Blog

Co je NPU?

2024-08-13 16:29:49

V dnešní rychle se vyvíjející Svět řízený umělou inteligencíPoptávka po rychlejším a efektivnějším výpočtu vedla ke vzniku specializovaných procesorů, jako je Neurální procesorová jednotka (NPU)Na rozdíl od tradičních CPU nebo GPU, NPU je účelově navržena pro urychlení inference strojového učení, zejména pro hluboké neuronové sítě používá se v počítačové vidění, zpracování přirozeného jazykaa rozpoznávání hlasu.

An NPU je typ Akcelerátor umělé inteligence který poskytuje vysoce výkonné zpracování s nízkou latencí pro úlohy vyžadující paralelní výpočty a tenzorové operaceTyto procesory jsou nyní integrovány do široké škály platforem – od chytré telefony a Zařízení internetu věcí na automobilové systémy a infrastruktura edge computingu—umožňující umělá inteligence v zařízení s minimální spotřebou energie.

Proč jsou NPU důležité:

Vylepšený výkon v reálném čase pro úlohy umělé inteligence
Nižší spotřeba energie ve srovnání s řešeními založenými na GPU
Snížená závislost na cloudové inferenci, zlepšení ochrany soukromí dat a zkrácení latence
Škálovatelnost pro kompaktní zařízení a vestavěné systémy

Vzestup okrajová umělá inteligence a šíření Aplikace s umělou inteligencí je nezbytné pochopit, co je NPU a jak se liší od ostatních procesorových jednotek. V tomto článku se zabýváme architektura, případy použitía strategickou hodnotu NPU v širším kontextu inteligentních výpočtů.

Co je NPU? Technický přehled

A Neurální procesorová jednotka (NPU) je specializovaný mikroprocesor navržený speciálně pro zpracování umělá inteligence (AI) pracovní zátěž, zejména ta, která zahrnuje hluboké učení a inference neuronové sítěNa rozdíl od univerzálních CPU nebo graficky orientované GPU, NPU jsou optimalizovány pro matematické operace, které pohánějí modely strojového učení, jako například násobení matic, konvolucea zpracování tenzorů.

Základní charakteristiky NPU:

Vyvinuto pro účely odvozování z umělé inteligence, ne trénink
Provádí paralelní operace efektivně
Optimalizováno pro nízká latence, vysoká propustnost pracovní zátěže
Funguje s výrazně nižší spotřeba energie než GPU

Zatímco CPU jsou ideální pro sekvenční logiku a GPU vynikají v renderování a herních úlohách, NPU jsou uzpůsobeny k urychlení úkolů, jako jsou:

Detekce objektů
Rozpoznávání obličeje
Převod hlasu na text
Analýza chytré kamery

Typ procesoru	Primární role	Pevnost	Energetická účinnost	Vhodnost pro umělou inteligenci
Procesor	Obecné úkoly	Univerzální	Nízký	Omezený
Grafický procesor	Grafika, umělá inteligence	Vysoká propustnost	Střední	Silný na trénink
NPU	Inference umělé inteligence	Optimalizováno pro umělou inteligenci	Vysoký	Nejlepší pro edge AI

S tím, jak se umělá inteligence stává součástí stále většího počtu zařízení – od chytré telefony na průmyslový internet věcí—ten NPU vyniká jako nejvíce efektivní a škálovatelné procesor pro aktivaci inteligentních funkcí přímo na okraj, bez nutnosti neustálého přístupu ke cloudu.

Jak funguje NPU?

A Neurální procesorová jednotka (NPU) je navržen k provedení Úkoly odvozování od umělé inteligence s výjimečnou rychlostí a efektivitou. Na rozdíl od tradičních procesorů pracují NPU na datové struktury založené na tenzorech, provádění obrovského množství maticové operace paralelně – nezbytné pro fungování moderních modely hlubokého učení jako například CNN (konvoluční neuronové sítě) a RNN (rekurentní neuronové sítě).

Základní pracovní principy:

RovnoběžnostNPU vykonávají více operací současně, což drasticky zkracuje dobu zpracování úkolů, jako je klasifikace obrázků a rozpoznávání řeči.
Hardwarově akcelerovaný výpočet tenzorůVestavěný tenzorová jádra efektivně zvládat velké množství násobení matic.
Aritmetika s nízkou přesnostíMnoho NPU používá INT8 nebo 16. FP přesné formáty pro nalezení rovnováhy mezi přesnost a energetická účinnost.
Architektura pipelineÚkoly jako například načítání dat, zpracování hmotnostia výpočet aktivace se provádějí v pipeline sekvenci pro maximalizaci propustnosti.

