Блог

Што е NPU?

2024-08-13 16:29:49

Во денешното брзо развивање Свет управуван од вештачка интелигенција, побарувачката за побрзо и поефикасно пресметување доведе до појава на специјализирани процесори како што се Неврална единица за обработка (NPU)За разлика од традиционалните Процесори или Графички процесори, NPU е наменски изграден за забрзување инференција на машинско учење, особено за длабоки невронски мрежи користено во компјутерски вид, обработка на природен јазик, и препознавање на глас.

Ан НПУ е еден вид на Забрзувач на вештачка интелигенција што испорачува високо-перформансна обработка со ниска латенција за задачи што бараат паралелно пресметување и тензорски операцииОвие процесори сега се вградени во широк спектар на платформи - од паметни телефони и IoT уреди до автомобилски системи и инфраструктура за рабно пресметување—овозможување вештачка интелигенција на уредот со минимална потрошувачка на енергија.

Зошто се важни NPU-ите:

Подобрени перформанси во реално време за работни оптоварувања со вештачка интелигенција
Помала потрошувачка на енергија во споредба со решенијата базирани на графички процесор
Намалена зависност од cloud inference, подобрување на приватноста на податоците и латентноста
Скалабилност за компактни уреди и вградени системи

Подемот на вештачка интелигенција на работ и пролиферацијата на Апликации управувани од вештачка интелигенција го прават важно да се разбере што е NPU и како се разликува од другите процесирачки единици. Во оваа статија, ги истражуваме архитектура, случаи на употребаи стратешка вредност на NPU-ите во поширокиот контекст на интелигентното пресметување.

Што е NPU? Технички преглед

А Неврална единица за обработка (NPU) е наменски микропроцесор дизајниран специјално за ракување вештачка интелигенција (ВИ) работните оптоварувања, особено оние што вклучуваат длабоко учење и инференција на невронска мрежаЗа разлика од општата намена Процесори или графички ориентирани Графички процесори, NPU-ата се оптимизирани за математичките операции што ги напојуваат модели на машинско учење, како на пример множења на матрици, конволуции, и тензорска обработка.

Основни карактеристики на NPU:

Наменски изграден за вештачко заклучување, не обука
Извршува паралелни операции ефикасно
Оптимизирано за ниска латентност, висок проток работни оптоварувања
Работи со значително помала потрошувачка на енергија отколку графичките процесори

Додека Процесори се идеални за секвенцијална логика и Графички процесори се истакнуваат во задачи за рендерирање и играње, NPU-и се прилагодени за забрзување на задачи како што се:

Детекција на објекти
Препознавање на лица
Конверзија од глас во текст
Аналитика на паметни камери

Тип на процесор	Примарна улога	Јачина	Енергетска ефикасност	Соодветност за вештачка интелигенција
ЦПУ	Општи задачи	Разноврсен	Ниско	Ограничено
Графички процесор	Графика, вештачка интелигенција	Висок проток	Средно	Силен за тренинг
НПУ	Заклучок со вештачка инференција	Оптимизирано за вештачка интелигенција	Висок	Најдобро за edge AI

Како што вештачката интелигенција станува вградена во повеќе уреди - од паметни телефони до индустриски IoT—на НПУ се издвојува како најмногу ефикасно и скалабилно процесор за овозможување на интелигентни функции директно на раб, без да се потпирате на постојан пристап до облакот.

Како работи NPU?

А Неврална единица за обработка (NPU) е конструиран да се изврши Задачи за инференција на вештачка интелигенција со исклучителна брзина и ефикасност. За разлика од традиционалните процесори, NPU-ата работат на структури на податоци базирани на тензори, извршувајќи огромни количини на матрични операции паралелно - од суштинско значење за водење на модерна модели на длабоко учење како што е CNN (Конволуциони невронски мрежи) и RNN (Рекурентни невронски мрежи).

Основни принципи на работа:

Паралелизам: NPU-ата работат повеќе операции истовремено, драстично намалувајќи го времето за обработка на задачи како што се класификација на слики и препознавање на говор.
Хардверски забрзано тензорско пресметувањеВграден тензорски јадра ефикасно справување со големи размери множења на матрици.
Нископрецизна аритметикаМногу NPU користат INT8 или FP16 прецизни формати за да се постигне рамнотежа помеѓу точност и енергетска ефикасност.
Цевководна архитектураЗадачи како што се преземање податоци, обработка на тежина, и пресметка на активација се извршуваат во низа од процеси за да се максимизира пропусноста.

Поедноставен тек на инференција:

Внесување податоци (на пр., сликовен или аудио сигнал) е претходно обработен.
Податоците влегуваат во Тензорскиот мотор на NPU за невронско пресметување.
Моделот тежини и пристрасности водете го заклучокот.
Резултатите се доставуваат во реално време, честопати без помош од облак.

