Blogg

Hvað er NPU?

2024-08-13 16:29:49

Í ört vaxandi tíð nútímans Gervigreindarknúinn heimur, eftirspurn eftir hraðari og skilvirkari útreikningum hefur leitt til sérhæfðra örgjörva eins og Taugavinnslueining (NPU)Ólíkt hefðbundnum Örgjörvar eða GPU-einingar, NPU er sérstaklega smíðað til að flýta fyrir ályktun vélanáms, sérstaklega fyrir djúp tauganet notað í tölvusjón, náttúruleg tungumálsvinnslaog raddgreining.

An NPU er tegund af Gervigreindarhraðall sem skilar afkastamikilli vinnslu með litlum töfum fyrir verkefni sem krefjast samsíða útreikningur og tensoraðgerðirÞessir örgjörvar eru nú innbyggðir í fjölbreytt úrval af kerfum - allt frá snjallsímar og IoT tæki til bílakerfi og jaðartölvuinnviði—gera kleift gervigreind í tæki með lágmarks orkunotkun.

Af hverju NPU-einingar skipta máli:

Bætt rauntímaafköst fyrir vinnuálag gervigreindar
Minni orkunotkun samanborið við GPU-byggðar lausnir
Minnkuð þörf á skýjaályktun, bæta gagnavernd og seinkun
Stærðhæfni fyrir samþjappað tæki og innbyggð kerfi

Uppgangur gervigreind á brún og útbreiðslu Forrit knúin gervigreind gera það nauðsynlegt að skilja hvað NPU er og hvernig hún er frábrugðin öðrum vinnslueiningum. Í þessari grein skoðum við byggingarlist, notkunartilvikog stefnumótandi gildi öreininga í víðara samhengi greindrar tölvunarfræði.

Hvað er NPU? Tæknilegt yfirlit

A Taugavinnslueining (NPU) er sérhannaður örgjörvi til að meðhöndla gervigreind (AI) vinnuálag, sérstaklega það sem felur í sér djúpt nám og ályktun tauganetsÓlíkt almennum tilgangi Örgjörvar eða grafískt sniðið GPU-einingar, NPU-einingar eru fínstilltar fyrir stærðfræðilegar aðgerðir sem knýja vélanámslíkön, eins og fylkismargföldun, fléttingarog tensorvinnsla.

Helstu eiginleikar NPU:

Sérhannað fyrir ályktanir úr gervigreind, ekki þjálfun
Framkvæmir samsíða aðgerðir skilvirkt
Bjartsýni fyrir lágt seinkun, mikil afköst vinnuálag
Starfar með verulega minni orkunotkun en GPU-einingar

Á meðan Örgjörvar eru tilvalin fyrir raðrökfræði og GPU-einingar skara fram úr í flutningi og leikjaverkefnum, NPU-einingar eru sniðin að því að flýta fyrir verkefnum eins og:

Hlutagreining
Andlitsgreining
Umbreyting úr rödd í texta
Greiningar á snjallmyndavélum

Tegund örgjörva	Aðalhlutverk	Styrkur	Orkunýtni	Hæfni til gervigreindar
Örgjörvi	Almenn verkefni	Fjölhæfur	Lágt	Takmarkað
GPU	Grafík, gervigreind	Mikil afköst	Miðlungs	Sterkt fyrir þjálfun
NPU	Ályktun gervigreindar	Gervigreindarbjartsýni	Hátt	Best fyrir gervigreind á jaðri

Þegar gervigreind verður innbyggð í fleiri tæki - allt frá snjallsímar til iðnaðar IoT—það NPU stendur upp úr sem mest skilvirk og stigstærðanleg örgjörvi til að virkja snjalla eiginleika beint á brún, án þess að reiða sig á stöðugan aðgang að skýinu.

Hvernig virkar NPU?

A Taugavinnslueining (NPU) er hannað til að framkvæma Verkefni um ályktun gervigreindar með einstaklega hraða og skilvirkni. Ólíkt hefðbundnum örgjörvum starfa örgjörvar með tensor-byggð gagnaskipan, framkvæma gríðarlegt magn af fylkisaðgerðir samhliða — nauðsynlegt fyrir nútíma rekstur djúpnámslíkön eins og CNN (Convolutional Neural Networks) og Endurtekin tauganet (RNN).