Zjednodušený tok inference:

Vstupní data (např. obrazový nebo zvukový signál) je předzpracován.
Data vstupují do Tenzorový engine NPU pro neuronové výpočty.
Modelka váhy a zkreslení vést závěr.
Výsledky jsou doručovány v reálném čase, často bez pomoci cloudu.

Kombinací provádění s nízkou latencí, energeticky úsporný designa vyhrazená logika umělé inteligence, NPU umožňují zařízením běh komplexní modely umělé inteligence lokálně. Díky tomu jsou nepostradatelné pro edge computing, chytrá zařízenía průmyslové aplikace umělé inteligence kde rozhodování v reálném čase je kritické.

Klíčové výhody NPU

Přijetí Neurální procesorové jednotky (NPU) způsobila revoluci v nasazení Inference umělé inteligence v obou okrajová zařízení a cloudová prostředíNPU poskytují specializovaná architektura zpracování což umožňuje výrazné zvýšení výkonu a energetické účinnosti oproti tradičním Procesor a Grafický procesor řešení při provádění modely hlubokého učení.

Hlavní výhody používání NPU:

Vysoký výkon pro inferenci umělé inteligence
NPU jsou určeny k Úlohy umělé inteligence, provádění operace neuronových sítí s vyšší rychlostí a nižší latencí. Zpracovávají paralelní tenzorové výpočty efektivně a poskytuje přehledy v reálném čase v aplikacích, jako je detekce objektů, segmentace obrazua rozpoznávání řeči.
Energetická účinnost
NPU spotřebovávají výrazně méně energie než GPU díky svému aritmetika s nízkou přesností (např. INT8, FP16) a optimalizovanou architekturou. Díky tomu jsou ideální pro mobilní umělá inteligence a Zařízení internetu věcí kde výdrž baterie a tepelné limity jsou kritické.
Možnosti umělé inteligence na zařízení
Povolením lokální inference, NPU snižují potřebu cloudového zpracování a zlepšují ochrana osobních údajů, doba odezvya efektivita šířky pásma sítě.
Kompaktní a škálovatelný design
NPU lze integrovat do Systém na čipu (SoC) návrhy, které výrobcům umožňují integrovat Akcelerátory umělé inteligence do kompaktních zařízení, jako např. chytré telefony, nositelná elektronika, okrajové bránya autonomní systémy.

Srovnávací tabulka: NPU vs. GPU a CPU

Funkce	NPU	Grafický procesor	Procesor
Účel	Inference umělé inteligence	Grafika, obecná umělá inteligence	Univerzální výpočty
Energetická účinnost	⭐⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
Latence (v reálném čase)	Nízký	Střední	Vysoký
Paralelní úlohy umělé inteligence	Vynikající	Velmi dobré	Omezený
Ideální případ použití	Okrajová umělá inteligence, mobilní umělá inteligence	Trénink umělé inteligence, grafika	Řídicí logika, úlohy OS

Integrací NPU do řešení edge computingu s umělou inteligencí mohou firmy odemknout vysokorychlostní inferenci strojového učení s nižšími provozními náklady, což z NPU činí základ hardwaru umělé inteligence nové generace.

NPU vs. CPU, GPU a TPU: Srovnávací analýza

Vzhledem k potřebě inference umělé inteligence v reálném čase roste napříč zařízeními – od chytrých telefonů a autonomních vozidel až po průmyslovou robotiku – debata o tom, který procesor nejlépe zvládá tyto pracovní zátěže, se zostřuje. Zatímco CPU, GPU, TPUa NPU všechny mohou spustit strojové učení úkoly, jsou optimalizovány pro velmi odlišné účely. Pochopení těchto rozdílů je klíčové při výběru hardwaru pro Aplikace umělé inteligence, zejména na okraj.

CPU (centrální procesorová jednotka)

Ten/Ta/To Procesor zůstává nejvšestrannějším procesorem. Zvládá širokou škálu univerzálních výpočetních úloh, včetně funkce operačního systému, Správa I/Oa sekvenční logikaI když procesory technicky dokáží provádět inferenci umělé inteligence, nejsou pro to optimalizovány. paralelní zpracování které neuronové sítě vyžadují.

GPU (grafická procesorová jednotka)

Původně byl vyvinut pro vykreslování obrázků a videa. Grafický procesor se ukázal jako vysoce účinný pro paralelní operace, díky čemuž je vhodný pro oba Školení umělé inteligence a odvozeníGPU vynikají v prostředí datových center, kde je spotřeba energie a prostor méně omezený.

TPU (jednotka pro zpracování tenzorů)

Vyvinuto společností Google, TPU je přizpůsoben pro výpočet tenzorů v úlohách umělé inteligence. Poskytuje výkonný tréninkový a inferenční výkon, ale nachází se především v cloudová infrastruktura nebo hardware podnikové úrovně.

