რა არის NPU?

ძირითადი დასკვნები:

• გრაფიკული პროცესორები სასურველია ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ტრენინგი და ღრუბლოვანი კომპიუტერული ტექნოლოგიები.

• TPU-ები ღრუბელზე ორიენტირებული და საუკეთესოა Google-ის ხელოვნური ინტელექტის ეკოსისტემა.

• პროცესორები არიან გენერალისტები, არ არიან იდეალური ღრმა სწავლებისთვის.

• NPU-ები საუკეთესო არჩევანია მოწყობილობაზე დამონტაჟებული ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც გთავაზობთ სიჩქარის, ეფექტურობისა და დაბალი სიმძლავრის საუკეთესო ბალანსი ინფერენციის სამუშაო დატვირთვებისთვის.

რადგან ხელოვნური ინტელექტი აგრძელებს მოძრაობას კიდეNPU გამოირჩევა, როგორც ყველაზე სიცოცხლისუნარიანი გრძელვადიანი გადაწყვეტა რეალურ დროში, ჩაშენებული მანქანური სწავლება.

სად გამოიყენება NPU-ები? ძირითადი გამოყენება

ნეირონული დამუშავების ერთეულები (NPU) ამჟამად ფართო სპექტრის ფუნდამენტურ კომპონენტს წარმოადგენს ხელოვნური ინტელექტით მართული ტექნოლოგიებიგანსაკუთრებით მათთვის, ვისაც სჭირდება მოწყობილობაზე დასკვნა, დაბალი ენერგომოხმარებადა რეალურ დროში რეაგირებარადგან ინდუსტრიები აგრძელებენ ინტეგრაციას ხელოვნური ინტელექტი მათ სამუშაო პროცესებში, NPU-ები გამოიყენება როგორც სამომხმარებლო ელექტრონიკა და სამრეწველო სისტემები.

1. სმარტფონები და მობილური მოწყობილობები

თანამედროვე სმარტფონები აღჭურვილია NPU-ებით მოწინავე მოწყობილობების კვებისთვის ხელოვნური ინტელექტის ფუნქციები როგორიცაა:

• სახის ამოცნობა (მაგ., ბიომეტრიული ავთენტიფიკაცია)

• ფოტოს გაუმჯობესება და ობიექტის აღმოჩენა კამერის აპლიკაციებში

• ხმოვანი ასისტენტები და ენის თარგმანი

• გაძლიერებული რეალობა (AR) რეალურ დროში რენდერინგი

წამყვანი მობილური ჩიპსეტები, როგორიცაა Apple-ის A სერიის ნეირონული ძრავა, Qualcomm Snapdragonდა Huawei-ს Kirin SoC ინტეგრირება NPU-ებისთვის ეფექტურობისთვის კიდის ხელოვნური ინტელექტის დამუშავება.

2. Edge Computing და IoT

სამყაროში კიდეების ხელოვნური ინტელექტი, NPU-ები საშუალებას იძლევა ჭკვიანი კამერები, ტარებადი მოწყობილობებიდა სახლის ავტომატიზაციის ჰაბები რთულის გასაშვებად მანქანური სწავლების მოდელები ლოკალურად. ეს ამცირებს ღრუბლოვან სერვერებზე დამოკიდებულებას და უზრუნველყოფს უფრო სწრაფ გადაწყვეტილების მიღება, შეზღუდული კავშირის მქონე გარემოშიც კი.

3. ავტომობილები და რობოტიკა

NPU-ები სულ უფრო ხშირად გამოიყენება ავტონომიური მანქანები და რობოტული სისტემები დასამუშავებლად:

• სენსორების შერწყმა

• ზოლის ამოცნობა

• ფეხით მოსიარულეთა ამოცნობა

• ხმოვანი ბრძანების სისტემები

სატრანსპორტო საშუალებაზე ან რობოტზე უშუალოდ დასკვნის გაშვებით, NPU-ები უზრუნველყოფენ რეალურ დროში დამუშავება მინიმალური ლატენტობით.

4. სამრეწველო და ჯანდაცვის ხელოვნური ინტელექტი

NPU-ები ასევე გამოიყენება ქარხნის ავტომატიზაცია, პროგნოზირებადი ტექნიკური მომსახურებადა სამედიცინო ვიზუალიზაცია. ში ჭკვიანი წარმოება, NPU-ები საშუალებას იძლევა ხელოვნური ინტელექტის ხედვის სისტემები დეფექტების იდენტიფიცირებისთვის, მასალების კლასიფიკაციისთვის და ოპერაციების უწყვეტი მონიტორინგისთვის მაღალი გამტარუნარიანობის ღრუბლოვანი კავშირების საჭიროების გარეშე.

ძირითადი NPU აპარატურის მომწოდებლები და ეკოსისტემები

ზრდა ხელოვნური ინტელექტი ზღვარზეა მნიშვნელოვანი ინვესტიციები გამოიწვია NPU აპარატურის შემუშავება მსხვილი ტექნოლოგიური კომპანიების მიერ. ეს გამყიდველები ქმნიან ლანდშაფტს ჩაშენებული ხელოვნური ინტელექტი სპეციალურად შემუშავებული, ოპტიმიზირებული გადაწყვეტილებების შეთავაზებით დასკვნის სიჩქარე, ენერგოეფექტურობადა ინტეგრაციის მოქნილობათითოეულ ბრენდს აქვს საკუთარი NPU არქიტექტურა, ხელსაწყოების ჯაჭვი და ეკოსისტემის მხარდაჭერა.

