බ්ලොග්

NPU යනු කුමක්ද?

2024-08-13 16:29:49

අද වේගයෙන් දියුණු වන කාලය තුළ AI-ධාවනය වන ලෝකය, වේගවත්, වඩා කාර්යක්ෂම ගණනය කිරීම් සඳහා ඇති ඉල්ලුම, වැනි විශේෂිත සකසනයන් බිහි වීමට හේතු වී ඇත ස්නායු සැකසුම් ඒකකය (NPU). සාම්ප්‍රදායික මෙන් නොව CPU හෝ GPU, NPU එකක් වේගවත් කිරීම සඳහා විශේෂයෙන් ගොඩනගා ඇත යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් අනුමානය, විශේෂයෙන් ගැඹුරු ස්නායු ජාල භාවිතා කරන ලදී පරිගණක දැක්ම, ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම, සහ හඬ හඳුනාගැනීම.

ඇන් එන්පීයූ වර්ගයකි AI ත්වරකය අවශ්‍ය කාර්යයන් සඳහා ඉහළ කාර්යසාධනයක් සහිත, අඩු ප්‍රමාද සැකසුම් ලබා දෙන සමාන්තර ගණනය කිරීම සහ ටෙන්සර් මෙහෙයුම්මෙම සකසනයන් දැන් පුළුල් පරාසයක වේදිකාවලට ඇතුළත් කර ඇත - සිට ස්මාර්ට්ෆෝන් සහ IoT උපාංග දක්වා වාහන පද්ධති සහ එජ් පරිගණක යටිතල පහසුකම්—සක්‍රීය කිරීම උපාංගයේ AI අවම බලශක්ති පරිභෝජනය සමඟ.

NPU වැදගත් වන්නේ ඇයි:

වැඩිදියුණු කළ තත්‍ය කාලීන කාර්ය සාධනය AI වැඩ බර සඳහා
අඩු බලශක්ති පරිභෝජනය GPU මත පදනම් වූ විසඳුම් හා සසඳන විට
වලාකුළු අනුමානය මත යැපීම අඩු වීම, දත්ත රහස්‍යතාව සහ ප්‍රමාදය වැඩිදියුණු කිරීම
පරිමාණය කිරීමේ හැකියාව සංයුක්ත උපාංග සහ කාවැද්දූ පද්ධති සඳහා

නැගීම දාර AI සහ පැතිරීම AI බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන යෙදුම් NPU එකක් යනු කුමක්ද සහ එය අනෙකුත් සැකසුම් ඒකක වලින් වෙනස් වන්නේ කෙසේද යන්න තේරුම් ගැනීම අත්‍යවශ්‍ය කරයි. මෙම ලිපියෙන් අපි ගවේෂණය කරන්නේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය, අවස්ථා භාවිතා කරන්න, සහ බුද්ධිමත් පරිගණකකරණයේ පුළුල් සන්දර්භය තුළ NPU වල උපායමාර්ගික වටිනාකම.

NPU එකක් යනු කුමක්ද? තාක්ෂණික දළ විශ්ලේෂණයක්

අ ස්නායු සැකසුම් ඒකකය (NPU) යනු හැසිරවීමට විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර ඇති කැපවූ ක්ෂුද්‍ර සකසනයකි කෘතිම බුද්ධිය (AI) වැඩ බර, විශේෂයෙන් සම්බන්ධ වන ඒවා ගැඹුරු ඉගෙනීම සහ ස්නායු ජාල අනුමානය. පොදු අරමුණු මෙන් නොව CPU හෝ ග්‍රැෆික්ස්-නැඹුරු GPU, NPUs බලගන්වන ගණිතමය මෙහෙයුම් සඳහා ප්‍රශස්තිකරණය කර ඇත යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති, ආදි අනුකෘති ගුණ කිරීම්, කැටි ගැසීම්, සහ ටෙන්සර් සැකසීම.