Meginreglur vinnu:

SamsíðaNPU-einingar framkvæma margar aðgerðir samtímis, sem dregur verulega úr vinnslutíma verkefna eins og myndaflokkun og talgreining.
Vélbúnaðarhraðað tensorútreikningurInnbyggt tensor kjarnar meðhöndla stórfelld verkefni á skilvirkan hátt fylkismargföldun.
Lítil nákvæmni reikniritMargar NPU-einingar nota INT8 eða FP16 nákvæm snið til að finna jafnvægi á milli nákvæmni og orkunýtni.
LagnakerfisarkitektúrVerkefni eins og gagnasöfnun, þyngdarvinnslaog virkjunarútreikningur eru keyrðar í leiðsluraðferð til að hámarka afköst.

Einfölduð ályktunarferli:

Inntaksgögn (t.d. mynd eða hljóðmerki) er forvinnt.
Gögnin koma inn í Tensorvél NPU fyrir taugaútreikninga.
Fyrirsætunnar þyngd og skekkjur leiðbeina ályktuninni.
Niðurstöður eru afhentar í rauntíma, oft án aðstoðar í skýinu.

Með því að sameina keyrsla með litlum töfum, orkusparandi hönnunog sérstök gervigreindarrökfræði, Örorkueiningar gera tækjum kleift að keyra flóknar gervigreindarlíkön á staðnum. Þetta gerir þá ómissandi fyrir brún tölvunarfræði, snjalltækiog iðnaðar gervigreindarforrit hvar ákvarðanataka í rauntíma er gagnrýninn.

Helstu kostir NPU-eininga

Samþykkt Taugavinnslueiningar (NPU) hefur gjörbylta útbreiðslu Ályktun gervigreindar í báðum brún tæki og skýjaumhverfiNPU-einingar bjóða upp á sérhæfð vinnsluarkitektúr sem gerir kleift að auka afköst og orkunýtni verulega samanborið við hefðbundnar Örgjörvi og GPU lausnir við framkvæmd djúpnámslíkön.

Helstu kostir þess að nota NPU-einingar:

Mikil afköst fyrir ályktanir úr gervigreind
NPU-einingar eru sérstaklega hannaðar fyrir Gervigreindarvinnuálag, framkvæma tauganetaðgerðir með meiri hraða og minni seinkun. Þeir vinna úr samsíða tensorútreikningar skilvirkt og veitir rauntíma innsýn í forrit eins og greining hluta, myndaskiptinguog talgreining.
Orkunýting
Örorkugjafar nota mun minni orku en skjákort, þökk sé lítil nákvæm reiknirit (t.d. INT8, FP16) og bjartsýni arkitektúr. Þetta gerir þá tilvalda fyrir farsíma gervigreind og IoT tæki hvar rafhlöðuending og hitamörk eru gagnrýnin.
Gervigreindargetu í tæki
Með því að virkja staðbundin ályktun, NPU-einingar draga úr þörfinni fyrir skýjavinnslu og bæta persónuvernd gagna, viðbragðstímiog skilvirkni netbandvíddar.
Samþjappað og stigstærðanlegt hönnun
Hægt er að samþætta NPU-einingar í Kerfi á örgjörva (SoC) hönnun, sem gerir framleiðendum kleift að fella inn AI hröðlar í samþjöppuð tæki eins og snjallsímar, klæðnaðartæki, brúnhliðog sjálfstæð kerfi.

Samanburðartafla: NPU vs. GPU og CPU

Eiginleiki	NPU	GPU	Örgjörvi
Tilgangur	Ályktun gervigreindar	Grafík, almenn gervigreind	Almenn tölvuvinnsla
Orkunýtni	⭐⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
Seinkun (í rauntíma)	Lágt	Miðlungs	Hátt
Samhliða gervigreindarvinnuálag	Frábært	Mjög gott	Takmarkað
Tilvalið notkunartilfelli	Gervigreind á jaðri, gervigreind í farsímum	Þjálfun í gervigreind, grafík	Stýrikerfisrökfræði, stýrikerfisverkefni

Með því að samþætta NPU-einingar í lausnir fyrir jaðartölvur sem byggja á gervigreind geta fyrirtæki opnað fyrir hraðvirka vélanámsályktun með lægri rekstrarkostnaði, sem gerir NPU-einingar að grunni næstu kynslóðar gervigreindarvélbúnaðar.

