NPU дегеніміз не?

Негізгі қорытындылар:

• графикалық процессорлар үшін артықшылық беріледі AI моделін оқыту және бұлтты есептеулер.

• TPU бұлтқа бағытталған және ең жақсы Google AI экожүйесі.

• Орталық процессорлар терең білім алу үшін мінсіз емес, генералистер.

• NPUs үшін басты таңдау болып табылады құрылғыдағы AI, ұсынады жылдамдықтың, тиімділіктің және төмен қуаттың ең жақсы балансы қорытынды жұмыс жүктемелері үшін.

AI көшуді жалғастырған сайын жиегі, NPU ең өміршең ұзақ мерзімді шешім ретінде ерекшеленеді нақты уақыттағы, енгізілген машиналық оқыту.

NPU қайда қолданылады? Негізгі қолданбалар

Нейрондық өңдеу бірліктері (NPU) қазір кең ауқымда негізгі құрамдас болып табылады AI басқаратын технологиялар, әсіресе талап ететіндер құрылғыдағы қорытынды, төмен қуат тұтыну, және нақты уақыттағы жауап беру мүмкіндігі. Өйткені салалар интеграциялануын жалғастыруда жасанды интеллект олардың жұмыс үрдісінде NPU екеуінде де қабылданады тұрмыстық электроника және өнеркәсіптік жүйелер.

1. Смартфондар мен мобильді құрылғылар

Қазіргі заманғы смартфондар жетілдірілген қуат беру үшін NPU-мен жабдықталған AI мүмкіндіктері сияқты:

• Бет-әлпетті тану (мысалы, биометриялық аутентификация)

• Фотоны жақсарту және объектіні анықтау камера қолданбаларында

• Дауыстық көмекшілер және тілдегі аударма

• Толықтырылған шындық (AR) нақты уақыт режимінде көрсету

сияқты жетекші мобильді чипсеталар Apple компаниясының A сериялы нейрондық қозғалтқышы, Qualcomm Snapdragon, және Huawei компаниясының Kirin SoC тиімді болу үшін NPU біріктіріңіз шеткі AI өңдеу.

2. Edge Computing және IoT

әлемінде шеткі AI, NPU қосады смарт камералар, киілетін құрылғылар, және үйді автоматтандыру хабтары кешенді іске қосу машиналық оқыту үлгілері жергілікті. Бұл бұлттық серверлерге тәуелділікті азайтады және жылдамырақ болуын қамтамасыз етеді шешім қабылдау, тіпті шектеулі байланысы бар орталарда.

3. Автокөлік және робототехника

NPU барған сайын орналастырылуда автономды көліктер және робототехника жүйелері өңдеу үшін:

• Сенсорлық синтез

• Жолақты анықтау

• Жаяу жүргіншіні тану

• Дауыстық командалық жүйелер

Көлік құралына немесе роботқа тікелей шығару арқылы NPU қамтамасыз етеді нақты уақыт режимінде өңдеу минималды кідіріспен.

4. Өнеркәсіптік және денсаулық сақтау АИ

NPU-лар да қолданылады зауыттық автоматтандыру, болжамды техникалық қызмет көрсету, және медициналық бейнелеу. жылы ақылды өндіріс, NPU қосады AI көру жүйелері ақауларды анықтау, материалдарды жіктеу және өткізу қабілеті жоғары бұлт қосылымдарын қажет етпестен операцияларды үздіксіз бақылау.

Негізгі NPU аппараттық жеткізушілері және экожүйелері

-ның өсуі AI шетінде елеулі инвестиция құюға әкелді NPU аппараттық құралдарын әзірлеу ірі технологиялық компаниялар. Бұл сатушылар ландшафтты қалыптастырады енгізілген AI үшін оңтайландырылған мақсатты шешімдерді ұсына отырып шығару жылдамдығы, қуат тиімділігі, және интеграциялық икемділік. Әр брендтің өз бренді бар NPU архитектурасы, құралдар тізбегі және экожүйені қолдау.

