Što je NPU?

Ključne zaključke:

• Grafički procesori preferiraju se za Obuka za AI modele i računarstvo u oblaku.

• TPU-ovi su usmjereni na oblak i najbolji unutar Googleov ekosustav umjetne inteligencije.

• CPU-i su generalisti, nisu idealni za duboko učenje.

• NPU-ovi su prvi izbor za umjetna inteligencija na uređaju, nudeći najbolja ravnoteža brzine, učinkovitosti i male snage za inferencijalna opterećenja.

Kako se umjetna inteligencija nastavlja kretati prema rub, NPU se ističe kao najodrživije dugoročno rješenje za ugrađeno strojno učenje u stvarnom vremenu.

Gdje se koriste NPU-ovi? Ključne primjene

Neuralne procesorske jedinice (NPU) sada su temeljna komponenta u širokom rasponu Tehnologije vođene umjetnom inteligencijom, posebno oni koji zahtijevaju zaključivanje na uređaju, niska potrošnja energijei odziv u stvarnom vremenuKako se industrije nastavljaju integrirati umjetna inteligencija u svoje tijekove rada, NPU-ovi se usvajaju u oba potrošačka elektronika i industrijski sustavi.

1. Pametni telefoni i mobilni uređaji

Moderno pametni telefoni opremljeni su NPU-ovima za napajanje naprednih Značajke umjetne inteligencije kao što su:

• Prepoznavanje lica (npr. biometrijska autentifikacija)

• Poboljšanje fotografije i detekcija objekata u aplikacijama za kameru

• Glasovni asistenti i prijevod jezika

• Proširena stvarnost (AR) renderiranje u stvarnom vremenu

Vodeći mobilni čipseti poput Appleov neuronski motor serije A, Qualcomm Snapdragoni Huaweijev Kirin SoC integrirajte NPU-ove za učinkovito obrada rubne umjetne inteligencije.

2. Rubno računalstvo i internet stvari

U svijetu rubna umjetna inteligencija, NPU-ovi omogućuju pametne kamere, nosivi uređajii čvorišta za kućnu automatizaciju pokrenuti kompleks modeli strojnog učenja lokalno. To smanjuje ovisnost o cloud poslužiteljima i osigurava brže donošenje odluka, čak i u okruženjima s ograničenom povezivošću.

3. Automobilska industrija i robotika

NPU-ovi se sve više koriste u autonomna vozila i robotski sustavi obraditi:

• Fuzija senzora

• Detekcija trake

• Prepoznavanje pješaka

• Sustavi glasovnih naredbi

Izvršavanjem zaključivanja izravno na vozilu ili robotu, NPU-ovi osiguravaju obrada u stvarnom vremenu s minimalnom latencijom.

4. Industrijska i zdravstvena umjetna inteligencija

NPU-ovi se također koriste u automatizacija tvornice, prediktivno održavanjei medicinsko snimanjeU pametna proizvodnja, NPU-ovi omogućuju AI sustavi vida identificirati nedostatke, klasificirati materijale i kontinuirano pratiti operacije bez potrebe za visokopropusnim vezama s oblakom.

Glavni dobavljači NPU hardvera i ekosustavi

Rast Umjetna inteligencija na rubu dovelo je do značajnih ulaganja u Razvoj NPU hardvera od strane velikih tehnoloških tvrtki. Ovi dobavljači oblikuju krajolik ugrađena umjetna inteligencija nudeći namjenski izrađena rješenja optimizirana za brzina zaključivanja, energetska učinkovitosti fleksibilnost integracijeSvaka marka ima svoje Arhitektura NPU-a, alatni lanac i podrška ekosustava.

1. Apple – Neuralni motor

Appleov Neuronski mehanizam, integriran u svoj Čipovi A-serije i M-serije, pokreće napredne zadatke umjetne inteligencije na iPhoneima, iPadima i Macovima. Pruža:

• U stvarnom vremenu prepoznavanje lica

• Obrada Siri na uređaju

• Pametna poboljšanja fotografija i videa

2. Huawei – Da Vinci arhitektura

Huaweijev Ascend NPU-ovi i Da Vincijeva arhitektura su središnji dio njegovog Kirin SoC-ovi i Infrastruktura umjetne inteligencije:

• Ubrzano zaključivanje umjetne inteligencije u mobilni uređaji

• Raspoređivanje u podatkovni centri za umjetnu inteligenciju u poduzećima

• Podrška MindSpore Okvir umjetne inteligencije

3. Qualcomm – Hexagon DSP s AI Engineom

Qualcommov Šesterokutni DSP + AI mehanizam ugrađen je u Snapdragon platforme i nudi:

• Ubrzanje umjetne inteligencije za Android aplikacije

• Učinkovito obrada na uređaju

• Kompatibilnost s TensorFlow Lite i ONNX

4. Google – Edge TPU

The Edge TPU, dio Googleovog Koraljna platforma, prilagođen je za Implementacije interneta stvari i rubnih mreža:

• Optimizirano za TensorFlow Lite

• Izvođenje umjetne inteligencije s izuzetno niskom potrošnjom energije

• Kompaktni faktor oblika za pametni senzori i pristupnici

5. NVIDIA – NVDLA i Jetson platforma

NVIDIA-ina NVDLA (Akcelerator dubokog učenja) i Jetsonova serija pružiti visokoučinkovito AI računalstvo:

• Koristi se u robotika, dronovii autonomni strojevi

• Podrška DRUGAČIJE, TensorRTi DeepStream SDK

Izazovi i ograničenja NPU-ova

Dok Neuralne procesorske jedinice (NPU) nude izvanredne prednosti u Performanse AI inferencije, energetska učinkovitosti rubno računanje, nisu bez ograničenja. Programeri i integratori sustava moraju uzeti u obzir nekoliko tehničkih i operativnih izazova prilikom usvajanja NPU-ova u Uređaji s umjetnom inteligencijom.

1. Kompatibilnost okvira

Jedna od ključnih prepreka je ograničena podrška za Okviri umjetne inteligencijeZa razliku od GPU-ova, koji podržavaju širok raspon platformi kao što su TensorFlow, PyTorchi ONNX, NPU-ovi često zahtijevaju prilagođeni lanci za alat ili vlasničke SDK-ove. To može dovesti do:

• Dulji razvojni ciklusi

• Poteškoće u konverzija i optimizacija modela

• Nedosljedne performanse kod različitih dobavljača hardvera

2. Mogućnost samo zaključivanja

Većina NPU-ova je dizajnirana isključivo za zaključak, ne treningTo znači:

• AI modeli moraju biti obučeni na GPU-ovi ili TPU-ovi

• Svaka prekvalifikacija ili fino podešavanje zahtijeva vanjsku infrastrukturu

• Smanjena fleksibilnost u učenje na uređaju

3. Ograničenja integracije hardvera

Integriranje NPU-ova u ugrađene sustave ili Sustav na čipu (SoC) dizajn uključuje kompromise:

• Ograničenja površine silicija

• Ograničenja toplinskog dizajna

• Potencijalni sukobi s postojeća I/O i memorijska propusnost