NPU vs. örgjörvi, skjákort og TPU: Samanburðargreining

Þar sem þörfin fyrir rauntíma ályktun gervigreindar vex á milli tækja — allt frá snjallsímum og sjálfkeyrandi ökutækjum til iðnaðarvélmenna — en umræðan um hvaða örgjörvi tekst best á við þetta vinnuálag magnast. Örgjörvar, GPU-einingar, TPU-skjölog NPU-einingar geta allir framkvæmt vélanám verkefni, þau eru fínstillt fyrir mjög mismunandi tilgangi. Að skilja þennan mun er mikilvægt þegar vélbúnaður er valinn fyrir Gervigreindarforrit, sérstaklega hjá brún.

Örgjörvi (CPU)

Hinn Örgjörvi er enn fjölhæfasti örgjörvinn. Hann tekst á við fjölbreytt úrval af almennum tölvuverkefnum, þar á meðal aðgerðir stýrikerfisins, Inntaks-/úttaksstjórnunog raðrökfræðiÞó að örgjörvar geti tæknilega séð framkvæmt ályktanir með gervigreind, eru þeir ekki fínstilltir fyrir samsíða vinnsla sem tauganet krefjast.

GPU (grafíkvinnslueining)

Upphaflega þróað til að birta myndir og myndbönd, GPU hefur reynst mjög áhrifaríkt fyrir samsíða aðgerðir, sem gerir það hentugt fyrir bæði Þjálfun í gervigreind og ályktun. GPU-einingar skara fram úr í gagnaverumhverfi, þar sem orkunotkun og pláss eru minna takmörkuð.

TPU (Tensor vinnslueining)

Þróað af Google, TPU er sniðið fyrir tensorútreikningur í vinnuálagi gervigreindar. Það skilar öflugri þjálfun og ályktunargetu en er aðallega að finna í skýjainnviði eða vélbúnaður í fyrirtækjaflokki.

NPU (taugavinnslueining)

Hannað frá grunni fyrir Ályktun gervigreindar, hinn NPU býður upp á óviðjafnanlega afköst á hvert watt. Það er nú víða innbyggt í Kerfi á örgjörva (SoC) hönnun á snjallsímum, gervigreindarbúnaði og sjálfvirkum vélum.

Tafla yfir samanburð örgjörva

Eiginleiki	Örgjörvi	GPU	TPU	NPU
Hannað fyrir	Almennt til notkunar	Grafík og gervigreind	Tensor Ops	Ályktun gervigreindar
Þjálfun í gervigreind	Fátækur	Frábært	Mjög gott	Takmarkað
Ályktun gervigreindar	Takmarkað	Gott	Frábært	Frábært
Orkunýtni	Lágt	Miðlungs	Lágt	Hátt
Seinkun (verkefni á jaðri)	Hátt	Miðlungs	Lágt	Mjög lágt
Hentar fyrir farsíma/IoT	Fátækur	Fátækur	Takmarkað	Frábært
Rammastuðningur	Breitt	Breitt	Þrengja (Google)	Miðlungs (mismunandi)

Lykilatriði:

GPU-einingar eru æskilegar fyrir Þjálfun á gervigreindarlíkönum og skýjatölvur.
TPU-skjöl eru skýjamiðuð og best innan Vistkerfi Google gervigreindar.
Örgjörvar eru alhæfingar, ekki tilvaldar fyrir djúpnám.
NPU-einingar eru kjörinn kostur fyrir gervigreind í tæki, sem býður upp á besta jafnvægið milli hraða, skilvirkni og lágrar orkunotkunar fyrir ályktunarvinnuálag.

Þar sem gervigreind heldur áfram að færast til brún, NPU stendur upp úr sem hagkvæmasta langtímalausnin fyrir rauntíma, innbyggt vélanám.

Hvar eru NPU-einingar notaðar? Helstu notkunarsvið

Taugavinnslueiningar (NPU) eru nú undirstöðuatriði í fjölbreyttu úrvali Tækni sem knúin er af gervigreind, sérstaklega þeim sem þurfa ályktun í tækinu, lítil orkunotkunog rauntíma svörunÞar sem atvinnugreinar halda áfram að samþættast gervigreind í vinnuflæði þeirra eru NPU-einingar teknar upp bæði neytenda rafeindatækni og iðnaðarkerfi.

