Čo je NPU?

Kľúčové poznatky:

• GPU sú uprednostňované pre Tréning modelu umelej inteligencie a cloud computing.

• TPU sú zamerané na cloud a najlepšie v rámci Ekosystém umelej inteligencie spoločnosti Google.

• CPU sú generalisti, nie sú ideálni pre hlboké učenie.

• NPU sú tou správnou voľbou pre umelá inteligencia v zariadení, ktorý ponúka najlepšia rovnováha medzi rýchlosťou, účinnosťou a nízkou spotrebou energie pre inferenčné pracovné zaťaženia.

Keďže sa umelá inteligencia naďalej presúva do okraj, NPU vyniká ako najschodnejšie dlhodobé riešenie pre vstavané strojové učenie v reálnom čase.

Kde sa používajú NPU? Kľúčové aplikácie

Neurálne procesorové jednotky (NPU) sú teraz základnou súčasťou širokej škály Technológie založené na umelej inteligencii, najmä tie, ktoré vyžadujú inferencia na zariadení, nízka spotreba energiea odozva v reálnom časeKeďže sa priemyselné odvetvia naďalej integrujú umelá inteligencia do svojich pracovných postupov sa NPU zavádzajú v oboch spotrebná elektronika a priemyselné systémy.

1. Smartfóny a mobilné zariadenia

Moderné smartfóny sú vybavené NPU na napájanie pokročilých Funkcie umelej inteligencie ako napríklad:

• Rozpoznávanie tváre (napr. biometrické overenie)

• Vylepšenie fotografií a detekcia objektov v aplikáciách fotoaparátu

• Hlasoví asistenti a jazykový preklad

• Rozšírená realita (AR) vykresľovanie v reálnom čase

Popredné mobilné čipsety ako napríklad Neurónový engine série A od spoločnosti Apple, Qualcomm Snapdragona Huawei Kirin SoC integrujte NPU pre efektívne spracovanie na okraji systému umelou inteligenciou.

2. Edge computing a internet vecí

Vo svete okrajová umelá inteligencia, NPU umožňujú inteligentné kamery, nositeľné zariadeniaa centrá domácej automatizácie spustiť komplex modely strojového učenia lokálne. To znižuje závislosť od cloudových serverov a zaisťuje rýchlejšie rozhodovanie, a to aj v prostrediach s obmedzenou konektivitou.

3. Automobilový priemysel a robotika

NPU sa čoraz viac nasadzujú v autonómne vozidlá a robotické systémy spracovať:

• Fúzia senzorov

• Detekcia jazdných pruhov

• Rozpoznávanie chodcov

• Systémy hlasového ovládania

Spúšťaním inferencie priamo na vozidle alebo robote NPU zabezpečujú spracovanie v reálnom čase s minimálnou latenciou.

4. Priemyselná a zdravotnícka umelá inteligencia

NPU sa používajú aj v automatizácia výroby, prediktívna údržbaa lekárske zobrazovanieV inteligentná výroba, NPU umožňujú Systémy videnia s umelou inteligenciou identifikovať chyby, klasifikovať materiály a nepretržite monitorovať operácie bez potreby vysokorýchlostného cloudového pripojenia.

Hlavní dodávatelia hardvéru a ekosystémy NPU

Rast UI na okraji viedlo k významným investíciám do Vývoj hardvéru NPU veľkými technologickými spoločnosťami. Títo dodávatelia formujú prostredie vstavaná umelá inteligencia ponúkaním riešení optimalizovaných pre konkrétne účely rýchlosť inferencie, energetická účinnosťa flexibilita integrácieKaždá značka má svoje vlastné Architektúra NPU, nástrojová sada a podpora ekosystému.

1. Apple – Neurónový engine

Apple Neurónový engine, integrovaný do jeho Čipy série A a série M, poháňa pokročilé úlohy umelej inteligencie v iPhonoch, iPadoch a Macoch. Ponúka:

• V reálnom čase rozpoznávanie tváre

• Spracovanie Siri na zariadení

• Inteligentné vylepšenia fotografií a videa

2. Huawei – Da Vinci Architecture

Huawei Ascend NPU a Architektúra Da Vinciho sú ústrednými prvkami jeho Kirin SoC a Infraštruktúra umelej inteligencie:

• Zrýchlená inferencia umelej inteligencie v mobilné zariadenia

• Nasadenie v dátové centrá pre podnikovú umelú inteligenciu

• Podporuje MindSpore Rámec umelej inteligencie

3. Qualcomm – Hexagon DSP s AI Engine

Qualcomm Šesťuholníkový DSP + AI engine je zabudovaný do platforiem Snapdragon a ponúka:

• Zrýchlenie umelej inteligencie pre aplikácie pre Android

• Efektívne spracovanie na zariadení

• Kompatibilita s TensorFlow Lite a ONNX

4. Google – Edge TPU

Ten/Tá/To Okrajový TPU, súčasť spoločnosti Google Koralová platforma, je prispôsobený pre IoT a nasadenia na okraji siete:

• Optimalizované pre TensorFlow Lite

• Inferencia umelej inteligencie s veľmi nízkou spotrebou energie

• Kompaktný tvarový faktor pre inteligentné senzory a brány

5. NVIDIA – NVDLA and Jetson Platform

NVIDIA NVDLA (Akcelerátor hlbokého učenia) a Jetsonova séria poskytujú vysokovýkonné výpočty s využitím umelej inteligencie:

• Používa sa v robotika, dronya autonómne stroje

• Podporuje INÉ, TensorRTa SDK DeepStream

Výzvy a obmedzenia NPU

Zatiaľ čo Neurálne procesorové jednotky (NPU) ponúkajú pozoruhodné výhody v Výkon inferencie umelej inteligencie, energetická účinnosťa edge computing, nie sú bez obmedzení. Vývojári a systémoví integrátori musia pri zavádzaní NPU zvážiť niekoľko technických a prevádzkových výziev Zariadenia s podporou umelej inteligencie.

1. Kompatibilita s frameworkom

Jednou z kľúčových prekážok je obmedzená podpora pre Rámce umelej inteligencieNa rozdiel od grafických procesorov (GPU), ktoré podporujú širokú škálu platforiem, ako napríklad TensorFlow, PyTorcha ONNX, NPU často vyžadujú vlastné reťaze náradia alebo proprietárne SDK. To môže viesť k:

• Dlhšie vývojové cykly

• Ťažkosti v konverzia a optimalizácia modelu

• Nekonzistentný výkon u rôznych dodávateľov hardvéru

2. Schopnosť iba inferencie

Väčšina NPU je navrhnutá výhradne pre inferencia, nie tréningTo znamená:

• Modely umelej inteligencie musia byť trénované na GPU alebo TPU

• Akékoľvek preškolenie alebo doladenie si vyžaduje externú infraštruktúru

• Znížená flexibilita v učenie sa na zariadení

3. Obmedzenia integrácie hardvéru

Integrácia NPU do vstavaných systémov alebo Systém na čipe (SoC) návrhy zahŕňajú kompromisy:

• Obmedzenia oblasti kremíka

• Obmedzenia tepelného návrhu

• Potenciálne konflikty s existujúca šírka pásma I/O a pamäte