1. Apple – Нейрондық қозғалтқыш

Apple компаниясы Нейрондық қозғалтқыш, оған біріктірілген A сериясы және M сериялы чиптер, iPhone, iPad және Mac құрылғыларында кеңейтілген AI тапсырмаларын қосады. Ол жеткізеді:

• Нақты уақытта бет-әлпетті тану

• Құрылғыдағы Siri өңдеуі

• Ақылды фото және бейне жақсартулары

2. Huawei – Да Винчи архитектурасы

Huawei компаниясы Көтерілу NPU және Да Винчи архитектурасы оның орталығы болып табылады Kirin SoCs және AI инфрақұрылымы:

• Жылдамдатылған AI қорытындысы мобильді құрылғылар

• Орналастыру деректер орталықтары кәсіпорынның AI үшін

• Қолдайды MindSpore AI шеңбері

3. Qualcomm – AI қозғалтқышы бар алтыбұрышты DSP

Qualcomm компаниясы Hexagon DSP + AI қозғалтқышы Snapdragon платформаларына ендірілген, мыналарды ұсынады:

• AI жеделдету Android қолданбаларына арналған

• Тиімді құрылғыда өңдеу

• -мен үйлесімділік TensorFlow Lite және ONNX

4. Google – Edge TPU

The Edge TPU, Google компаниясының бөлігі Коралл платформасы, үшін бейімделген IoT және шеткі орналастырулар:

• үшін оңтайландырылған TensorFlow Lite

• Өте төмен қуатты AI қорытындысы

• Шағын пішін факторы ақылды сенсорлар және шлюздер

5. NVIDIA – NVDLA және Jetson платформасы

NVIDIA NVDLA (Deep Learning Accelerator) және Джетсон сериясы жоғары өнімді AI есептеулерін қамтамасыз ету:

• Қолданылған робототехника, дрондар, және автономды машиналар

• Қолдайды ТҮРЛІ, TensorRT, және DeepStream SDK

NPU-ның қиындықтары мен шектеулері

Әзірге Нейрондық өңдеу бірліктері (NPU) бойынша тамаша артықшылықтар береді AI қорытынды өнімділігі, қуат тиімділігі, және шеткі есептеулер, олар шектеусіз емес. Әзірлеушілер мен жүйелік интеграторлар NPU-ларды қабылдаған кезде бірнеше техникалық және операциялық қиындықтарды ескеруі керек AI қолдайтын құрылғылар.

1. Framework үйлесімділігі

Негізгі кедергілердің бірі - шектеулі қолдау AI шеңберлері. сияқты платформалардың кең ауқымын қолдайтын GPU-лардан айырмашылығы TensorFlow, PyTorch, және ONNX, NPU жиі талап етеді теңшелетін құралдар тізбегі немесе меншікті SDK. Бұл мыналарға әкелуі мүмкін:

• Ұзақ даму циклдері

• Қиындық үлгіні түрлендіру және оңтайландыру

• Аппараттық құрал жеткізушілерінің біркелкі емес өнімділігі

2. Тек қорытынды жасау мүмкіндігі

Көптеген NPU-лар тек арнайы жасалған тұжырым, жоқ жаттығу. Бұл білдіреді:

• AI үлгілерін үйрену керек GPU немесе TPU

• Кез келген қайта даярлау немесе нақты баптау сыртқы инфрақұрылымды қажет етеді

• Икемділіктің төмендеуі құрылғыда оқыту

3. Аппараттық құралдарды біріктіру шектеулері

NPU-ларды ендірілген жүйелерге біріктіру немесе Чиптегі жүйе (SoC) дизайн айырбастарды қамтиды:

• Кремний аймағының шектеулері

• Жылулық дизайн шектеулері

• Потенциалды қақтығыстар бар енгізу/шығару және жад өткізу қабілеттілігі