บล็อก

NPU คืออะไร?

2024-08-13 16:29:49

ในปัจจุบันที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โลกที่ขับเคลื่อนด้วย AIความต้องการในการคำนวณที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นทำให้เกิดโปรเซสเซอร์เฉพาะทาง เช่น หน่วยประมวลผลประสาท (NPU). แตกต่างจากแบบดั้งเดิม ซีพียู หรือ GPUNPU ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อเร่งความเร็วโดยเฉพาะ การอนุมานการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ เครือข่ายประสาทลึก ใช้ใน วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, และ การจดจำเสียง-

หนึ่ง เอ็นพียู เป็นประเภทของ ตัวเร่งความเร็ว AI ที่มอบการประมวลผลประสิทธิภาพสูงและความหน่วงต่ำสำหรับงานที่ต้องการ การคำนวณแบบขนาน และ การดำเนินการเทนเซอร์ปัจจุบันโปรเซสเซอร์เหล่านี้ถูกฝังอยู่ในแพลตฟอร์มที่หลากหลายตั้งแต่ สมาร์ทโฟน และ อุปกรณ์ IoT ถึง ระบบยานยนต์ และ โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลแบบเอจ—การเปิดใช้งาน AI บนอุปกรณ์ ด้วยการใช้พลังงานน้อยที่สุด

เหตุใด NPU จึงมีความสำคัญ:

เพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ สำหรับเวิร์กโหลด AI
การใช้พลังงานลดลง เมื่อเทียบกับโซลูชันที่ใช้ GPU
ลดการพึ่งพาการอนุมานบนคลาวด์การปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความหน่วงเวลา
ความสามารถในการปรับขนาด สำหรับอุปกรณ์ขนาดกะทัดรัดและระบบฝังตัว

การเพิ่มขึ้นของ เอไอเอ และการแพร่กระจายของ แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำให้การทำความเข้าใจว่า NPU คืออะไรและแตกต่างจากหน่วยประมวลผลอื่น ๆ อย่างไรเป็นสิ่งสำคัญ ในบทความนี้ เราจะสำรวจ สถาปัตยกรรม- กรณีการใช้งานและคุณค่าเชิงกลยุทธ์ของ NPU ในบริบทที่กว้างขึ้นของการประมวลผลอัจฉริยะ

NPU คืออะไร? ภาพรวมทางเทคนิค

เอ หน่วยประมวลผลประสาท (NPU) เป็นไมโครโปรเซสเซอร์เฉพาะที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ปริมาณงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งงานที่เกี่ยวข้องกับ การเรียนรู้เชิงลึก และ การอนุมานเครือข่ายประสาท. แตกต่างจากวัตถุประสงค์ทั่วไป ซีพียู หรือเน้นด้านกราฟิก GPUNPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ขับเคลื่อน แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง, เช่น การคูณเมทริกซ์- การม้วนงอ, และ การประมวลผลเทนเซอร์-

ลักษณะสำคัญของ NPU:

สร้างขึ้นโดยเฉพาะเพื่อการอนุมาน AI, ไม่ได้ฝึกอบรม
ดำเนินการ การดำเนินการแบบขนาน อย่างมีประสิทธิภาพ
ปรับให้เหมาะสมสำหรับ ความหน่วงต่ำ ปริมาณงานสูง ปริมาณงาน
ดำเนินการอย่างมีนัยสำคัญ การใช้พลังงานต่ำลง มากกว่า GPU

ในขณะที่ ซีพียู เหมาะอย่างยิ่งสำหรับตรรกะแบบต่อเนื่องและ GPU โดดเด่นด้านการเรนเดอร์และการเล่นเกม เอ็นพียู ได้รับการออกแบบมาเพื่อเร่งความเร็วในการทำงาน เช่น:

การตรวจจับวัตถุ
การจดจำใบหน้า
การแปลงเสียงเป็นข้อความ
การวิเคราะห์กล้องอัจฉริยะ

ประเภทโปรเซสเซอร์	บทบาทหลัก	ความแข็งแกร่ง	ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน	ความเหมาะสมของ AI
ซีพียู	งานทั่วไป	อเนกประสงค์	ต่ำ	จำกัด
จีพียู	กราฟิก, AI	ปริมาณงานสูง	ปานกลาง	แข็งแรงเพื่อการฝึกฝน
เอ็นพียู	การอนุมานของ AI	ปรับให้เหมาะสมกับ AI	สูง	ดีที่สุดสำหรับ Edge AI

เมื่อ AI ถูกฝังอยู่ในอุปกรณ์ต่างๆ มากขึ้น—จาก สมาร์ทโฟน ถึง IoT ในภาคอุตสาหกรรม—ที่ เอ็นพียู โดดเด่นที่สุด มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ โปรเซสเซอร์สำหรับเปิดใช้งานฟีเจอร์อัจฉริยะโดยตรงที่ ขอบโดยไม่ต้องพึ่งพาการเข้าถึงระบบคลาวด์อย่างต่อเนื่อง

NPU ทำงานอย่างไร?