1. Snjallsímar og farsímar

Nútímalegt snjallsímar eru búnir örgjörvum til að knýja háþróaða Gervigreindareiginleikar eins og:

Andlitsgreining (t.d. líffræðileg auðkenning)
Myndbæting og greining hluta í myndavélaforritum
Raddaðstoðarmenn og þýðing á tungumáli
Aukinn veruleiki (AR) flutningur í rauntíma

Leiðandi farsímaflísar eins og Taugavél Apple í A-röðinni, Qualcomm Snapdragonog Kirin SoC frá Huawei samþætta örgjörvaeiningar fyrir skilvirkni vinnsla á brún gervigreindar.

2. Jaðartölvur og IoT

Í heimi gervigreind á brún, örgjörvar virkja snjallmyndavélar, klæðanleg tækiog sjálfvirknimiðstöðvar fyrir heimili að keyra flókið vélanámslíkön staðbundið. Þetta dregur úr þörf á skýþjónum og tryggir hraðari ákvarðanataka, jafnvel í umhverfi með takmarkaða tengingu.

3. Bílaiðnaður og vélmenni

NPU-einingar eru sífellt meira notaðar í sjálfkeyrandi ökutæki og vélmennakerfi að vinna úr:

Skynjarasamruni
Akreinagreining
Gangandi vegfarendur
Raddskipunarkerfi

Með því að keyra ályktanir beint á ökutækið eða vélmennið tryggja NPU-einingar rauntímavinnsla með lágmarks seinkun.

4. Gervigreind í iðnaði og heilbrigðisþjónustu

NPU-einingar eru einnig notaðar í sjálfvirkni verksmiðjunnar, fyrirbyggjandi viðhaldog læknisfræðileg myndgreiningÍ snjallframleiðsla, örgjörvar virkja Gervigreindarsjónkerfi til að bera kennsl á galla, flokka efni og fylgjast stöðugt með rekstri án þess að þörf sé á skýjatengingum með mikilli bandvídd.

Helstu framleiðendur og vistkerfi NPU vélbúnaðar

Vöxtur Gervigreind á jaðrinum hefur leitt til verulegra fjárfestinga í Þróun NPU vélbúnaðar af stórum tæknifyrirtækjum. Þessir söluaðilar eru að móta landslagið innbyggð gervigreind með því að bjóða upp á sérhannaðar lausnir sem eru fínstilltar fyrir ályktunarhraði, orkunýtniog sveigjanleiki í samþættinguHvert vörumerki hefur sitt eigið NPU arkitektúr, verkfærakeðja og vistkerfisstuðningur.

1. Apple – Taugavél

Apple's Taugavél, samþætt í þess A-röð og M-röð flísar, knýr háþróaða gervigreindarverkefni í iPhone, iPad og Mac. Það skilar:

Rauntíma andlitsgreining
Siri-vinnsla í tækinu
Snjallar mynd- og myndbandsuppfærslur

2. Huawei – Da Vinci arkitektúr

Huawei's Ascend NPU-einingar og Da Vinci arkitektúr eru miðlæg í því Kirin SoCs og Innviðir gervigreindar:

Hraðari ályktun gervigreindar í farsímar
Dreifing í gagnaver fyrir gervigreind fyrirtækja
Styður MindSpore Gervigreindarrammi

3. Qualcomm – Hexagon DSP með gervigreindarvél

Qualcomm's Sexhyrnings DSP + AI vél er innbyggt í Snapdragon kerfi og býður upp á:

Hröðun gervigreindar fyrir Android forrit
Duglegur vinnsla í tækinu
Samhæfni við TensorFlow Lite og ONNX

4. Google – Edge TPU

Hinn TPU brún, hluti af Google Kórallpallur, er sniðið að IoT og jaðarinnleiðingar:

Bjartsýni fyrir TensorFlow Lite
Ályktun með mjög litlum orkunotkun með gervigreind
Samþjappað form fyrir snjallskynjarar og hlið

5. NVIDIA – NVDLA og Jetson pallur

NVIDIA NVDLA (Djúpnámshraðari) og Jetson serían skila afkastamiklum gervigreindartölvum:

Notað í vélmenni, drónarog sjálfvirkar vélar
Styður ÖÐRUVÍSI, TensorRTog DeepStream SDK

Áskoranir og takmarkanir NPU-eininga

Á meðan Taugavinnslueiningar (NPU) bjóða upp á merkilega kosti í Ályktunarárangur gervigreindar, orkunýtniog brún tölvunarfræði, þau eru ekki án takmarkana. Forritarar og kerfissamþættingaraðilar verða að hafa í huga nokkrar tæknilegar og rekstrarlegar áskoranir þegar þeir taka upp NPU-einingar í Tæki sem eru virk með gervigreind.