Со комбинирање извршување со ниска латентност, енергетски ефикасен дизајн, и посветена логика со вештачка интелигенција, NPU-ата им овозможуваат на уредите да работат сложени модели на вештачка интелигенција локално. Ова ги прави неопходни за рабно пресметување, паметни уреди, и индустриски апликации за вештачка интелигенција каде донесување одлуки во реално време е критично.

Клучни придобивки од NPU-ата

Усвојувањето на Неврални процесирачки единици (NPU) го револуционизираше распоредувањето на Заклучок со вештачка инференција во обете рабни уреди и облачни средини. НПУ-ата обезбедуваат специјализирана архитектура за обработка што овозможува значителни подобрувања во перформансите и енергетската ефикасност во споредба со традиционалните ЦПУ и Графички процесор решенија при извршување модели на длабоко учење.

Главни предности од користењето на NPU-а:

Високи перформанси за инференција со вештачка интелигенција
NPU-ата се наменски изградени за Оптоварувања со вештачка интелигенција, извршувајќи операции на невронски мрежи со поголема брзина и помала латенција. Тие обработуваат паралелни тензорски пресметки ефикасно, испорачувајќи увид во реално време во апликации како откривање на објекти, сегментација на слика, и препознавање на говор.
Енергетска ефикасност
NPU-ата трошат значително помалку енергија од графичките процесори, благодарение на нивните аритметика со ниска прецизност (на пр., INT8, FP16) и оптимизирана архитектура. Ова ги прави идеални за мобилна вештачка интелигенција и IoT уреди каде траење на батеријата и термички ограничувања се критични.
Можности за вештачка интелигенција на уредот
Со овозможување локално заклучување, NPU-ата ја намалуваат потребата за обработка во облак, подобрувајќи го приватност на податоци, време на одговор, и ефикасност на мрежниот пропусен опсег.
Компактен и скалабилен дизајн
NPU-ата можат да се интегрираат во Систем-на-чип (SoC) дизајни, дозволувајќи им на производителите да вградат Забрзувачи на вештачка интелигенција во компактни уреди како што се паметни телефони, носиви уреди, рабни портали, и автономни системи.

Табела за споредба: NPU наспроти GPU и CPU

Функција	НПУ	Графички процесор	ЦПУ
Намена	Заклучок со вештачка инференција	Графика, општа вештачка интелигенција	Општонаменско пресметување
Енергетска ефикасност	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
Латентност (во реално време)	Ниско	Средно	Висок
Паралелни работни оптоварувања со вештачка интелигенција	Одлично	Многу добро	Ограничено
Идеален случај на употреба	Edge AI, мобилна AI	Вештачка интелигенција, графика	Контролна логика, задачи на оперативниот систем

Со интегрирање на NPU-ата во решенија за AI edge computing, бизнисите можат да отклучат брзо машинско учење со пониски оперативни трошоци, правејќи ги NPU-ата основа на хардверот за вештачка интелигенција од следната генерација.

NPU наспроти CPU, GPU и TPU: Компаративна анализа

Како потреба за заклучување со вештачка интелигенција во реално време расте низ сите уреди - од паметни телефони и автономни возила до индустриска роботика - дебатата за тоа кој процесор најдобро се справува со овие работни оптоварувања се интензивира. Додека Процесори, Графички процесори, TPU-а, и NPU-и можат сите да извршат машинско учење задачи, тие се оптимизирани за многу различни цели. Разбирањето на овие разлики е клучно при изборот на хардвер за Апликации за вештачка интелигенција, особено на раб.

CPU (централна процесорска единица)

На ЦПУ останува најразновидниот процесор. Тој се справува со широк спектар на задачи за пресметување за општа намена, вклучувајќи функции на оперативниот систем, Управување со влезно/излезни податоци, и секвенцијална логикаИако процесорите технички можат да вршат инференција со вештачка интелигенција, тие не се оптимизирани за паралелно процесирање што им се потребни на невронските мрежи.

GPU (единица за графичка обработка)

Првично развиена за рендерирање слики и видеа, Графички процесор се покажа како многу ефикасна за паралелни операции, што го прави погоден и за двете Обука за вештачка интелигенција и инференција. Графичките процесори се истакнуваат во средини на центри за податоци, каде што потрошувачката на енергија и просторот се помалку ограничени.

TPU (Тензорска единица за обработка)

Развиен од Google, ТПУ е прилагодено за тензорска пресметка во работните оптоварувања со вештачка интелигенција. Овозможува моќни перформанси за обука и инференција, но првенствено се наоѓа во облачна инфраструктура или хардвер од корпоративно ниво.

NPU (Неврална единица за обработка)

Дизајнирано од темел за Заклучок со вештачка инференција, на НПУ нуди неспоредливи перформанси по ват. Сега е широко вграден во Систем-на-чип (SoC) дизајни низ паметни телефони, уреди со вештачка интелигенција и автономни машини.

