ബ്ലോഗ്

എന്താണ് NPU?

2024-08-13 16:29:49

ഇന്നത്തെ അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ AI അധിഷ്ഠിത ലോകം, വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവുമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷനുള്ള ആവശ്യം, ന്യൂറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ് (NPU)പരമ്പരാഗതമായി വ്യത്യസ്തമായി സിപിയുകൾ അല്ലെങ്കിൽ GPU-കൾ, ഒരു NPU ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അനുമാനം, പ്രത്യേകിച്ച് ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചത് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, കൂടാതെ ശബ്ദം തിരിച്ചറിയൽ.

ഒരു എൻ‌പി‌യു ഒരു തരം ആണ് AI ആക്സിലറേറ്റർ ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾക്കായി ഉയർന്ന പ്രകടനവും കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി പ്രോസസ്സിംഗും നൽകുന്ന സമാന്തര കണക്കുകൂട്ടൽ ഒപ്പം ടെൻസർ പ്രവർത്തനങ്ങൾ. ഈ പ്രോസസ്സറുകൾ ഇപ്പോൾ വിവിധ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്—മുതൽ സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ ഒപ്പം IoT ഉപകരണങ്ങൾ വരെ ഓട്ടോമോട്ടീവ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഒപ്പം എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ— പ്രാപ്തമാക്കൽ ഉപകരണത്തിലെ AI കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗത്തോടെ.

എന്തുകൊണ്ട് NPU-കൾ പ്രധാനമാണ്:

മെച്ചപ്പെടുത്തിയ തത്സമയ പ്രകടനം AI വർക്ക്‌ലോഡുകൾക്ക്
കുറഞ്ഞ ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം GPU അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിഹാരങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ
ക്ലൗഡ് അനുമാനത്തിലുള്ള ആശ്രയം കുറച്ചു, ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും ലേറ്റൻസിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു
സ്കേലബിളിറ്റി കോം‌പാക്റ്റ് ഉപകരണങ്ങൾക്കും എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും

ഉദയം എഡ്ജ് AI വ്യാപനവും AI- പവർ ചെയ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഒരു NPU എന്താണെന്നും അത് മറ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകളിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നും മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, നമ്മൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നത് വാസ്തുവിദ്യ, ഉപയോഗ കേസുകൾ, ഇന്റലിജന്റ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ വിശാലമായ പശ്ചാത്തലത്തിൽ NPU-കളുടെ തന്ത്രപരമായ മൂല്യം.

ഒരു NPU എന്താണ്? ഒരു സാങ്കേതിക അവലോകനം

അ ന്യൂറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ് (NPU) കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു സമർപ്പിത മൈക്രോപ്രൊസസ്സറാണ് കൃത്രിമ ബുദ്ധി (AI) ജോലിഭാരങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ഉൾപ്പെടുന്നവ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഒപ്പം ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് അനുമാനം. പൊതു ആവശ്യത്തിന് വ്യത്യസ്തമായി സിപിയുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രാഫിക്സ്-ഓറിയന്റഡ് GPU-കൾ, NPU-കൾ പവർ ചെയ്യുന്ന ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ, അതുപോലെ മാട്രിക്സ് ഗുണനങ്ങൾ, വളവുകൾ, കൂടാതെ ടെൻസർ പ്രോസസ്സിംഗ്.

ഒരു NPU യുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ:

AI അനുമാനത്തിനായുള്ള ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ നിർമ്മിച്ചത്, പരിശീലനമല്ല
നടപ്പിലാക്കുന്നു സമാന്തര പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി
ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌തത് കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി, ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് ജോലിഭാരം
ഗണ്യമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം GPU-കളേക്കാൾ

അതേസമയം സിപിയുകൾ ക്രമാനുഗതമായ യുക്തിക്ക് അനുയോജ്യമാണ് കൂടാതെ GPU-കൾ റെൻഡറിംഗിലും ഗെയിമിംഗ് ജോലികളിലും മികവ് പുലർത്തുക, NPU-കൾ ഇനിപ്പറയുന്നതുപോലുള്ള ജോലികൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു:

വസ്തു കണ്ടെത്തൽ
മുഖം തിരിച്ചറിയൽ
വോയ്‌സ്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് പരിവർത്തനം
സ്മാർട്ട് ക്യാമറ അനലിറ്റിക്സ്

