בלוג

מה זה NPU?

2024-08-13 16:29:49

בתהליך המתפתח במהירות של ימינו עולם מונע על ידי בינה מלאכותיתהדרישה לחישוב מהיר ויעיל יותר הובילה ליצירת מעבדים מיוחדים כמו יחידת עיבוד עצבית (NPU)בניגוד למסורתי מעבדים אוֹ מעבדים גרפיים, NPU בנוי במיוחד כדי להאיץ הסקה של למידת מכונה, במיוחד עבור רשתות עצביות עמוקות בשימוש ב ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, ו זיהוי קולי.

אן NPU הוא סוג של מאיץ בינה מלאכותית המספק עיבוד בעל ביצועים גבוהים ובזמן השהייה נמוך עבור משימות הדורשות חישוב מקבילי ו פעולות טנזורמעבדים אלה משולבים כעת במגוון רחב של פלטפורמות - החל מ סמארטפונים ו מכשירי IoT אֶל מערכות רכב ו תשתית מחשוב קצה—מאפשר בינה מלאכותית במכשיר עם צריכת חשמל מינימלית.

למה NPUs חשובים:

ביצועים משופרים בזמן אמת עבור עומסי עבודה של בינה מלאכותית
צריכת אנרגיה נמוכה יותר בהשוואה לפתרונות מבוססי GPU
הסתמכות מופחתת על הסקת מסקנות בענן, שיפור פרטיות הנתונים והשהייה
מדרגיות עבור התקנים קומפקטיים ומערכות משובצות

עלייתו של בינה מלאכותית בקצה והתפשטות של יישומים המונעים על ידי בינה מלאכותית חשוב להבין מהי יחידת עיבוד יחידה (NPU) וכיצד היא שונה מיחידות עיבוד אחרות. במאמר זה נחקור את אַדְרִיכָלוּת, מקרי שימוש, והערך האסטרטגי של יחידות NPU בהקשר הרחב יותר של מחשוב חכם.

מהו NPU? סקירה טכנית

א יחידת עיבוד עצבית (NPU) הוא מיקרו-מעבד ייעודי שתוכנן במיוחד לטפל בינה מלאכותית (AI) עומסי עבודה, במיוחד אלו הכוללים למידה עמוקה ו הסקת מסקנות של רשת נוירוניםבניגוד לשימוש כללי מעבדים או בעל אוריינטציה גרפית מעבדים גרפיים, יחידות NPU ממוטבות לפעולות המתמטיות המניעות מודלים של למידת מכונה, כגון כפל מטריצות, קונבולוציות, ו עיבוד טנזורים.

מאפייני ליבה של NPU:

נבנה במיוחד עבור הסקה מבוססת בינה מלאכותית, לא אימון
מבצע פעולות מקבילות ביעילות
אופטימלי עבור השהייה נמוכה, תפוקה גבוהה עומסי עבודה
פועל באופן משמעותי צריכת חשמל נמוכה יותר מאשר GPU

בְּעוֹד מעבדים אידיאליים עבור לוגיקה סדרתית ו מעבדים גרפיים מצטיינים במשימות רינדור ומשחקים, יחידות NPU מותאמים להאצת משימות כמו:

זיהוי עצמים
זיהוי פנים
המרה מקול לטקסט
ניתוח מצלמה חכמה

סוג המעבד	תפקיד ראשי	כּוֹחַ	יעילות אנרגיה	התאמה לבינה מלאכותית
מעבד	משימות כלליות	רַב צְדָדִי	נָמוּך	מוּגבָּל
כרטיס מסך	גרפיקה, בינה מלאכותית	תפוקה גבוהה	בֵּינוֹנִי	חזק לאימונים
NPU	הסקת מסקנות של בינה מלאכותית	מותאם לבינה מלאכותית	גָבוֹהַ	הטוב ביותר עבור בינה מלאכותית בקצה

ככל שבינה מלאכותית מוטמעת ביותר מכשירים - החל מ סמארטפונים אֶל האינטרנט של הדברים התעשייתי—ה- NPU בולט בתור הכי הרבה יעיל וניתן להרחבה מעבד להפעלת תכונות חכמות ישירות ב- קָצֶה, מבלי להסתמך על גישה מתמדת לענן.