NPU එකක මූලික ලක්ෂණ:

AI අනුමානය සඳහා අරමුණින් ගොඩනගා ඇත, පුහුණුව නොවේ
ක්‍රියාත්මක කරයි සමාන්තර මෙහෙයුම් කාර්යක්ෂමව
ප්‍රශස්තිකරණය කරන ලද්දේ අඩු-ප්‍රමාදය, ඉහළ-ප්‍රතිදානය වැඩ බර
සැලකිය යුතු ලෙස ක්‍රියා කරයි අඩු බලශක්ති පරිභෝජනය GPU වලට වඩා

අතර CPU අනුක්‍රමික තර්කනය සඳහා කදිම වන අතර GPU විදැහුම්කරණය සහ ක්‍රීඩා කිරීමේ කාර්යයන්හි විශිෂ්ටත්වය, NPU කාර්යයන් වේගවත් කිරීම සඳහා සකස් කර ඇත:

වස්තු අනාවරණය
මුහුණු හඳුනාගැනීම
කටහඬින් පෙළට පරිවර්තනය
ස්මාර්ට් කැමරා විශ්ලේෂණ

සකසන වර්ගය	ප්‍රාථමික භූමිකාව	ශක්තිය	බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව	AI යෝග්‍යතාවය
CPU	සාමාන්‍ය කාර්යයන්	බහුකාර්ය	අඩු	සීමිතයි
GPU එක	ග්‍රැෆික්ස්, AI	ඉහළ ප්‍රතිදානය	මධ්‍යම	පුහුණුව සඳහා ශක්තිමත්
එන්පීයූ	AI අනුමානය	AI-ප්‍රශස්තකරණය කරන ලද	ඉහළ	එජ් AI සඳහා හොඳම

AI තවත් උපාංගවලට ඇතුළත් වන විට - සිට ස්මාර්ට්ෆෝන් දක්වා කාර්මික IoT—එම එන්පීයූ වඩාත්ම කැපී පෙනේ කාර්යක්ෂම සහ පරිමාණය කළ හැකි බුද්ධිමත් විශේෂාංග සෘජුවම සක්‍රීය කිරීම සඳහා සකසනය දාරය, නිරන්තර වලාකුළු ප්‍රවේශය මත රඳා නොසිට.

NPU එකක් ක්‍රියා කරන්නේ කෙසේද?

අ ස්නායු සැකසුම් ඒකකය (NPU) ක්‍රියාත්මක කිරීමට නිර්මාණය කර ඇත AI අනුමාන කාර්යයන් සුවිශේෂී වේගය සහ කාර්යක්ෂමතාවයෙන්. සාම්ප්‍රදායික සකසනයන් මෙන් නොව, NPU ක්‍රියාත්මක වන්නේ ටෙන්සර් පාදක දත්ත ව්‍යුහයන්, දැවැන්ත ප්‍රමාණයක් ක්‍රියාත්මක කිරීම අනුකෘති මෙහෙයුම් සමාන්තරව—නවීන ධාවනය සඳහා අත්‍යවශ්‍යයි ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති ආදි CNN (සංක්‍රාමික ස්නායුක ජාල) සහ RNNs (පුනරාවර්තන ස්නායුක ජාල).

මූලික වැඩ කිරීමේ මූලධර්ම:

සමාන්තරකරණය: NPU ක්‍රියා කරයි එකවර මෙහෙයුම් කිහිපයක්, වැනි කාර්යයන් සඳහා සැකසුම් කාලය විශාල ලෙස අඩු කරයි රූප වර්ගීකරණය සහ කථන හඳුනාගැනීම.
දෘඪාංග-ත්වරණය කළ ටෙන්සර් ගණනය කිරීම: බිල්ට්-ඉන් ටෙන්සර් මධ්‍ය මහා පරිමාණයෙන් කාර්යක්ෂමව හැසිරවීම අනුකෘති ගුණ කිරීම්.
අඩු නිරවද්‍යතා අංක ගණිතය: බොහෝ NPU භාවිතා කරන්නේ INT8 යනු කුමක්ද? හෝ FP16 යනු කුමක්ද? අතර සමතුලිතතාවයක් ඇති කිරීමට නිරවද්‍ය ආකෘති නිරවද්‍යතාවය සහ බල කාර්යක්ෂමතාව.
නල මාර්ගගත ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය: වැනි කාර්යයන් දත්ත ලබා ගැනීම, බර සැකසීම, සහ සක්‍රිය කිරීමේ ගණනය කිරීම ප්‍රතිදානය උපරිම කිරීම සඳහා නල මාර්ගගත අනුපිළිවෙලකට ක්‍රියාත්මක කරනු ලැබේ.