പ്രോസസ്സർ തരം	പ്രധാന പങ്ക്	ശക്തി	പവർ കാര്യക്ഷമത	AI അനുയോജ്യത
സിപിയു	പൊതുവായ ജോലികൾ	വൈവിധ്യമാർന്നത്	താഴ്ന്നത്	പരിമിതം
ജിപിയു	ഗ്രാഫിക്സ്, AI	ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട്	ഇടത്തരം	പരിശീലനത്തിന് ശക്തൻ
എൻ‌പി‌യു	AI അനുമാനം	AI-ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തത്	ഉയർന്ന	എഡ്ജ് AI-ക്ക് ഏറ്റവും മികച്ചത്

കൂടുതൽ ഉപകരണങ്ങളിൽ AI ഉൾച്ചേർക്കപ്പെടുമ്പോൾ—നിന്ന് സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ വരെ വ്യാവസായിക ഐ.ഒ.ടി.- ദി എൻ‌പി‌യു ഏറ്റവും കൂടുതൽ വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു കാര്യക്ഷമവും വിപുലീകരിക്കാവുന്നതും ഇന്റലിജന്റ് സവിശേഷതകൾ നേരിട്ട് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനുള്ള പ്രോസസ്സർ എഡ്ജ്, നിരന്തരമായ ക്ലൗഡ് ആക്‌സസിനെ ആശ്രയിക്കാതെ.

ഒരു NPU എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?

അ ന്യൂറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ് (NPU) നടപ്പിലാക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു AI അനുമാന ജോലികൾ അസാധാരണമായ വേഗതയും കാര്യക്ഷമതയും. പരമ്പരാഗത പ്രോസസ്സറുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, NPU-കൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ടെൻസർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റാ ഘടനകൾ, വൻതോതിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നത് മാട്രിക്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ സമാന്തരമായി—ആധുനികമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ അതുപോലെ CNN-കൾ (കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ) ഒപ്പം RNN-കൾ (ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ).

പ്രധാന പ്രവർത്തന തത്വങ്ങൾ:

സമാന്തരത്വം: NPU-കൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം പ്രവർത്തനങ്ങൾ, പോലുള്ള ജോലികൾക്കുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം ഒപ്പം സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ.
ഹാർഡ്‌വെയർ-ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ ടെൻസർ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ: അന്തർനിർമ്മിതമായത് ടെൻസർ കോറുകൾ വലിയ തോതിലുള്ളവ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക മാട്രിക്സ് ഗുണനങ്ങൾ.
കുറഞ്ഞ കൃത്യതയുള്ള ഗണിതം: പല NPU-കളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് INT8 അല്ലെങ്കിൽ എഫ്‌പി16 കൃത്യതയുള്ള ഫോർമാറ്റുകൾ തമ്മിൽ സന്തുലിതാവസ്ഥ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് കൃത്യത ഒപ്പം വൈദ്യുതി കാര്യക്ഷമത.
പൈപ്പ്‌ലൈൻ ചെയ്ത വാസ്തുവിദ്യ: പോലുള്ള ജോലികൾ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കൽ, ഭാര സംസ്കരണം, കൂടാതെ ആക്ടിവേഷൻ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ ത്രൂപുട്ട് പരമാവധിയാക്കുന്നതിനായി പൈപ്പ്‌ലൈൻ ചെയ്ത ക്രമത്തിലാണ് നടപ്പിലാക്കുന്നത്.

ലളിതമാക്കിയ അനുമാന പ്രവാഹം:

ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ (ഉദാ: ഒരു ഇമേജ് അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ സിഗ്നൽ) മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ പ്രവേശിക്കുന്നത് NPU യുടെ ടെൻസർ എഞ്ചിൻ നാഡീ കണക്കുകൂട്ടലിനായി.
മോഡലിന്റെ തൂക്കങ്ങളും പക്ഷപാതങ്ങളും അനുമാനത്തെ നയിക്കുക.
ഫലങ്ങൾ തത്സമയം ഡെലിവർ ചെയ്യപ്പെടുന്നു, പലപ്പോഴും ക്ലൗഡ് സഹായമില്ലാതെ തന്നെ.

സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി നിർവ്വഹണം, ഊർജ്ജക്ഷമതയുള്ള ഡിസൈൻ, കൂടാതെ സമർപ്പിത AI ലോജിക്, NPU-കൾ ഉപകരണങ്ങളെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു സങ്കീർണ്ണമായ AI മോഡലുകൾ പ്രാദേശികമായി. ഇത് അവയെ അനിവാര്യമാക്കുന്നു എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, സ്മാർട്ട് ഉപകരണങ്ങൾ, കൂടാതെ വ്യാവസായിക AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എവിടെ തത്സമയ തീരുമാനമെടുക്കൽ നിർണായകമാണ്.

NPU-കളുടെ പ്രധാന നേട്ടങ്ങൾ

ദത്തെടുക്കൽ ന്യൂറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (NPU-കൾ) വിന്യാസത്തിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു AI അനുമാനം രണ്ടിലും എഡ്ജ് ഉപകരണങ്ങൾ ഒപ്പം ക്ലൗഡ് പരിതസ്ഥിതികൾ. NPU-കൾ ഒരു പ്രത്യേക പ്രോസസ്സിംഗ് ആർക്കിടെക്ചർ പരമ്പരാഗതമായതിനേക്കാൾ ഗണ്യമായ പ്രകടനവും ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു സിപിയു ഒപ്പം ജിപിയു നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ പരിഹാരങ്ങൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ.

NPU-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രധാന നേട്ടങ്ങൾ:

AI അനുമാനത്തിനായുള്ള ഉയർന്ന പ്രകടനം
NPU-കൾ ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ നിർമ്മിച്ചവയാണ് AI വർക്ക്‌ലോഡുകൾ, നടപ്പിലാക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗതയും കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസിയും ഉള്ളതിനാൽ. അവർ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു സമാന്തര ടെൻസർ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ കാര്യക്ഷമമായി, പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ തത്സമയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു വസ്തു കണ്ടെത്തൽ, ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ, കൂടാതെ സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ.
ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമത
NPU-കൾ GPU-കളെ അപേക്ഷിച്ച് വളരെ കുറച്ച് വൈദ്യുതി മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ, കാരണം അവയുടെ കുറഞ്ഞ കൃത്യതയുള്ള ഗണിതം (ഉദാ. INT8, FP16) ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ആർക്കിടെക്ചർ. ഇത് അവയെ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു മൊബൈൽ AI ഒപ്പം IoT ഉപകരണങ്ങൾ എവിടെ ബാറ്ററി ലൈഫ് ഒപ്പം താപ പരിധികൾ നിർണായകമാണ്.
ഉപകരണത്തിലെ AI കഴിവുകൾ
പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലൂടെ പ്രാദേശിക അനുമാനം, NPU-കൾ ക്ലൗഡ് പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുന്നു, മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു ഡാറ്റ സ്വകാര്യത, പ്രതികരണ സമയം, കൂടാതെ നെറ്റ്‌വർക്ക് ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് കാര്യക്ഷമത.
ഒതുക്കമുള്ളതും വിപുലീകരിക്കാവുന്നതുമായ ഡിസൈൻ
NPU-കളെ ഇവയിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാം സിസ്റ്റം-ഓൺ-ചിപ്പ് (SoC) നിർമ്മാതാക്കളെ ഉൾച്ചേർക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഡിസൈനുകൾ AI ആക്സിലറേറ്ററുകൾ പോലുള്ള കോം‌പാക്റ്റ് ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ, വെയറബിളുകൾ, എഡ്ജ് ഗേറ്റ്‌വേകൾ, കൂടാതെ സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ.

താരതമ്യ പട്ടിക: NPU vs. GPU, CPU

സവിശേഷത	എൻ‌പി‌യു	ജിപിയു	സിപിയു
ഉദ്ദേശ്യം	AI അനുമാനം	ഗ്രാഫിക്സ്, ജനറൽ AI	പൊതുവായ ഉപയോഗ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്
പവർ കാര്യക്ഷമത	⭐⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐ क्षिता के	⭐ ⭐ ക്വസ്റ്റ്
ലേറ്റൻസി (റിയൽ-ടൈം)	താഴ്ന്നത്	ഇടത്തരം	ഉയർന്ന
സമാന്തര AI വർക്ക്‌ലോഡുകൾ	മികച്ചത്	വളരെ നല്ലത്	പരിമിതം
അനുയോജ്യമായ ഉപയോഗ കേസ്	എഡ്ജ് AI, മൊബൈൽ AI	AI പരിശീലനം, ഗ്രാഫിക്സ്	നിയന്ത്രണ ലോജിക്, OS ടാസ്‌ക്കുകൾ

എൻ‌പിയുകളെ എഐ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സൊല്യൂഷനുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസുകൾക്ക് കുറഞ്ഞ പ്രവർത്തന ചെലവിൽ അതിവേഗ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അനുമാനങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് എൻ‌പിയുകളെ അടുത്ത തലമുറ എഐ ഹാർഡ്‌വെയറിന്റെ അടിത്തറയാക്കുന്നു.