איך עובד NPU?

א יחידת עיבוד עצבית (NPU) מתוכנן לביצוע משימות הסקה של בינה מלאכותית במהירות ויעילות יוצאות דופן. בניגוד למעבדים מסורתיים, מעבדי NPU פועלים על מבני נתונים מבוססי טנזורים, ביצוע כמויות אדירות של פעולות מטריצה במקביל - חיוני להפעלה מודרנית מודלים של למידה עמוקה כְּגוֹן רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNN) ו רשתות נוירונים חוזרות (RNNs).

עקרונות עבודה מרכזיים:

מַקבִּילוּתביצועי רכיבי NPU מספר פעולות בו זמנית, מה שמפחית באופן דרסטי את זמן העיבוד של משימות כמו סיווג תמונות ו זיהוי דיבור.
חישוב טנזור מואץ בחומרהמובנה ליבות טנזור להתמודד ביעילות עם פעולות בקנה מידה גדול כפל מטריצות.
אריתמטיקה בעלת דיוק נמוך: יחידות NPU רבות משתמשות INT8 אוֹ FP16 פורמטים מדויקים כדי למצוא איזון בין דִיוּק ו יעילות אנרגיה.
ארכיטקטורת צינורותמשימות כגון אחזור נתונים, עיבוד משקל, ו חישוב ההפעלה מבוצעים ברצף צינורות כדי למקסם את התפוקה.

זרימת הסקה פשוטה:

נתוני קלט (למשל, אות תמונה או שמע) עובר עיבוד מקדים.
הנתונים נכנסים ל מנוע הטנזור של NPU עבור חישוב עצבי.
של המודל משקלים והטיות להנחות את המסקנה.
התוצאות מועברות בזמן אמת, לרוב ללא סיוע בענן.

על ידי שילוב ביצוע בעל השהייה נמוכה, עיצוב יעיל באנרגיה, ו לוגיקה ייעודית של בינה מלאכותית, יחידות NPU מאפשרות למכשירים לפעול מודלים מורכבים של בינה מלאכותית באופן מקומי. זה הופך אותם לחיוניים עבור מחשוב קצה, מכשירים חכמים, ו יישומי בינה מלאכותית תעשייתיים אֵיפֹה קבלת החלטות בזמן אמת הוא קריטי.

יתרונות עיקריים של יחידות NPU

אימוץ יחידות עיבוד עצביות (NPU) חוללה מהפכה בפריסה של הסקת מסקנות של בינה מלאכותית בשניהם מכשירי קצה ו סביבות ענןיחידות NPU מספקות ארכיטקטורת עיבוד מיוחדת המאפשר שיפורים משמעותיים בביצועים וביעילות אנרגטית בהשוואה למסורתי מעבד ו כרטיס מסך פתרונות בעת ביצוע מודלים של למידה עמוקה.

היתרונות העיקריים של שימוש ב-NPUs:

ביצועים גבוהים להסקת מסקנות של בינה מלאכותית
יחידות NPU בנויות במיוחד עבור עומסי עבודה של בינה מלאכותית, ביצוע פעולות רשת נוירונים עם מהירות גבוהה יותר והשהיה נמוכה יותר. הם מעבדים חישובי טנזורים מקבילים ביעילות, ומספק תובנות בזמן אמת ביישומים כמו זיהוי עצמים, פילוח תמונה, ו זיהוי דיבור.
יעילות אנרגטית
מעבדי NPU צורכים פחות חשמל באופן משמעותי מאשר מעבדי GPU, הודות ל... אריתמטיקה בעלת דיוק נמוך (למשל, INT8, FP16) וארכיטקטורה אופטימלית. זה הופך אותם לאידיאליים עבור בינה מלאכותית ניידת ו מכשירי IoT אֵיפֹה חיי סוללה ו גבולות תרמיים הם קריטיים.
יכולות בינה מלאכותית במכשיר
על ידי הפעלת הסקה מקומיתיחידות NPU מפחיתות את הצורך בעיבוד ענן, ומשפרות פרטיות נתונים, זמן תגובה, ו יעילות רוחב הפס של הרשת.
עיצוב קומפקטי וניתן להרחבה
ניתן לשלב NPUs ב מערכת על שבב (SoC) עיצובים, המאפשרים ליצרנים להטמיע מאיצי בינה מלאכותית לתוך מכשירים קומפקטיים כגון סמארטפונים, מכשירים לבישים, שערי קצה, ו מערכות אוטונומיות.