සරල කළ අනුමාන ප්‍රවාහය:

ආදාන දත්ත (උදා: රූපයක් හෝ ශ්‍රව්‍ය සංඥාවක්) පූර්ව සැකසුම් කර ඇත.
දත්ත ඇතුළත් වන්නේ NPU හි ටෙන්සර් එන්ජිම ස්නායු ගණනය කිරීම සඳහා.
ආකෘතියේ බර සහ පක්ෂග්‍රාහීත්වයන් නිගමනය මෙහෙයවන්න.
ප්‍රතිඵල තත්‍ය කාලීනව ලබා දෙනු ලැබේ, බොහෝ විට වලාකුළු සහාය නොමැතිව.

ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්. අඩු ප්‍රමාද ක්‍රියාත්මක කිරීම, බලශක්ති කාර්යක්ෂම නිර්මාණය, සහ කැපවූ AI තර්කනය, NPU මඟින් උපාංග ක්‍රියාත්මක වීමට හැකියාව ලැබේ සංකීර්ණ AI ආකෘති දේශීයව. මෙය ඔවුන්ට අත්‍යවශ්‍ය වේ එජ් පරිගණනය, ස්මාර්ට් උපාංග, සහ කාර්මික AI යෙදුම් කොහෙද තත්‍ය කාලීන තීරණ ගැනීම තීරණාත්මකයි.

NPU වල ප්‍රධාන ප්‍රතිලාභ

සම්මත කිරීම ස්නායු සැකසුම් ඒකක (NPU) යෙදවීම විප්ලවීය ලෙස වෙනස් කර ඇත AI අනුමානය දෙකෙහිම දාර උපාංග සහ වලාකුළු පරිසර. NPU මඟින් සපයනු ලබන්නේ විශේෂිත සැකසුම් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සාම්ප්‍රදායික ක්‍රමවලට වඩා සැලකිය යුතු කාර්ය සාධනයක් සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාවයක් ලබා ගැනීමට එය ඉඩ සලසයි CPU සහ GPU එක ක්‍රියාත්මක කිරීමේදී විසඳුම් ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති.

NPU භාවිතා කිරීමේ ඉහළම ප්‍රතිලාභ:

AI අනුමානය සඳහා ඉහළ කාර්ය සාධනයක්
NPUs අරමුණින් ගොඩනගා ඇත්තේ AI වැඩ බර, ක්‍රියාත්මක කිරීම ස්නායු ජාල මෙහෙයුම් වැඩි වේගයකින් සහ අඩු ප්‍රමාදයකින්. ඔවුන් ක්‍රියාවට නංවයි සමාන්තර ආතති ගණනය කිරීම් කාර්යක්ෂමව, වැනි යෙදුම්වල තත්‍ය කාලීන අවබෝධයන් ලබා දීම වස්තු අනාවරණය, රූප ඛණ්ඩනය, සහ කථන හඳුනාගැනීම.
බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව
NPU, GPU වලට වඩා සැලකිය යුතු ලෙස අඩු බලයක් පරිභෝජනය කරයි, මන්ද ඒවායේ අඩු නිරවද්‍යතා අංක ගණිතය (උදා: INT8, FP16) සහ ප්‍රශස්තකරණය කළ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය. මෙය ඒවා සඳහා වඩාත් සුදුසු වේ ජංගම AI සහ IoT උපාංග කොහෙද බැටරි ආයු කාලය සහ තාප සීමාවන් තීරණාත්මකයි.
උපාංගයේ AI හැකියාවන්
සක්‍රීය කිරීමෙන් දේශීය අනුමානය, NPU මඟින් වලාකුළු සැකසුම් සඳහා ඇති අවශ්‍යතාවය අඩු කරයි, වැඩිදියුණු කරයි දත්ත රහස්‍යතාව, ප්‍රතිචාර කාලය, සහ ජාල කලාප පළල කාර්යක්ෂමතාව.
සංයුක්ත සහ පරිමාණය කළ හැකි නිර්මාණය
NPU ඒකාබද්ධ කළ හැක්කේ සිස්ටම්-ඔන්-චිප් (SoC) නිෂ්පාදකයින්ට කාවැද්දීමට ඉඩ සලසන මෝස්තර AI ත්වරක වැනි සංයුක්ත උපාංග වලට ස්මාර්ට්ෆෝන්, පැළඳිය හැකි උපකරණ, දාර ද්වාර, සහ ස්වයංක්‍රීය පද්ධති.