1. Apple – ნეირონული ძრავა

Apple-ის ნეირონული ძრავა, ინტეგრირებული მის A და M სერიის ჩიპები, iPhone-ებში, iPad-ებსა და Mac-ებში ხელოვნური ინტელექტის მოწინავე ამოცანების შესრულებას უზრუნველყოფს. ის უზრუნველყოფს:

• რეალურ დროში სახის ამოცნობა

• მოწყობილობაზე Siri-ს დამუშავება

• ჭკვიანი ფოტოებისა და ვიდეოების გაუმჯობესება

2. Huawei – Da Vinci Architecture

Huawei-ს Ascend NPU-ები და და ვინჩის არქიტექტურა მისი ცენტრალური ნაწილია კირინის SoC-ები და ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურა:

• დაჩქარებული ხელოვნური ინტელექტის დასკვნა მობილური მოწყობილობები

• განლაგება მონაცემთა ცენტრები საწარმოს ხელოვნური ინტელექტისთვის

• მხარს უჭერს MindSpore ხელოვნური ინტელექტის ჩარჩო

3. Qualcomm – Hexagon DSP ხელოვნური ინტელექტის ძრავით

Qualcomm-ის Hexagon DSP + ხელოვნური ინტელექტის ძრავა ჩაშენებულია Snapdragon პლატფორმებში და გთავაზობთ:

• ხელოვნური ინტელექტის აჩქარება Android აპლიკაციებისთვის

• ეფექტური მოწყობილობაზე დამუშავება

• თავსებადობა TensorFlow Lite და ONNX

4. Google – Edge TPU

ის Edge TPU, Google-ის ნაწილი Coral პლატფორმა, მორგებულია ნივთების ინტერნეტის და Edge-ის განლაგება:

• ოპტიმიზებულია TensorFlow Lite

• ულტრა დაბალი სიმძლავრის ხელოვნური ინტელექტის დასკვნა

• კომპაქტური ფორმის ფაქტორი ჭკვიანი სენსორები და კარიბჭეები

5. NVIDIA – NVDLA და Jetson პლატფორმა

NVIDIA-ს NVDLA (ღრმა სწავლების ამაჩქარებელი) და ჯეტსონის სერია მაღალი ხარისხის ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლების უზრუნველყოფა:

• გამოყენებული რობოტიკა, დრონებიდა ავტონომიური მანქანები

• მხარს უჭერს განსხვავებული, TensorRTდა DeepStream SDK

NPU-ების გამოწვევები და შეზღუდვები

სანამ ნეირონული დამუშავების ერთეულები (NPU) შესამჩნევ უპირატესობებს გვთავაზობს ხელოვნური ინტელექტის დასკვნის შესრულება, ენერგოეფექტურობადა Edge Computing, ისინი შეზღუდვების გარეშე არ არიან. დეველოპერებმა და სისტემურმა ინტეგრატორებმა NPU-ების დანერგვისას რამდენიმე ტექნიკური და ოპერაციული გამოწვევა უნდა გაითვალისწინონ. ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი მოწყობილობები.

1. ჩარჩოს თავსებადობა

ერთ-ერთი მთავარი დაბრკოლება შეზღუდული მხარდაჭერაა ხელოვნური ინტელექტის ჩარჩოებიGPU-ებისგან განსხვავებით, რომლებიც მხარს უჭერენ პლატფორმების ფართო სპექტრს, როგორიცაა ტენსორფლოუ, PyTorchდა ONNX, NPU-ები ხშირად საჭიროებენ ინდივიდუალური ხელსაწყოების ჯაჭვები ან საკუთრების SDK-ები. ამან შეიძლება გამოიწვიოს:

• უფრო ხანგრძლივი განვითარების ციკლები

• სირთულე მოდელის კონვერტაცია და ოპტიმიზაცია

• აპარატურის მომწოდებლებს შორის არათანმიმდევრული მუშაობა

2. მხოლოდ დასკვნის გამოტანის შესაძლებლობა

NPU-ების უმეტესობა სპეციალურად ამისთვისაა შექმნილი. დასკვნა, არა ტრენინგიეს ნიშნავს:

• ხელოვნური ინტელექტის მოდელები უნდა გაწვრთნილ იქნას გრაფიკული პროცესორები ან TPU-ები

• ნებისმიერი გადამზადება ან დახვეწა გარე ინფრასტრუქტურას მოითხოვს

• შემცირებული მოქნილობა მოწყობილობაზე სწავლა

3. აპარატურის ინტეგრაციის შეზღუდვები

NPU-ების ინტეგრირება ჩაშენებულ სისტემებში ან ჩიპზე დაფუძნებული სისტემა (SoC) დიზაინი მოიცავს კომპრომისებს:

• სილიკონის ფართობის შეზღუდვები

• თერმული დიზაინის შეზღუდვები

• პოტენციური კონფლიქტები არსებული შეყვანა/გამოსვლა და მეხსიერების გამტარობა