NPU vs. CPU, GPU, TPU: ഒരു താരതമ്യ വിശകലനം

ആവശ്യം പോലെ തത്സമയ AI അനുമാനം സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ, ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ മുതൽ വ്യാവസായിക റോബോട്ടിക്സ് വരെയുള്ള ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം വളരുന്നു - ഏത് പ്രോസസ്സറാണ് ഈ ജോലിഭാരങ്ങൾ ഏറ്റവും നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ച ശക്തമാകുന്നു. സിപിയുകൾ, GPU-കൾ, ടിപിയു, കൂടാതെ NPU-കൾ എല്ലാം നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും മെഷീൻ ലേണിംഗ് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി അവ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ഹാർഡ്‌വെയർ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ ഈ വ്യത്യാസങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് എഡ്ജ്.

സിപിയു (സെൻട്രൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ്)

ദി സിപിയു ഏറ്റവും വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രോസസ്സറായി തുടരുന്നു. ഇത് പൊതു ആവശ്യത്തിനുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ജോലികളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, അതിൽ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റം ഫംഗ്ഷനുകൾ, I/O മാനേജ്മെന്റ്, കൂടാതെ ക്രമയുക്ത യുക്തി. സിപിയുവിന് സാങ്കേതികമായി AI അനുമാനം നടത്താൻ കഴിയുമെങ്കിലും, അവ ഇതിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിട്ടില്ല സമാന്തര പ്രോസസ്സിംഗ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് ആവശ്യമായത്.

ജിപിയു (ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ്)

ഇമേജുകളും വീഡിയോയും റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതിനായി തുടക്കത്തിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത്, ജിപിയു വളരെ ഫലപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട് സമാന്തര പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ഇത് രണ്ടിനും അനുയോജ്യമാക്കുന്നു AI പരിശീലനം ഒപ്പം അനുമാനം. GPU-കൾ മികവ് പുലർത്തുന്നു ഡാറ്റാ സെന്റർ പരിതസ്ഥിതികൾ, വൈദ്യുതി ഉപഭോഗത്തിനും സ്ഥലപരിമിതിക്കും കുറവുള്ളിടത്ത്.

ടിപിയു (ടെൻസർ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ്)

ഗൂഗിൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത്, ടിപിയു ഇതിനായി പ്രത്യേകം തയ്യാറാക്കിയതാണ് ടെൻസർ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ AI വർക്ക്‌ലോഡുകളിൽ. ഇത് ശക്തമായ പരിശീലനവും അനുമാന പ്രകടനവും നൽകുന്നു, പക്ഷേ പ്രധാനമായും കാണപ്പെടുന്നത് ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ അല്ലെങ്കിൽ എന്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് ഹാർഡ്‌വെയർ.

NPU (ന്യൂറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ്)

തുടക്കം മുതൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തത് AI അനുമാനം, ദി എൻ‌പി‌യു വാട്ടിന് സമാനതകളില്ലാത്ത പ്രകടനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഇപ്പോൾ വ്യാപകമായി ഉൾച്ചേർത്തിരിക്കുന്നു സിസ്റ്റം-ഓൺ-ചിപ്പ് (SoC) സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ, AI എഡ്ജ് ഉപകരണങ്ങൾ, സ്വയംഭരണ മെഷീനുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം ഡിസൈനുകൾ.