සංසන්දන වගුව: NPU එදිරිව GPU සහ CPU

විශේෂාංගය	එන්පීයූ	GPU එක	CPU
අරමුණ	AI අනුමානය	ග්‍රැෆික්ස්, සාමාන්‍ය AI	පොදු කාර්ය පරිගණකකරණය
බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව	⭐⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐ 안�	⭐ 안장이 안장
ප්‍රමාදය (තත්‍ය කාලීන)	අඩු	මධ්‍යම	ඉහළ
සමාන්තර AI වැඩ බර	විශිෂ්ටයි	ඉතා හොඳයි	සීමිතයි
කදිම භාවිත අවස්ථාව	එජ් AI, ජංගම AI	AI පුහුණුව, ග්‍රැෆික්ස්	පාලන තර්කනය, OS කාර්යයන්

NPUs AI එජ් පරිගණක විසඳුම් සමඟ ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, ව්‍යාපාරවලට අඩු මෙහෙයුම් පිරිවැයක් සහිත අධිවේගී යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් අනුමානයන් අගුළු ඇරීමට හැකි වන අතර, එමඟින් NPUs ඊළඟ පරම්පරාවේ AI දෘඩාංගවල පදනම බවට පත් වේ.

NPU එදිරිව CPU, GPU සහ TPU: සංසන්දනාත්මක විශ්ලේෂණයක්

අවශ්‍යතාවය ලෙස තත්‍ය කාලීන AI අනුමානය ස්මාර්ට්ෆෝන් සහ ස්වයංක්‍රීය වාහනවල සිට කාර්මික රොබෝ තාක්ෂණය දක්වා උපාංග හරහා වර්ධනය වේ - මෙම වැඩ බර වඩාත් හොඳින් හසුරුවන්නේ කුමන සකසනයද යන්න පිළිබඳ විවාදය තීව්‍ර වේ. CPU, GPU, TPU, සහ NPU සියල්ල ක්‍රියාත්මක කළ හැකිය යන්ත්‍ර ඉගෙනීම කාර්යයන්, ඒවා ඉතා වෙනස් අරමුණු සඳහා ප්‍රශස්තිකරණය කර ඇත. දෘඩාංග තෝරාගැනීමේදී මෙම වෙනස්කම් තේරුම් ගැනීම ඉතා වැදගත් වේ AI යෙදුම්, විශේෂයෙන් දාරය.

මධ්‍යම සැකසුම් ඒකකය (CPU)

එම CPU වඩාත්ම බහුකාර්ය සකසනය ලෙස පවතී. එය පුළුල් පරාසයක පොදු කාර්ය පරිගණක කාර්යයන් හසුරුවයි, ඒවා අතර මෙහෙයුම් පද්ධති කාර්යයන්, I/O කළමනාකරණය, සහ අනුක්‍රමික තර්කනය. CPU වලට තාක්ෂණිකව AI අනුමානය සිදු කළ හැකි වුවද, ඒවා ප්‍රශස්තිකරණය කර නොමැත. සමාන්තර සැකසුම් ස්නායුක ජාලවලට අවශ්‍ය දේ.

GPU (ග්‍රැෆික් සැකසුම් ඒකකය)

මුලින් රූප සහ වීඩියෝ විදැහුම්කරණය සඳහා සංවර්ධනය කරන ලද, GPU එක සඳහා ඉතා ඵලදායී බව ඔප්පු වී ඇත සමාන්තර මෙහෙයුම්, එය දෙකටම සුදුසු කරයි AI පුහුණුව සහ අනුමානය. GPU විශිෂ්ටයි දත්ත මධ්‍යස්ථාන පරිසරයන්, එහිදී බලශක්ති පරිභෝජනය සහ අවකාශය අඩුවෙන් සීමා වේ.

TPU (ටෙන්සර් සැකසුම් ඒකකය)

ගූගල් විසින් සංවර්ධනය කරන ලද, ටීපීයූ සඳහා සකස් කර ඇත ටෙන්සර් ගණනය කිරීම AI වැඩ බර තුළ. එය බලගතු පුහුණුවක් සහ අනුමාන කාර්ය සාධනයක් ලබා දෙන නමුත් ප්‍රධාන වශයෙන් දක්නට ලැබෙන්නේ වලාකුළු යටිතල පහසුකම් හෝ ව්‍යවසාය-ශ්‍රේණියේ දෘඩාංග.