טבלת השוואה: NPU לעומת GPU ו-CPU

תכונה	NPU	כרטיס מסך	מעבד
מַטָרָה	הסקת מסקנות של בינה מלאכותית	גרפיקה, בינה מלאכותית כללית	מחשוב למטרות כלליות
יעילות אנרגיה	⭐⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
זמן השהייה (בזמן אמת)	נָמוּך	בֵּינוֹנִי	גָבוֹהַ
עומסי עבודה מקבילים של בינה מלאכותית	מְעוּלֶה	טוב מאוד	מוּגבָּל
מקרה שימוש אידיאלי	בינה מלאכותית בקצה, בינה מלאכותית במובייל	אימון בינה מלאכותית, גרפיקה	לוגיקת בקרה, משימות מערכת הפעלה

על ידי שילוב יחידות NPU בפתרונות מחשוב קצה מבוססי בינה מלאכותית, עסקים יכולים לשחרר הסקה של למידת מכונה במהירות גבוהה עם עלויות תפעול נמוכות יותר, מה שהופך את יחידות NPU לבסיס של חומרת בינה מלאכותית מהדור הבא.

NPU לעומת CPU, GPU ו-TPU: ניתוח השוואתי

ככל הצורך ב הסקה של בינה מלאכותית בזמן אמת גדל על פני מכשירים שונים - החל מסמארטפונים וכלי רכב אוטונומיים ועד לרובוטיקה תעשייתית - והוויכוח על איזה מעבד מטפל בצורה הטובה ביותר בעומסי עבודה אלה מתעצם. מעבדים, מעבדים גרפיים, TPUs, ו יחידות NPU כולם יכולים לבצע למידת מכונה משימות, הן מותאמות למטרות שונות מאוד. הבנת ההבדלים הללו היא קריטית בבחירת חומרה עבור יישומי בינה מלאכותית, במיוחד ב- קָצֶה.

מעבד (יחידת עיבוד מרכזית)

ה מעבד נותר המעבד הרב-תכליתי ביותר. הוא מטפל במגוון רחב של משימות מחשוב כלליות, כולל פונקציות מערכת ההפעלה, ניהול קלט/פלט, ו לוגיקה סדרתיתבעוד שמעבדים יכולים מבחינה טכנית לבצע הסקה מבוססת בינה מלאכותית, הם אינם מותאמים במיוחד עבור עיבוד מקבילי שרשתות עצביות דורשות.

יחידת עיבוד גרפית (GPU)

פותח בתחילה לצורך עיבוד תמונות ווידאו, כרטיס מסך הוכח יעיל ביותר עבור פעולות מקבילות, מה שהופך אותו מתאים לשניהם אימון בינה מלאכותית ו מַסְקָנָהמעבדים גרפיים מצטיינים ב סביבות מרכז נתונים, שבהם צריכת החשמל והמקום פחות מוגבלים.

יחידת עיבוד טנזור (TPU)

שפותח על ידי גוגל, ה TPU מותאם עבור חישוב טנזורים בעומסי עבודה של בינה מלאכותית. הוא מספק ביצועי אימון והסקה חזקים אך נמצא בעיקר ב תשתית ענן אוֹ חומרה ברמה ארגונית.