Табела за споредба на процесори

Функција	ЦПУ	Графички процесор	ТПУ	НПУ
Дизајнирано за	Општа намена	Графика и вештачка интелигенција	Тензорски операции	Заклучок со вештачка интелигенција
Обука за вештачка интелигенција	Сиромашен	Одлично	Многу добро	Ограничено
Заклучок со вештачка интелигенција	Ограничено	Добро	Одлично	Одлично
Енергетска ефикасност	Ниско	Средно	Ниско	Висок
Латентност (задачи на работ)	Висок	Средно	Ниско	Многу ниско
Соодветност за мобилни уреди/IoT	Сиромашен	Сиромашен	Ограничено	Одлично
Поддршка за рамка	Широк	Широк	Тесен (Google)	Умерено (варира)

Клучни заклучоци:

Графички процесори се претпочитаат за Обука за модели на вештачка интелигенција и облачно пресметување.
TPU-а се фокусирани на облакот и најдобри во рамките на Екосистемот на вештачката интелигенција на Google.
Процесори се генералисти, не се идеални за длабинско учење.
NPU-и се идеален избор за вештачка интелигенција на уредот, нудејќи го најдобар баланс на брзина, ефикасност и ниска потрошувачка на енергија за работни оптоварувања за инференција.

Бидејќи вештачката интелигенција продолжува да се движи кон раб, NPU се издвојува како најодржливо долгорочно решение за вградено машинско учење во реално време.

Каде се користат NPU-ата? Клучни апликации

Неврални процесирачки единици (NPU) сега се основна компонента во широк спектар на Технологии управувани од вештачка интелигенција, особено оние што бараат заклучување на уредот, ниска потрошувачка на енергија, и одзив во реално времеКако што индустриите продолжуваат да се интегрираат вештачка интелигенција во нивните работни процеси, NPU се усвојуваат и во двата потрошувачка електроника и индустриски системи.

1. Паметни телефони и мобилни уреди

Модерен паметни телефони се опремени со NPU за напојување на напредни Функции на вештачката интелигенција како што се:

Препознавање на лица (на пр., биометриска автентикација)
Подобрување на фотографии и откривање на објекти во апликации за камера
Гласовни асистенти и јазичен превод
Зголемена реалност (AR) рендерирање во реално време

Водечките мобилни чипсети како Невронскиот мотор од серијата А на Apple, Qualcomm Snapdragon, и Кирин чипсет на Хуавеи интегрирајте ги NPU-ата за ефикасно обработка на AI на работ.

2. Edge Computing и IoT

Во светот на вештачка интелигенција на работ, NPU-ата овозможуваат паметни камери, носливи уреди, и центри за домашна автоматизација да се извршува комплексно модели на машинско учење локално. Ова ја намалува зависноста од cloud сервери и обезбедува побрз донесување одлуки, дури и во средини со ограничена поврзаност.

3. Автомобилска индустрија и роботика

НПУ се повеќе се распоредуваат во автономни возила и роботски системи да се обработи:

Сензорска фузија
Детекција на лента
Препознавање на пешаци
Системи за гласовни команди

Со извршување на инференција директно на возилото или роботот, NPU-ата обезбедуваат обработка во реално време со минимална латенција.

4. Индустриска и здравствена вештачка интелигенција

NPU-ата се користат и во фабричка автоматизација, предвидливо одржување, и медицинско снимање. Во паметно производство, NPU-ата овозможуваат Системи за визија со вештачка интелигенција за идентификување на дефекти, класификација на материјали и континуирано следење на операциите без потреба од облачни врски со висок пропусен опсег.

Главни добавувачи на NPU хардвер и екосистеми

Растот на Вештачка интелигенција на работ доведе до значителни инвестиции во Развој на хардвер на NPU од големите технолошки компании. Овие добавувачи го обликуваат пејзажот на вградена вештачка интелигенција нудејќи наменски дизајнирани решенија оптимизирани за брзина на инференција, енергетска ефикасност, и флексибилност на интеграцијаСекој бренд има свој Архитектура на NPU, синџир на алатки и поддршка на екосистемот.