ස්නායු සැකසුම් ඒකකය (NPU)

මුල සිටම නිර්මාණය කර ඇත AI අනුමානය, එම එන්පීයූ වොට් එකකට අසමසම කාර්ය සාධනයක් ලබා දෙයි. එය දැන් පුළුල් ලෙස ඇතුළත් කර ඇත සිස්ටම්-ඔන්-චිප් (SoC) ස්මාර්ට්ෆෝන්, AI එජ් උපාංග සහ ස්වයංක්‍රීය යන්ත්‍ර හරහා නිර්මාණ.

සකසනය සංසන්දන වගුව

විශේෂාංගය	CPU	GPU එක	ටීපීයූ	එන්පීයූ
නිර්මාණය කර ඇත්තේ	පොදු කාර්ය	ග්‍රැෆික්ස් සහ AI	ටෙන්සර් මෙහෙයුම්	AI අනුමානය
AI පුහුණුව	දුප්පත්	විශිෂ්ටයි	ඉතා හොඳයි	සීමිතයි
AI අනුමානය	සීමිතයි	හොඳයි	විශිෂ්ටයි	විශිෂ්ටයි
බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව	අඩු	මධ්‍යම	අඩු	ඉහළ
ප්‍රමාදය (දාර කාර්යයන්)	ඉහළ	මධ්‍යම	අඩු	ඉතා අඩුයි
ජංගම/IoT යෝග්‍යතාවය	දුප්පත්	දුප්පත්	සීමිතයි	විශිෂ්ටයි
රාමු සහාය	පුළුල්	පුළුල්	පටු (Google)	මධ්‍යස්ථ (වෙනස් වේ)

යතුරු රැගෙන යාම:

GPU සඳහා වඩාත් කැමති වේ AI ආකෘති පුහුණුව සහ වලාකුළු පරිගණකකරණය.
TPU වලාකුළු කේන්ද්‍රීය වන අතර ඒවා තුළ හොඳම වේ ගූගල් AI පරිසර පද්ධතිය.
CPU සාමාන්‍යවාදීන් වන අතර, ගැඹුරු ඉගෙනීමට සුදුසු නොවේ.
NPU හොඳම තේරීම වන්නේ උපාංගයේ AI, පිරිනමන්නේ වේගය, කාර්යක්ෂමතාව සහ අඩු බලයේ හොඳම ශේෂය අනුමාන වැඩ බර සඳහා.

AI අඛණ්ඩව ගමන් කරන විට දාරය, NPU වඩාත්ම ශක්‍ය දිගුකාලීන විසඳුම ලෙස කැපී පෙනේ තත්‍ය කාලීන, කාවැද්දූ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම.

NPU භාවිතා කරන්නේ කොහේද? ප්‍රධාන යෙදුම්

ස්නායු සැකසුම් ඒකක (NPU) දැන් පුළුල් පරාසයක මූලික අංගයකි AI-ධාවනය වන තාක්ෂණයන්, විශේෂයෙන් අවශ්‍ය අය උපාංගය-මත අනුමානය, අඩු බලශක්ති පරිභෝජනය, සහ තත්‍ය කාලීන ප්‍රතිචාරාත්මක බවකර්මාන්ත අඛණ්ඩව ඒකාබද්ධ වන විට කෘතිම බුද්ධිය ඔවුන්ගේ වැඩ ප්‍රවාහයන් තුළට, NPU දෙකම හරහා භාවිතා කරනු ලැබේ පාරිභෝගික ඉලෙක්ට්‍රොනික උපකරණ සහ කාර්මික පද්ධති.