יחידת עיבוד עצבית (NPU)

תוכנן מהיסוד עבור הסקת מסקנות של בינה מלאכותית, ה- NPU מציע ביצועים ללא תחרות לכל וואט. כיום הוא משולב באופן נרחב ב מערכת על שבב (SoC) עיצובים על פני סמארטפונים, מכשירי קצה מבוססי בינה מלאכותית ומכונות אוטונומיות.

טבלת השוואת מעבדים

תכונה	מעבד	כרטיס מסך	TPU	NPU
מיועד ל	לשימוש כללי	גרפיקה ובינה מלאכותית	פעולות טנזור	הסקת מסקנות של בינה מלאכותית
אימון בינה מלאכותית	יָרוּד	מְעוּלֶה	טוב מאוד	מוּגבָּל
הסקת מסקנות של בינה מלאכותית	מוּגבָּל	טוֹב	מְעוּלֶה	מְעוּלֶה
יעילות אנרגיה	נָמוּך	בֵּינוֹנִי	נָמוּך	גָבוֹהַ
השהייה (משימות קצה)	גָבוֹהַ	בֵּינוֹנִי	נָמוּך	נמוך מאוד
התאמה למובייל/IoT	יָרוּד	יָרוּד	מוּגבָּל	מְעוּלֶה
תמיכה במסגרת	רָחָב	רָחָב	צמצם (גוגל)	בינוני (משתנה)

נקודות מפתח:

מעבדים גרפיים עדיפים עבור אימון מודל בינה מלאכותית ו מחשוב ענן.
TPUs ממוקדים בענן והם הטובים ביותר בתוך מערכת האקולוגיה של גוגל בתחום הבינה המלאכותית.
מעבדים הם גנרליסטים, לא אידיאליים ללמידה עמוקה.
יחידות NPU הם הבחירה המועדפת עבור בינה מלאכותית במכשיר, המציע את האיזון הטוב ביותר בין מהירות, יעילות וצריכת חשמל נמוכה עבור עומסי עבודה של הסקה.

ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה לנוע אל קָצֶה, ה-NPU בולט כפתרון לטווח ארוך האפשרי ביותר עבור למידת מכונה משובצת בזמן אמת.

היכן משתמשים ביחידות NPU? יישומים מרכזיים

יחידות עיבוד עצביות (NPU) מהווים כיום מרכיב יסודי במגוון רחב של טכנולוגיות מונעות בינה מלאכותית, במיוחד אלו הדורשים הסקה במכשיר, צריכת חשמל נמוכה, ו תגובתיות בזמן אמתככל שתעשיות ממשיכות להשתלב בינה מלאכותית לתוך תהליכי העבודה שלהם, יחידות NPU מאומצות בשניהם מוצרי אלקטרוניקה ו מערכות תעשייתיות.

1. טלפונים חכמים ומכשירים ניידים

מוֹדֶרנִי סמארטפונים מצוידים ב-NPUs כדי להפעיל מתקדמים תכונות בינה מלאכותית כְּגוֹן:

זיהוי פנים (למשל, אימות ביומטרי)
שיפור תמונות ו זיהוי עצמים באפליקציות מצלמה
עוזרי קול ו תרגום שפה
מציאות רבודה (AR) רינדור בזמן אמת

ערכות שבבים מובילות למכשירים ניידים כמו מנוע העצבים מסדרת A של אפל, קוואלקום סנאפדרגון, ו ה-Kirin SoC של Huawei שלב יחידות NPU ליעילות עיבוד בינה מלאכותית בקצה.

2. מחשוב קצה ו-IoT

בעולם של בינה מלאכותית בקצה, יחידות NPU מאפשרות מצלמות חכמות, מכשירים לבישים, ו רכזות אוטומציה ביתית להפעיל מורכב מודלים של למידת מכונה באופן מקומי. זה מפחית את התלות בשרתי ענן ומבטיח מהירות מהירה יותר קבלת החלטות, אפילו בסביבות עם קישוריות מוגבלת.

