Kaj je NPU?

Ključne ugotovitve:

• Grafični procesorji so prednostni za Usposabljanje za model umetne inteligence in računalništvo v oblaku.

• TPU-ji so osredotočeni na oblak in najboljši znotraj Googlov ekosistem umetne inteligence.

• Procesorji so generalisti, niso idealni za globoko učenje.

• Neuralni procesi (NPU) so prva izbira za umetna inteligenca na napravi, ki ponuja najboljše ravnovesje med hitrostjo, učinkovitostjo in nizko porabo energije za delovne obremenitve sklepanja.

Ker se umetna inteligenca še naprej premika k rob, NPU izstopa kot najbolj izvedljiva dolgoročna rešitev za vgrajeno strojno učenje v realnem času.

Kje se uporabljajo NPU-ji? Ključne aplikacije

Nevronske procesne enote (NPU) so zdaj temeljna komponenta v številnih Tehnologije, ki jih poganja umetna inteligenca, zlasti tistih, ki zahtevajo sklepanje na napravi, nizka poraba energijein odzivnost v realnem časuKer se industrije še naprej integrirajo umetna inteligenca v svoje delovne procese se NPU-ji uvajajo v obeh potrošniška elektronika in industrijski sistemi.

1. Pametni telefoni in mobilne naprave

Moderno pametni telefoni so opremljeni z NPU-ji za napajanje naprednih Funkcije umetne inteligence kot so:

• Prepoznavanje obrazov (npr. biometrična avtentikacija)

• Izboljšanje fotografij in zaznavanje predmetov v aplikacijah za kamero

• Glasovni pomočniki in jezikovni prevod

• Obogatena resničnost (AR) upodabljanje v realnem času

Vodilni mobilni čipi, kot so Applov nevronski mehanizem serije A, Qualcomm Snapdragonin Huaweijev Kirin SoC integrirajte NPU-je za učinkovito obdelava robne umetne inteligence.

2. Robno računalništvo in internet stvari

V svetu rob umetne inteligence, NPU-ji omogočajo pametne kamere, nosljive napravein središča za domačo avtomatizacijo teči kompleksno modeli strojnega učenja lokalno. To zmanjša odvisnost od strežnikov v oblaku in zagotavlja hitrejše odločanje, tudi v okoljih z omejeno povezljivostjo.

3. Avtomobilska industrija in robotika

Neurološke enote se vse pogosteje uporabljajo v avtonomna vozila in robotski sistemi za obdelavo:

• Fuzija senzorjev

• Zaznavanje voznega pasu

• Prepoznavanje pešcev

• Sistemi za glasovno upravljanje

Z neposrednim izvajanjem sklepanja na vozilu ali robotu NPU-ji zagotavljajo obdelava v realnem času z minimalno latenco.

4. Industrijska in zdravstvena umetna inteligenca

NPU-ji se uporabljajo tudi v avtomatizacija tovarn, prediktivno vzdrževanjein medicinsko slikanjeV pametna proizvodnja, NPU-ji omogočajo Sistemi vida z umetno inteligenco za prepoznavanje napak, razvrščanje materialov in neprekinjeno spremljanje delovanja brez potrebe po visokopasovnih povezavah z oblakom.

Glavni prodajalci strojne opreme in ekosistemi za NPU

Rast Umetna inteligenca na robu je privedlo do znatnih naložb v Razvoj strojne opreme NPU s strani velikih tehnoloških podjetij. Ti prodajalci oblikujejo krajino vgrajena umetna inteligenca s ponudbo namensko zasnovanih rešitev, optimiziranih za hitrost sklepanja, energetska učinkovitostin fleksibilnost integracijeVsaka blagovna znamka ima svoje Arhitektura NPU-ja, orodjarna in podpora ekosistemu.

1. Apple – nevronski mehanizem

Appleov Nevronski mehanizem, integriran v njegovo Čipi serije A in serije M, omogoča napredne naloge umetne inteligence v iPhonih, iPadih in Macih. Ponuja:

• V realnem času prepoznavanje obrazov

• Obdelava Siri v napravi

• Pametne izboljšave fotografij in videoposnetkov

2. Huawei – arhitektura Da Vinci

Huaweijev Ascend NPU-ji in Da Vincijeva arhitektura so osrednjega pomena za njegovo Kirin SoC-ji in Infrastruktura umetne inteligence:

• Pospešeno sklepanje umetne inteligence v mobilne naprave

• Uvedba v podatkovni centri za umetno inteligenco v podjetjih

• Podpora MindSpore Okvir umetne inteligence

3. Qualcomm – Hexagon DSP z umetno inteligenco

Qualcommov Šesterokotni DSP + mehanizem umetne inteligence je vgrajen v platforme Snapdragon in ponuja:

• Pospeševanje umetne inteligence za aplikacije za Android

• Učinkovito obdelava na napravi

• Združljivost z TensorFlow Lite in ONNX

4. Google – Edge TPU

The Rob TPU, del Googlovega Koralna platforma, je prilagojen za IoT in uvajanje robnih omrežij:

• Optimizirano za TensorFlow Lite

• Sklepanje z umetno inteligenco z izjemno nizko porabo energije

• Kompaktna oblika za pametni senzorji in prehodi

5. NVIDIA – NVDLA in platforma Jetson

NVIDIA-jina NVDLA (Pospeševalec globokega učenja) in Jetsonova serija zagotavljajo visokozmogljivo računalništvo z umetno inteligenco:

• Uporablja se v robotika, droniin avtonomni stroji

• Podpora DRUGAČNO, TensorRTin SDK za DeepStream

Izzivi in ​​omejitve nenuklearnih elektrarn

Medtem ko Nevronske procesne enote (NPU) ponujajo izjemne prednosti pri Zmogljivost sklepanja umetne inteligence, energetska učinkovitostin robno računalništvo, niso brez omejitev. Razvijalci in sistemski integratorji morajo pri uvajanju NPU-jev upoštevati več tehničnih in operativnih izzivov v Naprave z umetno inteligenco.

1. Združljivost ogrodja

Ena ključnih ovir je omejena podpora za Okviri umetne inteligenceZa razliko od grafičnih procesorjev, ki podpirajo širok nabor platform, kot so TensorFlow, PyTorchin ONNX, NPU-ji pogosto zahtevajo verige orodij po meri ali lastniške SDK-je. To lahko privede do:

• Daljši razvojni cikli

• Težave pri pretvorba in optimizacija modela

• Nedosledna zmogljivost različnih ponudnikov strojne opreme

2. Zmožnost sklepanja samo

Večina NPU-jev je zasnovanih izključno za sklepanje, ne usposabljanjeTo pomeni:

• Modele umetne inteligence je treba usposobiti na Grafični procesorji ali procesorji TPU

• Vsako prekvalifikacijo ali izpopolnjevanje zahteva zunanjo infrastrukturo

• Zmanjšana fleksibilnost v učenje na napravi

3. Omejitve integracije strojne opreme

Integracija NPU-jev v vgrajene sisteme ali Sistem na čipu (SoC) zasnova vključuje kompromise:

• Omejitve površine silicija

• Omejitve toplotnega načrtovanja

• Potencialni konflikti z obstoječa V/I in pasovna širina pomnilnika