1. ස්මාර්ට්ෆෝන් සහ ජංගම උපාංග

නූතන ස්මාර්ට්ෆෝන් උසස් උපාංග බල ගැන්වීම සඳහා NPU වලින් සමන්විත වේ. AI විශේෂාංග ආදි:

මුහුණු හඳුනාගැනීම (උදා: ජෛවමිතික සත්‍යාපනය)
ඡායාරූප වැඩිදියුණු කිරීම සහ වස්තු අනාවරණය කැමරා යෙදුම් තුළ
හඬ සහායකයින් සහ භාෂා පරිවර්තනය
වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථය (AR) තථ්‍ය කාලීනව විදැහුම්කරණය

ප්‍රමුඛ පෙළේ ජංගම චිප්සෙට් වැනි ඇපල් හි A-ශ්‍රේණියේ ස්නායුක එන්ජිම, ක්වාල්කොම් ස්නැප්ඩ්‍රැගන්, සහ Huawei හි කිරින් SoC කාර්යක්ෂම කිරීම සඳහා NPU ඒකාබද්ධ කරන්න දාර AI සැකසීම.

2. එජ් කම්පියුටින් සහ අයිඕටී

ලෝකයේ දාර AI, NPU සක්‍රීය කරයි ස්මාර්ට් කැමරා, පැළඳිය හැකි උපාංග, සහ නිවාස ස්වයංක්‍රීයකරණ මධ්‍යස්ථාන සංකීර්ණව ක්‍රියාත්මක කිරීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති දේශීයව. මෙය වලාකුළු සේවාදායක මත යැපීම අඩු කරන අතර වේගවත් බව සහතික කරයි තීරණ ගැනීම, සීමිත සම්බන්ධතාවක් ඇති පරිසරවල පවා.

3. මෝටර් රථ සහ රොබෝ විද්‍යාව

NPU වැඩි වැඩියෙන් යොදවා ඇත්තේ ස්වයංක්‍රීය වාහන සහ රොබෝ පද්ධති සැකසීමට:

සංවේදක විලයනය
මංතීරු අනාවරණය
පදිකයින් හඳුනා ගැනීම
හඬ විධාන පද්ධති

වාහනය හෝ රොබෝව මත සෘජුවම අනුමානය ක්‍රියාත්මක කිරීමෙන්, NPU සහතික කරන්නේ තත්‍ය කාලීන සැකසුම් අවම ප්‍රමාදයකින්.

4. කාර්මික සහ සෞඛ්‍ය සේවා AI

NPU ද භාවිතා කරනු ලබන්නේ කර්මාන්තශාලා ස්වයංක්‍රීයකරණය, පුරෝකථන නඩත්තුව, සහ වෛද්‍ය ප්‍රතිරූපණය. තුළ ස්මාර්ට් නිෂ්පාදනය, NPU සක්‍රීය කරයි AI දර්ශන පද්ධති ඉහළ කලාප පළල වලාකුළු සම්බන්ධතා අවශ්‍යතාවයකින් තොරව දෝෂ හඳුනා ගැනීමට, ද්‍රව්‍ය වර්ගීකරණය කිරීමට සහ මෙහෙයුම් අඛණ්ඩව නිරීක්ෂණය කිරීමට.

ප්‍රධාන NPU දෘඩාංග වෙළෙන්දන් සහ පරිසර පද්ධති

වර්ධනය AI කෙළවරේ සැලකිය යුතු ආයෝජන සඳහා හේතු වී ඇත NPU දෘඩාංග සංවර්ධනය ප්‍රධාන තාක්ෂණික සමාගම් විසින්. මෙම වෙළෙන්දෝ භූ දර්ශනය හැඩගස්වමින් සිටිති ඇතුළත් කළ AI අරමුණු සඳහා ප්‍රශස්තිකරණය කළ විසඳුම් ලබා දීමෙන් අනුමාන වේගය, බල කාර්යක්ෂමතාව, සහ ඒකාබද්ධ කිරීමේ නම්‍යශීලීභාවය. සෑම වෙළඳ නාමයකටම තමන්ගේම ඇත NPU ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය, මෙවලම් දාමය සහ පරිසර පද්ධති සහාය.