3. רכב ורובוטיקה

יחידות NPU נפרסות יותר ויותר ב כלי רכב אוטונומיים ו מערכות רובוטיקה לעבד:

היתוך חיישנים
זיהוי נתיבים
זיהוי הולכי רגל
מערכות פקודה קולית

על ידי הרצת הסקה ישירות על הרכב או הרובוט, יחידות NPU מבטיחות עיבוד בזמן אמת עם השהייה מינימלית.

4. בינה מלאכותית תעשייתית ובריאותית

NPUs משמשים גם ב אוטומציה של מפעלים, תחזוקה חזויה, ו הדמיה רפואיתב ייצור חכם, יחידות NPU מאפשרות מערכות ראייה של בינה מלאכותית לזהות פגמים, לסווג חומרים ולנטר פעולות באופן רציף ללא צורך בחיבורי ענן בעלי רוחב פס גבוה.

ספקי חומרה ומערכות אקולוגיות מרכזיות של NPU

הצמיחה של בינה מלאכותית בקצה הובילה להשקעות משמעותיות ב פיתוח חומרת NPU על ידי חברות טכנולוגיה גדולות. ספקים אלה מעצבים את נוף ה... בינה מלאכותית משובצת על ידי הצעת פתרונות ייעודיים המותאמים במיוחד עבור מהירות הסקה, יעילות אנרגיה, ו גמישות אינטגרציהלכל מותג יש את שלו ארכיטקטורת NPU, שרשרת כלים ותמיכה במערכת אקולוגית.

1. אפל - מנוע עצבי

של אפל מנוע עצבי, משולב בתוך שלו שבבי סדרה A וסדרה M, מפעילה משימות בינה מלאכותית מתקדמות באייפונים, אייפד ומקינטוש. היא מספקת:

בזמן אמת זיהוי פנים
עיבוד סירי במכשיר
שיפורי תמונות ווידאו חכמים

2. Huawei – ארכיטקטורת דה וינצ'י

של וואווי יחידות NPU של Ascend ו אדריכלות דה וינצ'י מרכזיים בה קירין SoCs ו תשתית בינה מלאכותית:

הסקת מסקנות מואצת של בינה מלאכותית ב מכשירים ניידים
פריסה ב מרכזי נתונים עבור בינה מלאכותית ארגונית
תומך מיינדספור מסגרת בינה מלאכותית

3. קוואלקום – Hexagon DSP עם מנוע בינה מלאכותית

של קוואלקום מנוע DSP + בינה מלאכותית משושה מוטמע בפלטפורמות Snapdragon, ומציע:

האצת בינה מלאכותית עבור אפליקציות אנדרואיד
יָעִיל עיבוד במכשיר
תאימות עם TensorFlow לייט ו ONNX

4. גוגל – אדג' TPU

ה אדג' TPU, חלק מגוגל פלטפורמת אלמוגים, מותאם עבור פריסות IoT וקצה:

אופטימלי עבור TensorFlow לייט
הסקת מסקנות של בינה מלאכותית בעלת צריכת חשמל נמוכה במיוחד
גורם צורה קומפקטי עבור חיישנים חכמים ו שערים

5. NVIDIA – NVDLA ופלטפורמת Jetson

של NVIDIA NVDLA (מאיץ למידה עמוקה) ו סדרת ג'טסון לספק מחשוב בינה מלאכותית בעל ביצועים גבוהים:

בשימוש ב רובוטיקה, רחפנים, ו מכונות אוטונומיות
תומך שׁוֹנֶה, טנזור RT, ו ערכת פיתוח תוכנה של DeepStream

אתגרים ומגבלות של יחידות NPU

בְּעוֹד יחידות עיבוד עצביות (NPU) מציעים יתרונות יוצאי דופן ב ביצועי הסקה של בינה מלאכותית, יעילות אנרגיה, ו מחשוב קצה, הם אינם נטולי מגבלות. מפתחים ומשלבי מערכות חייבים לשקול מספר אתגרים טכניים ותפעוליים בעת אימוץ יחידות NPU ב מכשירים התומכים בבינה מלאכותית.