പ്രോസസ്സർ താരതമ്യ പട്ടിക

സവിശേഷത	സിപിയു	ജിപിയു	ടിപിയു	എൻ‌പി‌യു
ഇതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തത്	പൊതു ആവശ്യങ്ങൾക്കുള്ളത്	ഗ്രാഫിക്സും AI-യും	ടെൻസർ ഓപ്‌സ്	AI അനുമാനം
AI പരിശീലനം	മോശം	മികച്ചത്	വളരെ നല്ലത്	പരിമിതം
AI അനുമാനം	പരിമിതം	നല്ലത്	മികച്ചത്	മികച്ചത്
പവർ കാര്യക്ഷമത	താഴ്ന്നത്	ഇടത്തരം	താഴ്ന്നത്	ഉയർന്ന
ലേറ്റൻസി (എഡ്ജ് ടാസ്‌ക്കുകൾ)	ഉയർന്ന	ഇടത്തരം	താഴ്ന്നത്	വളരെ കുറവ്
മൊബൈൽ/IoT അനുയോജ്യത	മോശം	മോശം	പരിമിതം	മികച്ചത്
ഫ്രെയിംവർക്ക് പിന്തുണ	വിശാലമായ	വിശാലമായ	ഇടുങ്ങിയത് (Google)	മിതമായത് (വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു)

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ:

GPU-കൾ മുൻഗണന നൽകുന്നത് AI മോഡൽ പരിശീലനം ഒപ്പം ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്.
ടിപിയു മേഘ കേന്ദ്രീകൃതവും മികച്ചതുമാണ് ഗൂഗിളിന്റെ AI ഇക്കോസിസ്റ്റം.
സിപിയുകൾ സാമാന്യവാദികളാണ്, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് അനുയോജ്യമല്ല.
NPU-കൾ ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ചോയ്‌സ് ഉപകരണത്തിലെ AI, വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു വേഗത, കാര്യക്ഷമത, കുറഞ്ഞ പവർ എന്നിവയുടെ മികച്ച ബാലൻസ് അനുമാന ജോലിഭാരങ്ങൾക്ക്.

AI തുടർന്നും നീങ്ങുമ്പോൾ എഡ്ജ്, ഏറ്റവും പ്രായോഗികമായ ദീർഘകാല പരിഹാരമായി NPU വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു തത്സമയ, എംബഡഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്.

NPU-കൾ എവിടെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്? പ്രധാന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

ന്യൂറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (NPU-കൾ) ഇപ്പോൾ വിവിധ മേഖലകളിലെ അടിസ്ഥാന ഘടകമാണ് AI- നിയന്ത്രിത സാങ്കേതികവിദ്യകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ആവശ്യമുള്ളവ ഉപകരണത്തിലെ അനുമാനം, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം, കൂടാതെ തത്സമയ പ്രതികരണശേഷിവ്യവസായങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് തുടരുമ്പോൾ നിർമ്മിത ബുദ്ധി അവയുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ, രണ്ടിലും NPU-കൾ സ്വീകരിക്കപ്പെടുന്നു കൺസ്യൂമർ ഇലക്ട്രോണിക്സ് ഒപ്പം വ്യാവസായിക സംവിധാനങ്ങൾ.

1. സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകളും മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളും

ആധുനികം സ്മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ അഡ്വാൻസ്ഡ് പവർ നൽകുന്നതിനായി NPU-കൾ കൊണ്ട് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു AI സവിശേഷതകൾ അതുപോലെ:

മുഖം തിരിച്ചറിയൽ (ഉദാ: ബയോമെട്രിക് പ്രാമാണീകരണം)
ഫോട്ടോ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഒപ്പം വസ്തു കണ്ടെത്തൽ ക്യാമറ ആപ്പുകളിൽ
വോയ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ ഒപ്പം ഭാഷാ വിവർത്തനം
ആഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി (AR) തത്സമയം റെൻഡറിംഗ്

പോലുള്ള മുൻനിര മൊബൈൽ ചിപ്‌സെറ്റുകൾ ആപ്പിളിന്റെ എ-സീരീസ് ന്യൂറൽ എഞ്ചിൻ, ക്വാൽകോം സ്നാപ്ഡ്രാഗൺ, കൂടാതെ ഹുവാവേയുടെ കിരിൻ SoC കാര്യക്ഷമതയ്ക്കായി NPU-കൾ സംയോജിപ്പിക്കുക എഡ്ജ് AI പ്രോസസ്സിംഗ്.

2. എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗും ഐഒടിയും

ലോകത്ത് എഡ്ജ് AI, NPU-കൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു സ്മാർട്ട് ക്യാമറകൾ, ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ, കൂടാതെ ഹോം ഓട്ടോമേഷൻ ഹബ്ബുകൾ സങ്കീർണ്ണമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പ്രാദേശികമായി. ഇത് ക്ലൗഡ് സെർവറുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് കുറയ്ക്കുകയും വേഗത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു തീരുമാനമെടുക്കൽ, പരിമിതമായ കണക്റ്റിവിറ്റി ഉള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ പോലും.