1. ඇපල් - ස්නායුක එන්ජිම

ඇපල් ස්නායුක එන්ජිම, එයට ඒකාබද්ධ කර ඇත A-series සහ M-series චිප්ස්, iPhones, iPads සහ Macs වල උසස් AI කාර්යයන් බලගන්වයි. එය ලබා දෙන්නේ:

තත්ය කාලය මුහුණු හඳුනාගැනීම
උපාංගය-මත Siri සැකසීම
ස්මාර්ට් ඡායාරූප සහ වීඩියෝ වැඩිදියුණු කිරීම්

2. Huawei - Da Vinci ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය

හුආවේ හි නැගීමේ NPU සහ ඩා වින්චි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය එහි කේන්ද්‍රීය වේ කිරින් SoCs සහ AI යටිතල පහසුකම්:

වේගවත් AI අනුමානය ජංගම උපාංග
යෙදවීම දත්ත මධ්‍යස්ථාන ව්‍යවසාය AI සඳහා
සහාය දක්වයි මයින්ඩ්ස්පෝර් AI රාමුව

3. Qualcomm - AI එන්ජිමක් සහිත ෂඩාස්‍ර DSP

ක්වාල්කොම් හි ෂඩාස්‍ර DSP + AI එන්ජිම Snapdragon වේදිකා තුළට ඇතුළත් කර ඇති අතර, පිරිනමයි:

AI ත්වරණය Android යෙදුම් සඳහා
කාර්යක්ෂම උපාංගය-මත සැකසීම
සමඟ අනුකූලතාව ටෙන්සර්ෆ්ලෝ ලයිට් සහ ඔන්එන්එක්ස්

4. ගූගල් - එජ් TPU

එම දාර TPU, ගූගල් හි කොටසක් කොරල් වේදිකාව, සඳහා සකස් කර ඇත IoT සහ එජ් යෙදවීම්:

ප්‍රශස්තිකරණය කරන ලද්දේ ටෙන්සර්ෆ්ලෝ ලයිට්
අතිශය අඩු බල AI අනුමානය
සඳහා සංයුක්ත ආකෘති සාධකය ස්මාර්ට් සංවේදක සහ ද්වාර

5. NVIDIA - NVDLA සහ Jetson වේදිකාව

NVIDIA හි එන්වීඩීඑල්ඒ (ගැඹුරු ඉගෙනුම් ත්වරකය) සහ ජෙට්සන් මාලාව ඉහළ කාර්යසාධනයක් සහිත AI පරිගණකකරණය ලබා දෙන්න:

භාවිතා කළේ රොබෝ විද්‍යාව, ඩ්‍රෝන යානා, සහ ස්වයංක්‍රීය යන්ත්‍ර
සහාය දක්වයි වෙනස්, ටෙන්සර්ආර්ටී, සහ ඩීප්ස්ට්‍රීම් SDK

NPU වල අභියෝග සහ සීමාවන්

අතර ස්නායු සැකසුම් ඒකක (NPU) කැපී පෙනෙන වාසි ලබා දෙයි AI අනුමාන කාර්ය සාධනය, බල කාර්යක්ෂමතාව, සහ එජ් පරිගණනය, ඒවාට සීමාවන් නොමැත. සංවර්ධකයින් සහ පද්ධති ඒකාබද්ධ කරන්නන් NPU භාවිතා කිරීමේදී තාක්ෂණික සහ මෙහෙයුම් අභියෝග කිහිපයක් සලකා බැලිය යුතුය. AI-සක්‍රීය උපාංග.

1. රාමු අනුකූලතාව

ප්‍රධාන බාධකවලින් එකක් වන්නේ සීමිත සහායකි AI රාමු. පුළුල් පරාසයක වේදිකා සඳහා සහය දක්වන GPU මෙන් නොව, ටෙන්සර්ෆ්ලෝ, පයිටෝර්ච්, සහ ඔන්එන්එක්ස්, NPU වලට බොහෝ විට අවශ්‍ය වන්නේ අභිරුචි මෙවලම් දාම හෝ හිමිකාර SDK. මෙය හේතු විය හැක:

දිගු සංවර්ධන චක්‍ර
දුෂ්කරතාව ආකෘති පරිවර්තනය සහ ප්‍රශස්තිකරණය
දෘඪාංග වෙළෙන්දන් අතර අසංගත කාර්ය සාධනය

2. අනුමාන-පමණක් හැකියාව

බොහෝ NPU නිර්මාණය කර ඇත්තේ විශේෂයෙන් අනුමානය, නොවේ පුහුණුව. මෙයින් අදහස් වන්නේ:

AI ආකෘති පුහුණු කළ යුත්තේ GPU හෝ TPU
ඕනෑම නැවත පුහුණුවීමක් හෝ සියුම්-සුසර කිරීමක් සඳහා බාහිර යටිතල පහසුකම් අවශ්‍ය වේ.
අඩු නම්‍යශීලී බව උපාංගය මත ඉගෙනීම