1. תאימות מסגרת

אחד המכשולים המרכזיים הוא תמיכה מוגבלת ב מסגרות בינה מלאכותיתבניגוד למעבדים גרפיים (GPUs), התומכים במגוון רחב של פלטפורמות כגון TensorFlow, פייטורך, ו ONNX, יחידות NPU דורשות לעתים קרובות שרשראות כלים בהתאמה אישית או ערכות פיתוח תוכנה קנייניות. זה יכול להוביל ל:

מחזורי פיתוח ארוכים יותר
קושי ב המרה ואופטימיזציה של מודלים
ביצועים לא עקביים בין ספקי חומרה

2. יכולת הסקה בלבד

רוב יחידות ה-NPU מיועדות אך ורק עבור מַסְקָנָה, לא הַדְרָכָהמשמעות הדבר היא:

יש לאמן מודלים של בינה מלאכותית מעבדים גרפיים או מעבדי TPU
כל הכשרה מחדש או כוונון עדין דורשים תשתית חיצונית
גמישות מופחתת ב למידה במכשיר

3. אילוצי שילוב חומרה

שילוב יחידות NPU במערכות משובצות או מערכת על שבב (SoC) עיצובים כרוכים בפשרות:

מגבלות שטח הסיליקון
אילוצי תכנון תרמי
התנגשויות פוטנציאליות עם רוחב פס קיים של קלט/פלט וזיכרון

עתיד ה-NPUs וחומרת בינה מלאכותית

ככל שהביקוש ל הסקה של בינה מלאכותית בזמן אמת ממשיכה לצמוח בתעשיות השונות, עתיד יחידות עיבוד עצביות (NPU) צפוי להיות מרכזי בהתפתחות של חומרת בינה מלאכותיתמעבדים מיוחדים אלה הופכים לחזקים יותר, קומפקטיים יותר וחסכוניים יותר באנרגיה - מה שממצב אותם כמרכיב מרכזי בדור הבא של מכשירי בינה מלאכותית בקצה, חיישנים חכמים, ו מערכות אוטונומיות.

מגמות מתפתחות בפיתוח NPU

אינטגרציה הדוקה יותר של SoC
יחידות NPU משולבות יותר ויותר ב מערכת על שבב (SoC) עיצובים לצד מעבדים, כרטיסי מסך וספקי אינטרנט. ארכיטקטורה מאוחדת זו מאפשרת גישה מהירה יותר צינורות עיבוד נתונים, מפחית את זמן ההשהיה ומוריד את מורכבות המערכת.
תמיכה במחשוב הטרוגני
יחידות NPU עתידיות יעבדו בצורה חלקה יותר עם מאיצי בינה מלאכותית אחרים, ויחלקו עומסי עבודה על פני מעבדים, כרטיסי מסך ו-TPU לביצועים אופטימליים.
תאימות משופרת למסגרת
ספקים בונים תמיכה במסגרות בינה מלאכותית מרכזיות כמו ONNX, TensorFlow לייט, ו PyTorch נייד, צמצום ה- עקומת הלמידה של המפתחים ועידוד פריסה חוצת פלטפורמות.
התרחבות מעבר למכשירי צריכה
ל-NPUs יהיה תפקיד גדול יותר ב אוטומציה תעשייתית, שירותי בריאות חכמים, רובוטיקה קצה, בינה מלאכותית בחקלאות, ו מערכות מעקב, איפה הסקה בעלת צריכת חשמל נמוכה ומהירות גבוהה הוא קריטי.

בעולם שנע לעבר אינטליגנציה בכל מקום, יחידות NPU לא רק יאיצו את הבינה המלאכותית אלא גם יהפכו אותה ליותר נָגִישׁ, בר-קיימא, ו מְאוּבטָחתפקידם בעיצוב מערכות משובצות מהדור הבא, מ מצלמות המופעלות על ידי בינה מלאכותית אֶל פלטפורמות ניווט אוטונומיות, מדגיש את החשיבות הגוברת של ארכיטקטורת מחשוב ספציפית לתחום בעידן הבינה המלאכותית.