3. ഓട്ടോമോട്ടീവ്, റോബോട്ടിക്സ്

NPU-കൾ കൂടുതലായി വിന്യസിക്കപ്പെടുന്നത് സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ ഒപ്പം റോബോട്ടിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ:

സെൻസർ ഫ്യൂഷൻ
ലെയ്ൻ ഡിറ്റക്ഷൻ
കാൽനടയാത്രക്കാരെ തിരിച്ചറിയൽ
വോയ്‌സ് കമാൻഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ

വാഹനത്തിലോ റോബോട്ടിലോ നേരിട്ട് അനുമാനം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, NPU-കൾ ഉറപ്പാക്കുന്നത് തത്സമയ പ്രോസസ്സിംഗ് കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസിയോടെ.

4. വ്യാവസായിക, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI

NPU-കൾ ഇവയിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു ഫാക്ടറി ഓട്ടോമേഷൻ, പ്രവചന പരിപാലനം, കൂടാതെ മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്. ഇൻ സ്മാർട്ട് നിർമ്മാണം, NPU-കൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു AI വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉയർന്ന ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് ക്ലൗഡ് കണക്ഷനുകളുടെ ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ വൈകല്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും, മെറ്റീരിയലുകളെ തരംതിരിക്കാനും, പ്രവർത്തനങ്ങൾ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കാനും.

പ്രധാന NPU ഹാർഡ്‌വെയർ വെണ്ടർമാരും ആവാസവ്യവസ്ഥയും

വളർച്ച അരികിൽ AI ഗണ്യമായ നിക്ഷേപങ്ങൾക്ക് കാരണമായി. NPU ഹാർഡ്‌വെയർ വികസനം പ്രമുഖ ടെക് കമ്പനികൾ. ഈ വെണ്ടർമാർ ഭൂപ്രകൃതിയെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു എംബഡഡ് AI ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ നിർമ്മിച്ച പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ അനുമാന വേഗത, വൈദ്യുതി കാര്യക്ഷമത, കൂടാതെ സംയോജന വഴക്കം. ഓരോ ബ്രാൻഡിനും അതിന്റേതായ NPU ആർക്കിടെക്ചർ, ടൂൾചെയിൻ, ഇക്കോസിസ്റ്റം പിന്തുണ.

1. ആപ്പിൾ - ന്യൂറൽ എഞ്ചിൻ

ആപ്പിളിന്റേത് ന്യൂറൽ എഞ്ചിൻ, അതിൽ സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു എ-സീരീസ്, എം-സീരീസ് ചിപ്പുകൾ, iPhone-കൾ, iPad-കൾ, Mac-കൾ എന്നിവയിലെ വിപുലമായ AI ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് ശക്തി നൽകുന്നു. ഇത് ഇവ നൽകുന്നു:

തൽസമയം മുഖം തിരിച്ചറിയൽ
ഉപകരണത്തിലെ സിരി പ്രോസസ്സിംഗ്
സ്മാർട്ട് ഫോട്ടോ, വീഡിയോ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ

2. Huawei - ഡാവിഞ്ചി വാസ്തുവിദ്യ

ഹുവാവേയുടെ അസെൻഡ് NPU-കൾ ഒപ്പം ഡാവിഞ്ചി വാസ്തുവിദ്യ അതിന്റെ കേന്ദ്രബിന്ദുവാണ് കിരിൻ SoC-കൾ ഒപ്പം AI അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ:

ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ AI അനുമാനം മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾ
വിന്യാസം ഡാറ്റാ സെന്ററുകൾ എന്റർപ്രൈസ് AI-ക്ക് വേണ്ടി
പിന്തുണയ്ക്കുന്നു മൈൻഡ്‌സ്പോർ AI ചട്ടക്കൂട്

3. ക്വാൽകോം - AI എഞ്ചിനോടുകൂടിയ ഹെക്‌സഗൺ DSP

ക്വാൽകോമിന്റെ ഹെക്‌സഗൺ DSP + AI എഞ്ചിൻ സ്നാപ്ഡ്രാഗൺ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ ഉൾച്ചേർത്തിരിക്കുന്നു, വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത്:

AI ത്വരണം ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്പുകൾക്കായി
കാര്യക്ഷമം ഉപകരണത്തിലെ പ്രോസസ്സിംഗ്
അനുയോജ്യത ടെൻസർഫ്ലോ ലൈറ്റ് ഒപ്പം ഒഎൻഎൻഎക്സ്

4. ഗൂഗിൾ - എഡ്ജ് ടിപിയു

ദി എഡ്ജ് ടിപിയു, ഗൂഗിളിന്റെ ഭാഗമായ പവിഴപ്പുറ്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, ഇതിനായി പ്രത്യേകം തയ്യാറാക്കിയിരിക്കുന്നു IoT, എഡ്ജ് വിന്യാസങ്ങൾ:

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌തത് ടെൻസർഫ്ലോ ലൈറ്റ്
അൾട്രാ-ലോ പവർ AI അനുമാനം
കോം‌പാക്റ്റ് ഫോം ഫാക്ടർ സ്മാർട്ട് സെൻസറുകൾ ഒപ്പം ഗേറ്റ്‌വേകൾ

5. എൻവിഡിയ - എൻവിഡിഎൽഎയും ജെറ്റ്‌സൺ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമും

എൻ‌വിഡിയയുടെ എൻവിഡിഎൽഎ (ഡീപ് ലേണിംഗ് ആക്സിലറേറ്റർ) കൂടാതെ ജെറ്റ്സൺ പരമ്പര ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള AI കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് നൽകുക:

ഉപയോഗിച്ചത് റോബോട്ടിക്സ്, ഡ്രോണുകൾ, കൂടാതെ സ്വയംഭരണ യന്ത്രങ്ങൾ
പിന്തുണയ്ക്കുന്നു വ്യത്യസ്തം, ടെൻസർആർടി, കൂടാതെ ഡീപ്സ്ട്രീം SDK

NPU-കളുടെ വെല്ലുവിളികളും പരിമിതികളും

അതേസമയം ന്യൂറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (NPU-കൾ) ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു AI അനുമാന പ്രകടനം, വൈദ്യുതി കാര്യക്ഷമത, കൂടാതെ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, അവയ്ക്ക് പരിമിതികളില്ല. NPU-കൾ സ്വീകരിക്കുമ്പോൾ ഡെവലപ്പർമാരും സിസ്റ്റം ഇന്റഗ്രേറ്റർമാരും നിരവധി സാങ്കേതികവും പ്രവർത്തനപരവുമായ വെല്ലുവിളികൾ പരിഗണിക്കണം. AI- പ്രാപ്തമാക്കിയ ഉപകരണങ്ങൾ.

1. ഫ്രെയിംവർക്ക് അനുയോജ്യത

പ്രധാന തടസ്സങ്ങളിലൊന്ന് പരിമിതമായ പിന്തുണയാണ് AI ചട്ടക്കൂടുകൾ. GPU-കളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഇവ വിശാലമായ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് ടെൻസർഫ്ലോ, പൈടോർച്ച്, കൂടാതെ ഒഎൻഎൻഎക്സ്, NPU-കൾക്ക് പലപ്പോഴും ആവശ്യമായി വരുന്നത് ഇഷ്ടാനുസൃത ഉപകരണ ശൃംഖലകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രൊപ്രൈറ്ററി SDK-കൾ. ഇത് ഇനിപ്പറയുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം:

ദൈർഘ്യമേറിയ വികസന ചക്രങ്ങൾ
ബുദ്ധിമുട്ട് മോഡൽ പരിവർത്തനവും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും
ഹാർഡ്‌വെയർ നിർമ്മാതാക്കളിലുടനീളം സ്ഥിരതയില്ലാത്ത പ്രകടനം

2. അനുമാനം മാത്രമുള്ള കഴിവ്

മിക്ക NPU-കളും പ്രത്യേകമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് അനുമാനം, അല്ല പരിശീലനം. ഇതിനർത്ഥം:

AI മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകണം GPU-കൾ അല്ലെങ്കിൽ TPU-കൾ
ഏതൊരു പുനർപരിശീലനത്തിനും അല്ലെങ്കിൽ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗിനും ബാഹ്യ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.
കുറഞ്ഞ വഴക്കം ഉപകരണത്തിലെ പഠനം

3. ഹാർഡ്‌വെയർ സംയോജന നിയന്ത്രണങ്ങൾ

എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് NPU-കൾ സംയോജിപ്പിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റം-ഓൺ-ചിപ്പ് (SoC) ഡിസൈനുകളിൽ വിട്ടുവീഴ്ചകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