NPU (jednotka pro zpracování neuronů)

Navrženo od základů pro Inference umělé inteligence, ten NPU nabízí bezkonkurenční výkon na watt. Nyní je široce používán v Systém na čipu (SoC) návrhy napříč chytrými telefony, zařízeními s umělou inteligencí na okraji technologie a autonomními stroji.

Porovnávací tabulka procesorů

Funkce	Procesor	Grafický procesor	TPU	NPU
Navrženo pro	Univerzální	Grafika a umělá inteligence	Tensor Ops	Inference umělé inteligence
Školení umělé inteligence	Chudý	Vynikající	Velmi dobré	Omezený
Inference umělé inteligence	Omezený	Dobrý	Vynikající	Vynikající
Energetická účinnost	Nízký	Střední	Nízký	Vysoký
Latence (úlohy na okraji)	Vysoký	Střední	Nízký	Velmi nízká
Vhodnost pro mobilní zařízení/IoT	Chudý	Chudý	Omezený	Vynikající
Podpora frameworku	Široký	Široký	Zúžit (Google)	Střední (liší se)

Klíčové poznatky:

GPU jsou preferovány pro Trénování modelů umělé inteligence a cloud computing.
TPU jsou cloudově orientované a nejlepší v rámci Ekosystém umělé inteligence Google.
CPU jsou generalisté, nejsou ideální pro hluboké učení.
NPU jsou tou nejlepší volbou pro umělá inteligence v zařízení, který nabízí nejlepší rovnováha mezi rychlostí, účinností a nízkou spotřebou energie pro inferenční úlohy.

Jak se umělá inteligence nadále přesouvá k okraj, NPU vyniká jako nejschůdnější dlouhodobé řešení pro vestavěné strojové učení v reálném čase.

Kde se používají NPU? Klíčové aplikace

Neurální procesorové jednotky (NPU) jsou nyní základní součástí široké škály Technologie řízené umělou inteligencí, zejména těch, které vyžadují odvozování na zařízení, nízká spotřeba energiea odezva v reálném časeS tím, jak se průmyslová odvětví nadále integrují umělá inteligence do svých pracovních postupů se NPU zavádějí v obou spotřební elektronika a průmyslové systémy.

1. Chytré telefony a mobilní zařízení

Moderní chytré telefony jsou vybaveny NPU pro napájení pokročilých Funkce umělé inteligence jako například:

Rozpoznávání obličeje (např. biometrické ověřování)
Vylepšení fotografií a detekce objektů v aplikacích fotoaparátu
Hlasoví asistenti a jazykový překlad
Rozšířená realita (AR) vykreslování v reálném čase

Přední mobilní čipsety jako např. Neuronový engine řady A od společnosti Apple, Qualcomm Snapdragona Huawei Kirin SoC integrujte NPU pro efektivní zpracování hran umělé inteligence.

2. Edge computing a internet věcí

Ve světě okrajová umělá inteligence, NPU umožňují chytré kamery, nositelná zařízenía centra domácí automatizace spustit komplex modely strojového učení lokálně. To snižuje závislost na cloudových serverech a zajišťuje rychlejší rozhodování, a to i v prostředích s omezenou konektivitou.

3. Automobilový průmysl a robotika

NPU se stále častěji nasazují v autonomní vozidla a robotické systémy zpracovat:

Fúze senzorů
Detekce jízdních pruhů
Rozpoznávání chodců
Systémy hlasového ovládání

Spuštěním inference přímo na vozidle nebo robotu NPU zajišťují zpracování v reálném čase s minimální latencí.

4. Umělá inteligence v průmyslu a zdravotnictví

NPU se také používají v automatizace výroby, prediktivní údržbaa lékařské zobrazováníV inteligentní výroba, NPU umožňují Systémy vidění s umělou inteligencí identifikovat vady, klasifikovat materiály a nepřetržitě monitorovat operace bez nutnosti vysokorychlostního cloudového připojení.

Hlavní dodavatelé hardwaru a ekosystémy NPU

Růst Umělá inteligence na okraji vedlo k významným investicím do Vývoj hardwaru NPU velkými technologickými společnostmi. Tito dodavatelé utvářejí prostředí vestavěná umělá inteligence nabídkou účelových řešení optimalizovaných pro rychlost inference, energetická účinnosta flexibilita integraceKaždá značka má své vlastní Architektura NPU, nástrojová řada a podpora ekosystému.