1. Apple – Неврален мотор

Епл Неврален мотор, интегриран во неговиот Чипови од серијата А и серијата М, ги напојува напредните задачи со вештачка интелигенција кај iPhone, iPad и Mac. Овозможува:

Во реално време препознавање на лица
Обработка на Siri на уредот
Паметни подобрувања на фотографии и видеа

2. Huawei – Da Vinci Architecture

Хуавеј Ascend NPU-и и Да Винчи архитектура се централни за нејзините Кирин SoC-ови и Инфраструктура на вештачка интелигенција:

Забрзано изведување на вештачка инференција во мобилни уреди
Распоредување во центри за податоци за претпријатиска вештачка интелигенција
Поддржува Мајндспор Рамка за вештачка интелигенција

3. Qualcomm – Hexagon DSP со AI Engine

Квалком Хексагонален DSP + AI мотор е вграден во Snapdragon платформите, нудејќи:

Забрзување со вештачка интелигенција за Андроид апликации
Ефикасно обработка на уредот
Компатибилност со ТензорФлоу Лајт и ОННКС

4. Google – Edge TPU

На Edge TPU, дел од Google-от Корална платформа, е прилагодено за IoT и имплементации на edge:

Оптимизирано за ТензорФлоу Лајт
Заклучок со вештачка интелигенција за ултра ниска потрошувачка на енергија
Компактен формат за паметни сензори и портали

5. NVIDIA – NVDLA и Jetson платформа

NVIDIA НВДЛА (Забрзувач на длабоко учење) и Серијата Џетсон испорачува високо-перформансно AI пресметување:

Користено во роботика, дронови, и автономни машини
Поддржува РАЗЛИЧНО, ТензорРТ, и DeepStream SDK

Предизвици и ограничувања на NPU-ите

Додека Неврални процесирачки единици (NPU) нудат извонредни предности во Перформанси за заклучување со вештачка инференција, енергетска ефикасност, и рабно пресметување, тие не се без ограничувања. Програмерите и системските интегратори мора да земат предвид неколку технички и оперативни предизвици при усвојување на NPU-и во Уреди овозможени со вештачка интелигенција.

1. Компатибилност на рамката

Една од клучните пречки е ограничената поддршка за Рамки за вештачка интелигенцијаЗа разлика од графичките процесори, кои поддржуваат широк спектар на платформи како што се ТензорФлоу, PyTorch, и ОННКС, NPU-ата често бараат синџири за алати по нарачка или сопственички SDK-а. Ова може да доведе до:

Подолги циклуси на развој
Тешкотија во конверзија и оптимизација на моделот
Неконзистентни перформанси кај добавувачите на хардвер

2. Способност само за инференција

Повеќето NPU се дизајнирани исклучиво за инференција, не обукаОва значи:

Моделите на вештачка интелигенција мора да бидат обучени за Графички процесори или TPU-а
Секоја преквалификација или фино подесување бара надворешна инфраструктура
Намалена флексибилност во учење на уред

3. Ограничувања на интеграцијата на хардверот

Интегрирање на NPU-и во вградени системи или Систем-на-чип (SoC) дизајните вклучуваат компромиси:

Ограничувања на површината на силиконот
Термички ограничувања на дизајнот
Потенцијални конфликти со постоечки I/O и мемориски пропусен опсег

Иднината на NPU-ата и хардверот со вештачка интелигенција

Како што побарувачката за заклучување со вештачка интелигенција во реално време продолжува да расте низ индустриите, иднината на Неврални процесирачки единици (NPU) се очекува да биде централен за еволуцијата на Хардвер за вештачка интелигенцијаОвие специјализирани процесори стануваат се помоќни, компактни и енергетски поефикасни - позиционирајќи ги како основна компонента на следната генерација на уреди со вештачка интелигенција, паметни сензори, и автономни системи.

Нови трендови во развојот на NPU

Построга SoC интеграција
НПУ се повеќе се интегрираат во Систем-на-чип (SoC) дизајни заедно со процесори, графички процесори и интернет-провајдери. Оваа унифицирана архитектура овозможува побрз цевководи за обработка на податоци, ја намалува латенцијата и ја намалува комплексноста на системот.
Поддршка за хетерогено пресметување
Идните NPU ќе работат беспрекорно со други AI забрзувачи, распределувајќи ги работните оптоварувања низ Процесори, графички процесори и TPU-а за оптимални перформанси.
Подобрена компатибилност на рамката
Продавачите градат поддршка за мејнстрим рамки за вештачка интелигенција како што се ОННКС, ТензорФлоу Лајт, и PyTorch Mobile, намалувајќи го крива на учење на програмери и поттикнување на вкрстено-платформско распоредување.
Проширување надвор од потрошувачките уреди
НПУ ќе играат поголема улога во индустриска автоматизација, паметна здравствена заштита, роботика на работ, вештачка интелигенција во земјоделството, и системи за надзор, каде инференција со мала моќност и голема брзина е критично.

Во свет кој се движи кон сеприсутна интелигенција, NPU-ата не само што ќе ја забрзаат вештачката интелигенција, туку и ќе ја направат поефикасна пристапен, одржлив, и безбеденНивната улога во обликувањето вградени системи од следната генерација, од Камери со вештачка интелигенција до автономни навигациски платформи, ја нагласува растечката важност на архитектура за пресметување специфична за доменот во ерата на вештачката интелигенција.