Mis on NPU?

Peamised järeldused:

• Graafikaprotsessorid on eelistatud Tehisintellekti mudeli treenimine ja pilvandmetöötlus.

• TPU-d on pilvepõhised ja parimad selles valdkonnas Google'i tehisintellekti ökosüsteem.

• Protsessorid on generalistid, mitte ideaalsed süvaõppeks.

• NPU-d on esimene valik seadmesisene tehisintellekt, pakkudes parim tasakaal kiiruse, efektiivsuse ja väikese energiatarbe vahel järelduste töökoormuste jaoks.

Kuna tehisintellekt liigub jätkuvalt serv, paistab NPU silma kui kõige elujõulisem pikaajaline lahendus reaalajas manustatud masinõpe.

Kus kasutatakse NPU-sid? Peamised rakendused

Neuraalprotsessorid (NPU-d) on nüüdseks laia valiku aluskomponent Tehisintellektil põhinevad tehnoloogiad, eriti need, mis vajavad seadmesisese järeldamise, madal energiatarveja reaalajas reageerimisvõimeKuna tööstusharud jätkavad integreerumist tehisintellekt oma töövoogudesse võetakse NPU-sid kasutusele mõlemas tarbeelektroonika ja tööstussüsteemid.

1. Nutitelefonid ja mobiilseadmed

Moodne nutitelefonid on varustatud NPU-dega, mis toidavad täiustatud protsessoreid Tehisintellekti funktsioonid näiteks:

• Näotuvastus (nt biomeetriline autentimine)

• Fotode täiustamine ja objektide tuvastamine kaamerarakendustes

• Häälassistendid ja keele tõlge

• Liitreaalsus (AR) reaalajas renderdamine

Juhtivad mobiilsed kiibistikud nagu Apple'i A-seeria närvimootor, Qualcomm Snapdragonja Huawei Kirini kiibistik integreerige NPU-d tõhusaks kasutamiseks serva tehisintellekti töötlemine.

2. Äärearvutus ja asjade internet

Maailmas serva tehisintellekt, NPU-d võimaldavad nutikad kaamerad, kantavad seadmedja koduautomaatika jaoturid keerukalt joosta masinõppe mudelid lokaalselt. See vähendab sõltuvust pilveserveritest ja tagab kiirema otsuste tegemineisegi piiratud ühenduvusega keskkondades.

3. Autotööstus ja robootika

NPU-sid kasutatakse üha enam autonoomsed sõidukid ja robotsüsteemid töötlemiseks:

• Andurite liitmine

• Sõiduraja tuvastamine

• Jalakäijate tuvastamine

• Häälkäsklussüsteemid

Sõidukil või robotil otse järeldusi tehes tagavad NPU-d reaalajas töötlemine minimaalse latentsusega.

4. Tööstus- ja tervishoiu tehisintellekt

NPU-sid kasutatakse ka tehase automatiseerimine, ennustav hooldusja meditsiiniline pildistamineSisse nutikas tootmine, NPU-d võimaldavad Tehisintellekti nägemissüsteemid defektide tuvastamiseks, materjalide klassifitseerimiseks ja toimingute pidevaks jälgimiseks ilma suure ribalaiusega pilveühendusteta.

Peamised NPU riistvara müüjad ja ökosüsteemid

Kasv Tehisintellekt äärealadel on toonud kaasa märkimisväärseid investeeringuid NPU riistvara arendus suurte tehnoloogiaettevõtete poolt. Need müüjad kujundavad maastikku manustatud tehisintellekt pakkudes spetsiaalselt loodud lahendusi, mis on optimeeritud järelduse kiirus, energiatõhususja integreerimise paindlikkusIgal kaubamärgil on oma NPU arhitektuur, tööriistakett ja ökosüsteemi tugi.

1. Apple – Neuraalmootor

Apple'i Neuraalmootor, integreeritud selle A-seeria ja M-seeria kiibid, annab jõudu täiustatud tehisintellekti ülesannetele iPhone'ides, iPadides ja Macides. See pakub:

• Reaalajas näotuvastus

• Seadmesisene Siri töötlemine

• Nutikad foto- ja videotöötlusfunktsioonid

2. Huawei – Da Vinci arhitektuur

Huawei oma Ascend NPU-d ja Da Vinci arhitektuur on selle keskmes Kirini süsteemikiired ja Tehisintellekti infrastruktuur:

• Kiirendatud tehisintellekti järeldused mobiilseadmed

• Juurutamine andmekeskused ettevõtte tehisintellekti jaoks

• Toetab MindSpore Tehisintellekti raamistik

3. Qualcomm – Hexagon DSP tehisintellekti mootoriga

Qualcommi Kuusnurkne DSP + tehisintellekti mootor on Snapdragoni platvormidesse sisse ehitatud, pakkudes:

• Tehisintellekti kiirendus Androidi rakenduste jaoks

• Tõhus seadmesisene töötlemine

• Ühilduvus TensorFlow Lite ja ONNX

4. Google – Edge TPU

See Edge TPU, osa Google'i Korallplatvorm, on kohandatud Asjade asjade ja servavõrgu juurutused:

• Optimeeritud TensorFlow Lite

• Ülimalt väikese energiatarbega tehisintellekti järeldused

• Kompaktne vormitegur nutikad andurid ja väravad

5. NVIDIA – NVDLA ja Jetson Platform

NVIDIA omad NVDLA (süvaõppe kiirendi) ja Jetsoni seeria pakkuda suure jõudlusega tehisintellekti andmetöötlust:

• Kasutatud robootika, droonidja autonoomsed masinad

• Toetab ERINEV, TensorRTja DeepStreami SDK

NPU-de väljakutsed ja piirangud

Samal ajal kui Neuraalprotsessorid (NPU-d) pakuvad märkimisväärseid eeliseid Tehisintellekti järelduste jõudlus, energiatõhususja servaarvutus, pole neil piiranguid. Arendajad ja süsteemiintegraatorid peavad NPU-de kasutuselevõtul arvestama mitmete tehniliste ja operatiivsete väljakutsetega Tehisintellektiga seadmed.

1. Raamistiku ühilduvus

Üks peamisi takistusi on piiratud toetus Tehisintellekti raamistikudErinevalt GPU-dest, mis toetavad laia valikut platvorme, näiteks TensorFlow, PyTorchja ONNX, NPU-d nõuavad sageli kohandatud tööriistaketid või patenteeritud SDK-sid. See võib viia järgmiseni:

• Pikemad arendustsüklid

• Raskused mudeli teisendamine ja optimeerimine

• Ebajärjekindel jõudlus riistvaratootjate vahel

2. Ainult järeldustele tuginev võime

Enamik NPU-sid on loodud spetsiaalselt järeldus, mitte koolitusSee tähendab:

• Tehisintellekti mudeleid tuleb treenida Graafikaprotsessorid või TPU-d

• Igasugune ümberõpe või peenhäälestus nõuab välist infrastruktuuri

• Vähenenud paindlikkus seadmes õppimine

3. Riistvara integreerimise piirangud

NPU-de integreerimine manussüsteemidesse või Süsteem-kiibile (SoC) disain hõlmab kompromisse:

• Räni pindala piirangud

• Soojusdisaini piirangud

• Võimalikud konfliktid olemasolev sisend-/väljund- ja mälu ribalaius