സിലിക്കൺ ഏരിയ പരിമിതികൾ
താപ രൂപകൽപ്പനാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ
സാധ്യതയുള്ള പൊരുത്തക്കേടുകൾ നിലവിലുള്ള I/O, മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത്

NPU-കളുടെയും AI ഹാർഡ്‌വെയറിന്റെയും ഭാവി

ആവശ്യം അനുസരിച്ച് തത്സമയ AI അനുമാനം വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം വളർന്നു കൊണ്ടിരിക്കുന്നു, ഭാവി ന്യൂറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (NPU-കൾ) പരിണാമത്തിന്റെ കേന്ദ്രബിന്ദുവായിരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു AI ഹാർഡ്‌വെയർ. ഈ പ്രത്യേക പ്രോസസ്സറുകൾ കൂടുതൽ ശക്തവും, ഒതുക്കമുള്ളതും, ഊർജ്ജക്ഷമതയുള്ളതുമായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു - അടുത്ത തലമുറയിലെ പ്രോസസ്സറുകളുടെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമായി അവയെ സ്ഥാപിക്കുന്നു. എഡ്ജ് AI ഉപകരണങ്ങൾ, സ്മാർട്ട് സെൻസറുകൾ, കൂടാതെ സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ.

എൻ‌പി‌യു വികസനത്തിലെ ഉയർന്നുവരുന്ന പ്രവണതകൾ

കൂടുതൽ കർശനമായ SoC സംയോജനം
NPU-കൾ കൂടുതലായി സംയോജിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു സിസ്റ്റം-ഓൺ-ചിപ്പ് (SoC) CPU-കൾ, GPU-കൾ, ISP-കൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം ഡിസൈനുകൾ. ഈ ഏകീകൃത ആർക്കിടെക്ചർ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുകയും സിസ്റ്റം സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഹെറ്ററോജീനിയസ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനുള്ള പിന്തുണ
ഭാവിയിലെ NPU-കൾ മറ്റ് AI ആക്സിലറേറ്ററുകളുമായി കൂടുതൽ സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കും, ഇത് ലോകമെമ്പാടും ജോലിഭാരം വിതരണം ചെയ്യും. CPU-കൾ, GPU-കൾ, TPU-കൾ മികച്ച പ്രകടനത്തിനായി.
മെച്ചപ്പെട്ട ഫ്രെയിംവർക്ക് അനുയോജ്യത
മുഖ്യധാരാ AI ഫ്രെയിംവർക്കുകൾക്കായി വെണ്ടർമാർ പിന്തുണ വികസിപ്പിക്കുന്നു ഒഎൻഎൻഎക്സ്, ടെൻസർഫ്ലോ ലൈറ്റ്, കൂടാതെ പൈടോർച്ച് മൊബൈൽ, കുറയ്ക്കുന്നു ഡെവലപ്പർ പഠന വക്രം ക്രോസ്-പ്ലാറ്റ്‌ഫോം വിന്യാസം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉപഭോക്തൃ ഉപകരണങ്ങൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് വ്യാപനം
NPU-കൾ ഇതിൽ വലിയ പങ്ക് വഹിക്കും വ്യാവസായിക ഓട്ടോമേഷൻ, സ്മാർട്ട് ഹെൽത്ത്കെയർ, എഡ്ജ് റോബോട്ടിക്സ്, കൃഷി AI, കൂടാതെ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങൾ, എവിടെ കുറഞ്ഞ പവർ, ഉയർന്ന വേഗതയുള്ള അനുമാനം നിർണായകമാണ്.

നീങ്ങുന്ന ഒരു ലോകത്തിൽ എല്ലായിടത്തും കാണുന്ന ബുദ്ധിശക്തി, NPU-കൾ AI-യെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, അതിനെ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന, സുസ്ഥിരമായ, കൂടാതെ സുരക്ഷിതം. രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിൽ അവരുടെ പങ്ക് അടുത്ത തലമുറ എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, നിന്ന് AI- പവർ ചെയ്ത ക്യാമറകൾ വരെ സ്വയംഭരണ നാവിഗേഷൻ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ, വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രാധാന്യത്തെ അടിവരയിടുന്നു ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട കമ്പ്യൂട്ട് ആർക്കിടെക്ചർ AI യുഗത്തിൽ.