1. Apple – Neuronový engine

Apple Neuronový engine, integrovaný do jeho Čipy řady A a řady M, pohání pokročilé úlohy umělé inteligence v iPhonech, iPadech a Macech. Nabízí:

V reálném čase rozpoznávání obličeje
Zpracování Siri na zařízení
Chytré vylepšení fotografií a videa

2. Huawei – Da Vinci Architecture

Huaweiho Ascend NPU a Architektura da Vinciho jsou pro něj ústřední Kirin SoC a Infrastruktura umělé inteligence:

Zrychlená inference umělé inteligence v mobilní zařízení
Nasazení v datová centra pro podnikovou umělou inteligenci
Podporuje MindSpore Rámec umělé inteligence

3. Qualcomm – Hexagon DSP s enginem umělé inteligence

Qualcomm Šestiúhelníkový DSP + AI engine je integrován do platformy Snapdragon a nabízí:

Akcelerace umělé inteligence pro aplikace pro Android
Účinný zpracování na zařízení
Kompatibilita s TensorFlow Lite a ONNX

4. Google – Edge TPU

Ten/Ta/To Edge TPU, součást Googlu Korálová platforma, je přizpůsoben pro IoT a nasazení na okraji sítě:

Optimalizováno pro TensorFlow Lite
Inference umělé inteligence s velmi nízkou spotřebou energie
Kompaktní provedení pro inteligentní senzory a brány

5. NVIDIA – NVDLA a Jetson Platform

NVIDIA NVDLA (Akcelerátor hlubokého učení) a Jetsonova série poskytovat vysoce výkonné výpočty s využitím umělé inteligence:

Používá se v robotika, dronya autonomní stroje
Podporuje JINÉ, TensorRTa SDK DeepStream

Výzvy a omezení NPU

Zatímco Neurální procesorové jednotky (NPU) nabízejí pozoruhodné výhody v Výkon inference umělé inteligence, energetická účinnosta edge computing, ale nejsou bez omezení. Vývojáři a systémoví integrátoři musí při zavádění NPU zvážit několik technických a provozních problémů. Zařízení s podporou umělé inteligence.

1. Kompatibilita s frameworkem

Jednou z klíčových překážek je omezená podpora Rámce umělé inteligenceNa rozdíl od GPU, které podporují širokou škálu platforem, jako například TensorFlow, PyTorcha ONNX, NPU často vyžadují zakázkové řetězy na nářadí nebo proprietární SDK. To může vést k:

Delší vývojové cykly
Obtížnost v konverze a optimalizace modelu
Nekonzistentní výkon u různých dodavatelů hardwaru

2. Schopnost pouze inference

Většina NPU je navržena výhradně pro odvození, ne výcvikTo znamená:

Modely umělé inteligence musí být trénovány na GPU nebo TPU
Jakékoli přeškolení nebo doladění vyžaduje externí infrastrukturu
Snížená flexibilita v učení na zařízení

3. Omezení integrace hardwaru

Integrace NPU do vestavěných systémů nebo Systém na čipu (SoC) návrhy zahrnují kompromisy:

Omezení oblasti křemíku
Omezení tepelného návrhu
Potenciální konflikty s stávající šířka pásma I/O a paměti

Budoucnost NPU a hardwaru umělé inteligence

Vzhledem k poptávce po inference umělé inteligence v reálném čase nadále roste napříč odvětvími, budoucnost Neurální procesorové jednotky (NPU) očekává se, že bude klíčový pro vývoj Hardware umělé inteligenceTyto specializované procesory se stávají výkonnějšími, kompaktnějšími a energeticky úspornějšími – což je staví do role klíčové součásti nové generace... zařízení s umělou inteligencí na okraji sítě, inteligentní senzorya autonomní systémy.

Nové trendy ve vývoji NPU

Užší integrace SoC
NPU jsou stále více integrovány do Systém na čipu (SoC) návrhy společně s CPU, GPU a ISP. Tato sjednocená architektura umožňuje rychlejší datové kanály pro zpracování dat, snižuje latenci a snižuje složitost systému.
Podpora heterogenních výpočtů
Budoucí NPU budou plynuleji spolupracovat s dalšími akcelerátory umělé inteligence a rozdělovat pracovní zátěž mezi... CPU, GPU a TPU pro optimální výkon.
Vylepšená kompatibilita frameworku
Dodavatelé budují podporu pro běžné frameworky umělé inteligence, jako je ONNX, TensorFlow Litea PyTorch Mobile, čímž se snižuje křivka učení vývojářů a podpora nasazení napříč platformami.
Expanze za hranice spotřebitelských zařízení
NPU budou hrát větší roli v průmyslová automatizace, chytré zdravotnictví, okrajová robotika, zemědělská umělá inteligencea systémy dohledu, kde nízkopříkonová, vysokorychlostní inference je kritické.

Ve světě směřujícím k všudypřítomná inteligenceNPU nejen urychlí umělou inteligenci, ale také ji udělají efektivnější. přístupný, udržitelnýa zajistitJejich role při formování vestavěné systémy nové generace, z Kamery s umělou inteligencí na autonomní navigační platformy, podtrhuje rostoucí význam doménově specifická výpočetní architektura v éře umělé inteligence.