3. දෘඩාංග ඒකාබද්ධ කිරීමේ සීමාවන්

NPUs එම්බෙඩඩ් පද්ධතිවලට ඒකාබද්ධ කිරීම හෝ සිස්ටම්-ඔන්-චිප් (SoC) සැලසුම් වලට හුවමාරු කිරීම් ඇතුළත් වේ:

සිලිකන් ප්‍රදේශ සීමාවන්
තාප සැලසුම් සීමාවන්
සමඟ ඇති විය හැකි ගැටුම් පවතින I/O සහ මතක කලාප පළල

NPU සහ AI දෘඪාංගවල අනාගතය

ඉල්ලුම ලෙස තත්‍ය කාලීන AI අනුමානය කර්මාන්ත හරහා අඛණ්ඩව වර්ධනය වන අතර, අනාගතය ස්නායු සැකසුම් ඒකක (NPU) පරිණාමයේ කේන්ද්‍රීය වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ AI දෘඩාංග. මෙම විශේෂිත සකසනයන් වඩාත් බලවත්, සංයුක්ත සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂම වෙමින් පවතී - ඒවා ඊළඟ පරම්පරාවේ මූලික අංගයක් ලෙස ස්ථානගත කරයි. එජ් AI උපාංග, ස්මාර්ට් සංවේදක, සහ ස්වයංක්‍රීය පද්ධති.

NPU සංවර්ධනයේ නැගී එන ප්‍රවණතා

දැඩි SoC ඒකාබද්ධ කිරීම
NPUs වැඩි වැඩියෙන් ඒකාබද්ධ වෙමින් පවතී සිස්ටම්-ඔන්-චිප් (SoC) CPU, GPU සහ ISP සමඟ සැලසුම්. මෙම ඒකාබද්ධ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය වේගවත් කිරීමට ඉඩ සලසයි දත්ත සැකසුම් නල මාර්ග, ප්‍රමාදය අඩු කරන අතර පද්ධති සංකීර්ණතාව අඩු කරයි.
විෂමජාතීය පරිගණකකරණය සඳහා සහාය
අනාගත NPU, අනෙකුත් AI ත්වරණකාරක සමඟ වඩාත් බාධාවකින් තොරව ක්‍රියා කරනු ඇති අතර, එමඟින් කාර්ය භාරය බෙදා හරිනු ඇත. CPU, GPU සහ TPU ප්‍රශස්ත කාර්ය සාධනය සඳහා.
වැඩිදියුණු කළ රාමු අනුකූලතාව
වෙළෙන්දෝ ප්‍රධාන ධාරාවේ AI රාමු සඳහා සහාය ගොඩනඟමින් සිටිති ඔන්එන්එක්ස්, ටෙන්සර්ෆ්ලෝ ලයිට්, සහ PyTorch ජංගම, අඩු කිරීම සංවර්ධක ඉගෙනුම් වක්‍රය සහ හරස් වේදිකා යෙදවීම දිරිමත් කිරීම.
පාරිභෝගික උපාංගවලින් ඔබ්බට ව්‍යාප්තිය
NPUs විශාල කාර්යභාරයක් ඉටු කරනු ඇත කාර්මික ස්වයංක්‍රීයකරණය, බුද්ධිමත් සෞඛ්‍ය සේවාව, එජ් රොබෝ විද්‍යාව, කෘෂිකර්මාන්තය AI, සහ නිරීක්ෂණ පද්ධති, කොහෙද අඩු බලැති, අධිවේගී අනුමානය තීරණාත්මකයි.

දෙසට ගමන් කරන ලෝකයක සෑම තැනකම පවතින බුද්ධිය, NPU මඟින් AI වේගවත් කරනවා පමණක් නොව එය තවත් වැඩි කරයි ප්‍රවේශ විය හැකි, තිරසාර, සහ ආරක්ෂිතයි. හැඩගැස්වීමේදී ඔවුන්ගේ කාර්යභාරය ඊළඟ පරම්පරාවේ කාවැද්දූ පද්ධති, සිට AI බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන කැමරා දක්වා ස්වයංක්‍රීය සංචාලන වේදිකා, වර්ධනය වන වැදගත්කම අවධාරණය කරයි වසම්-විශේෂිත පරිගණක ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය AI යුගයේ.