1. Samrýmanleiki ramma

Ein af helstu hindrunum er takmarkaður stuðningur við GervigreindarrammarÓlíkt GPU-einingum, sem styðja fjölbreytt úrval kerfa eins og TensorFlow, PyTorchog ONNX, NPU-einingar þurfa oft sérsniðnar verkfærakeðjur eða séreignar SDK-um. Þetta getur leitt til:

Lengri þróunarlotur
Erfiðleikar í líkanbreyting og hagræðing
Ósamræmi í afköstum hjá vélbúnaðarframleiðendum

2. Aðeins ályktunarhæfni

Flestir NPU-einingar eru eingöngu hannaðar fyrir ályktun, ekki þjálfunÞetta þýðir:

Gervigreindarlíkön verða að vera þjálfuð á GPU eða TPU
Öll endurmenntun eða fínstilling krefst utanaðkomandi innviða
Minnkaður sveigjanleiki í nám í tæki

3. Takmarkanir á samþættingu vélbúnaðar

Að samþætta örgjörvaeiningar í innbyggð kerfi eða Kerfi á örgjörva (SoC) hönnun felur í sér málamiðlanir:

Takmarkanir á kísilssvæði
Takmarkanir á hitahönnun
Hugsanleg átök við núverandi I/O og minnisbandvídd

Framtíð örgjörva og gervigreindarbúnaðar

Þar sem eftirspurnin eftir rauntíma ályktun gervigreindar heldur áfram að vaxa í öllum atvinnugreinum, framtíð Taugavinnslueiningar (NPU) er gert ráð fyrir að verði lykilatriði í þróun GervigreindarbúnaðurÞessir sérhæfðu örgjörvar eru að verða öflugri, samþjappaðir og orkusparandi — sem setur þá í staðinn sem kjarnaþátt í næstu kynslóð af Tæki fyrir gervigreind á jaðri, snjallskynjararog sjálfstæð kerfi.

Vaxandi þróun í þróun NPU

Strangari SoC-samþætting
NPU-fyrirtæki eru í auknum mæli samþætt í Kerfi á örgjörva (SoC) hönnun ásamt örgjörvum, skjákortum og internetþjónustuaðilum. Þessi sameinaða arkitektúr gerir kleift að hraða gagnavinnsluleiðslur, dregur úr töf og minnkar flækjustig kerfisins.
Stuðningur við ólíkar tölvuvinnslur
Framtíðar örgjörvaeiningar munu vinna betur með öðrum gervigreindarhröðlum og dreifa vinnuálagi yfir Örgjörvar, skjákort og TPU-einingar fyrir bestu mögulegu afköst.
Bætt samhæfni við ramma
Söluaðilar eru að byggja upp stuðning við almennar gervigreindarramma eins og ONNX, TensorFlow Liteog PyTorch farsíma, að draga úr námsferill forritara og hvetja til dreifingar á mörgum kerfum.
Útþensla út fyrir neytendatækja
NPU-samtök munu gegna stærra hlutverki í iðnaðar sjálfvirkni, snjall heilbrigðisþjónusta, brún vélmenni, gervigreind í landbúnaðiog eftirlitskerfi, þar sem Lág-afl, hraðvirk ályktun er gagnrýninn.

Í heimi sem stefnir í átt að alls staðar nálæg greind, örgjörvar munu ekki aðeins flýta fyrir gervigreind heldur einnig gera hana enn betri aðgengilegt, sjálfbærog öruggtHlutverk þeirra í mótun næstu kynslóðar innbyggðra kerfa, frá Myndavélar knúnar gervigreind til sjálfvirkar leiðsögukerfi, undirstrikar vaxandi mikilvægi þess að lénsbundin reikniafrit á tímum gervigreindar.