател, интегриран в неговата Чипове от серия A и серия M, захранва усъвършенствани задачи с изкуствен интелект в iPhone, iPad и Mac. Той предлага:

• В реално време разпознаване на лица

• Обработка от Siri на устройството

• Интелигентни подобрения на снимки и видеоклипове

2. Huawei – Da Vinci Architecture

Huawei Ascend NPUs и Архитектура на Да Винчи са централни за неговото Kirin SoCs и ИИ инфраструктура:

• Ускорено извеждане с изкуствен интелект в мобилни устройства

• Разполагане в центрове за данни за корпоративен изкуствен интелект

• Поддържа MindSpore Рамка за изкуствен интелект

3. Qualcomm – Hexagon DSP с AI Engine

Qualcomm Шестоъгълен DSP + AI двигател е вграден в платформите Snapdragon, предлагайки:

• Ускорение с изкуствен интелект за приложения за Android

• Ефективен обработка на устройството

• Съвместимост с TensorFlow Lite и ONNX

4. Google – Edge TPU

The Edge TPU, част от Google Коралова платформа, е пригоден за IoT и периферни внедрявания:

• Оптимизирано за TensorFlow Lite

• Извод с изкуствен интелект с изключително ниска мощност

• Компактен форм-фактор за интелигентни сензори и портали

5. NVIDIA – NVDLA и платформа Jetson

NVIDIA НВДЛА (Ускорител на дълбокото обучение) и Серия Джетсън предоставят високопроизводителни изчисления с изкуствен интелект:

• Използва се в роботика, дроновеи автономни машини

• Поддържа РАЗЛИЧЕН, TensorRTи DeepStream SDK

Предизвикателства и ограничения на неуспешните полигони (НПУ)

Докато Невронни процесорни единици (NPU) предлагат забележителни предимства в Производителност на изводите от изкуствен интелект, енергийна ефективности периферни изчисления, те не са без ограничения. Разработчиците и системните интегратори трябва да вземат предвид няколко технически и оперативни предизвикателства, когато внедряват NPU в Устройства с изкуствен интелект.

1. Съвместимост с рамката

Една от основните пречки е ограничената подкрепа за Рамки за изкуствен интелектЗа разлика от графичните процесори, които поддържат широк спектър от платформи, като например TensorFlow, PyTorchи ONNX, NPU често изискват персонализирани вериги за инструменти или собствени SDK. Това може да доведе до:

• По-дълги цикли на разработка

• Трудност в преобразуване и оптимизация на модели

• Непоследователна производителност при различните доставчици на хардуер

2. Възможност само за извод

Повечето NPU са проектирани изключително за извод, не обучениеТова означава:

• Моделите с изкуствен интелект трябва да бъдат обучени върху Графични процесори или процесори

• Всяко преквалифициране или фина настройка изисква външна инфраструктура

• Намалена гъвкавост в обучение на устройството

3. Ограничения за интеграция на хардуер

Интегриране на NPU във вградени системи или Система на чип (SoC) дизайнът включва компромиси:

• Ограничения на площта на силиция

• Ограничения на термичния дизайн

• Потенциални конфликти с съществуваща I/O и паметова честотна лента