Шта је НПУ?

Кључне закључке:

• Графички процесори су преферирани за Обука за модел вештачке интелигенције и рачунарство у облаку.

• ТПУ-ови су усмерени на облак и најбољи у оквиру Гуглов екосистем вештачке интелигенције.

• Процесори су генералисти, нису идеални за дубинско учење.

• НПУ-ови су прави избор за вештачка интелигенција на уређају, нудећи најбољи баланс брзине, ефикасности и мале снаге за радна оптерећења инференције.

Како се вештачка интелигенција наставља кретати ка ивица, НПУ се истиче као најодрживије дугорочно решење за уграђено машинско учење у реалном времену.

Где се користе НПУ-ови? Кључне примене

Неуронске процесне јединице (NPU) сада су основна компонента у широком спектру Технологије вођене вештачком интелигенцијом, посебно онима који захтевају закључивање на уређају, ниска потрошња енергијеи брзина реаговања у реалном временуКако се индустрије настављају интегрисати вештачка интелигенција у своје токове рада, НПУ-ови се усвајају у оба потрошачка електроника и индустријски системи.

1. Паметни телефони и мобилни уређаји

Модерно паметни телефони опремљени су НПУ-овима за напајање напредних Карактеристике вештачке интелигенције као што су:

• Препознавање лица (нпр. биометријска аутентификација)

• Побољшање фотографија и детекција објеката у апликацијама за камеру

• Гласовни асистенти и превод језика

• Проширена стварност (AR) рендеровање у реалном времену

Водећи мобилни чипсети као што су Еплов неуронски мотор серије А, Куалком Снапдрагони Хуавејев Кирин SoC интегришите НПУ-ове за ефикасност обрада edge AI-а.

2. Edge Computing и IoT

У свету edge AI, НПУ-ови омогућавају паметне камере, носиви уређајии чворишта за кућну аутоматизацију да покрене комплекс модели машинског учења локално. Ово смањује ослањање на клауд сервере и обезбеђује брже доношење одлука, чак и у окружењима са ограниченом повезаношћу.

3. Аутомобилска индустрија и роботика

НПУ-ови се све више користе у аутономна возила и роботички системи за обраду:

• Фузија сензора

• Детекција траке

• Препознавање пешака

• Системи гласовних команди

Директним извршавањем закључивања на возилу или роботу, НПУ-ови осигуравају обрада у реалном времену са минималном латенцијом.

4. Индустријска и здравствена вештачка интелигенција

НПУ-ови се такође користе у аутоматизација фабрике, предиктивно одржавањеи медицинско снимањеУ паметна производња, НПУ-ови омогућавају Системи вештачке интелигенције за вид да идентификују недостатке, класификују материјале и континуирано прате операције без потребе за облачним везама великог пропусног опсега.

Главни добављачи хардвера и екосистеми за NPU

Раст Вештачка интелигенција на ивици довело је до значајних улагања у Развој хардвера НПУ-а од стране великих технолошких компанија. Ови добављачи обликују пејзаж уграђена вештачка интелигенција нудећи наменски израђена решења оптимизована за брзина закључивања, енергетска ефикасности флексибилност интеграцијеСваки бренд има свој Архитектура НПУ-а, ланац алата и подршка екосистема.

1. Епл – Неуронски мотор

Еплов Неуронски мотор, интегрисан у његов Чипови А-серије и М-серије, покреће напредне задатке вештачке интелигенције на iPhone-има, iPad-има и Mac-овима. Пружа:

• У реалном времену препознавање лица

• Обрада Siri на уређају

• Паметна побољшања фотографија и видеа

2. Хуавеи – Да Винци архитектура

Хуавејев Ascend NPU-ови и Да Винчијева архитектура су кључни за његово Кирин SoC-ови и Инфраструктура вештачке интелигенције:

• Убрзано закључивање вештачке интелигенције у мобилни уређаји

• Распоређивање у центри података за пословну вештачку интелигенцију

• Подржава МајндСпор Оквир вештачке интелигенције

3. Qualcomm – Hexagon DSP са AI мотором

Qualcomm-ов Хексагонални DSP + AI механизам је уграђен у Snapdragon платформе, нудећи:

• Убрзање вештачке интелигенције за Андроид апликације

• Ефикасан обрада на уређају

• Компатибилност са ТензорФлоу Лајт и ONNX

4. Гугл – Еџ ТПУ

The Еџ ТПУ, део Гугловог Корална платформа, је прилагођен за IoT и имплементације на рубу мреже:

• Оптимизовано за ТензорФлоу Лајт

• Закључивање вештачке инференције са ултра ниском потрошњом енергије

• Компактни форм фактор за паметни сензори и капије

5. НВИДИА – НВДЛА и Јетсон платформа

NVIDIA-јин НВДЛА (Акцелератор дубоког учења) и Џетсон серија пружају високо-перформансно вештачко интелигенцијско рачунарство:

• Користи се у роботика, дроновии аутономне машине

• Подржава ДРУГАЧИЈЕ, TensorRTи DeepStream SDK

Изазови и ограничења НПУ-а

Док Неуронске процесне јединице (NPU) нуде изузетне предности у Перформансе закључивања вештачке инференције, енергетска ефикасности рачунарство на рубу мреже, нису без ограничења. Програмери и системски интегратори морају узети у обзир неколико техничких и оперативних изазова приликом усвајања НПУ-ова у Уређаји са вештачком интелигенцијом.

1. Компатибилност фрејмворка

Једна од кључних препрека је ограничена подршка за Оквири вештачке интелигенцијеЗа разлику од графичких процесора (GPU), који подржавају широк спектар платформи као што су ТензорФлоу, ПајТорчи ONNX, НПУ-ови често захтевају прилагођени ланци алата или власничких SDK-ова. То може довести до:

• Дужи развојни циклуси

• Тешкоћа у конверзија и оптимизација модела

• Недоследне перформансе код различитих произвођача хардвера

2. Могућност само закључивања

Већина НПУ-ова је дизајнирана искључиво за закључивање, не обукаТо значи:

• Модели вештачке интелигенције морају бити обучени на Графички процесори или термопроцесори

• Свака преквалификација или фино подешавање захтева спољну инфраструктуру

• Смањена флексибилност у учење на уређају

3. Ограничења интеграције хардвера

Интегрисање НПУ-ова у уграђене системе или Систем на чипу (SoC) дизајн укључује компромисе:

• Ограничења површине силицијума

• Ограничења термичког пројектовања

• Потенцијални сукоби са постојећи пропусни опсег улазно/излазних операција и меморије