เอ หน่วยประมวลผลประสาท (NPU) ได้รับการออกแบบมาเพื่อดำเนินการ งานอนุมาน AI ด้วยความเร็วและประสิทธิภาพที่โดดเด่น ซึ่งแตกต่างจากโปรเซสเซอร์แบบดั้งเดิม NPU ทำงานบน โครงสร้างข้อมูลแบบเทนเซอร์, การดำเนินการในปริมาณมหาศาล การดำเนินการเมทริกซ์ ในแบบคู่ขนาน—จำเป็นสำหรับการดำเนินการสมัยใหม่ แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก เช่น CNNs (เครือข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional) และ RNNs (เครือข่ายประสาทแบบวนซ้ำ)-

หลักการทำงานหลัก:

การทำงานแบบคู่ขนาน: NPU ดำเนินการ การดำเนินการหลายอย่างพร้อมกันลดเวลาในการประมวลผลอย่างมากสำหรับงานเช่น การจำแนกประเภทภาพ และ การจดจำเสียงพูด-
การคำนวณเทนเซอร์ที่เร่งด้วยฮาร์ดแวร์: บิวท์อิน แกนเทนเซอร์ จัดการขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การคูณเมทริกซ์-
เลขคณิตความแม่นยำต่ำ:NPU จำนวนมากใช้ อินทีเอท หรือ FP16 รูปแบบความแม่นยำเพื่อสร้างสมดุลระหว่าง ความแม่นยำ และ ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน-
สถาปัตยกรรมแบบท่อ: งานต่างๆ เช่น การดึงข้อมูล- การประมวลผลน้ำหนัก, และ การคำนวณการเปิดใช้งาน จะถูกดำเนินการตามลำดับขั้นตอนเพื่อเพิ่มปริมาณงานให้สูงสุด

กระแสการอนุมานแบบง่าย:

ข้อมูลอินพุต (เช่น ภาพหรือสัญญาณเสียง) ได้รับการประมวลผลล่วงหน้า
ข้อมูลเข้าสู่ เครื่องยนต์เทนเซอร์ของ NPU สำหรับการคำนวณทางประสาท
แบบจำลองของ น้ำหนักและอคติ ชี้นำการอนุมาน
ผลลัพธ์จะถูกส่งมอบแบบเรียลไทม์ โดยมักจะไม่ต้องใช้ความช่วยเหลือจากระบบคลาวด์

โดยการรวม การดำเนินการที่มีความหน่วงต่ำ- การออกแบบที่ประหยัดพลังงาน, และ ตรรกะ AI เฉพาะNPU ช่วยให้อุปกรณ์สามารถทำงานได้ โมเดล AI ที่ซับซ้อน ในท้องถิ่น ซึ่งทำให้สิ่งเหล่านี้ขาดไม่ได้สำหรับ การประมวลผลแบบเอจ- อุปกรณ์อัจฉริยะ, และ การประยุกต์ใช้ AI ในอุตสาหกรรม ที่ไหน การตัดสินใจแบบเรียลไทม์ เป็นสิ่งสำคัญ

ประโยชน์หลักของ NPU

การรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม หน่วยประมวลผลประสาท (NPU) ได้ปฏิวัติการใช้งานของ การอนุมานของ AI ในทั้งสอง อุปกรณ์ขอบ และ สภาพแวดล้อมคลาวด์. NPU จัดให้มี สถาปัตยกรรมการประมวลผลเฉพาะทาง ซึ่งช่วยให้มีประสิทธิภาพและประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับแบบดั้งเดิม ซีพียู และ จีพียู วิธีแก้ปัญหาเมื่อดำเนินการ แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก-

ประโยชน์หลักของการใช้ NPU:

ประสิทธิภาพสูงสำหรับการอนุมาน AI
NPU ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อจุดประสงค์นี้โดยเฉพาะ ภาระงาน AI, กำลังดำเนินการ การทำงานของเครือข่ายประสาท ด้วยความเร็วที่มากขึ้นและความหน่วงที่ต่ำลง พวกเขาประมวลผล การคำนวณเทนเซอร์ขนาน มีประสิทธิภาพในการส่งมอบข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ในแอปพลิเคชัน เช่น การตรวจจับวัตถุ- การแบ่งส่วนภาพ, และ การจดจำเสียงพูด-
ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
NPU ใช้พลังงานน้อยกว่า GPU อย่างมาก เนื่องมาจาก เลขคณิตความแม่นยำต่ำ (เช่น INT8, FP16) และสถาปัตยกรรมที่ปรับให้เหมาะสม ซึ่งทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ AI มือถือ และ อุปกรณ์ IoT ที่ไหน อายุการใช้งานแบตเตอรี่ และ ขีดจำกัดความร้อน มีความสำคัญอย่างยิ่ง
ความสามารถ AI บนอุปกรณ์
โดยการเปิดใช้งาน การอนุมานในท้องถิ่นNPU ช่วยลดความจำเป็นในการประมวลผลบนคลาวด์ ปรับปรุง ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล- เวลาตอบสนอง, และ ประสิทธิภาพแบนด์วิดท์เครือข่าย-
การออกแบบที่กะทัดรัดและปรับขนาดได้
NPU สามารถรวมเข้าได้ ระบบบนชิป (SoC) การออกแบบที่ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถฝัง ตัวเร่งความเร็ว AI ให้เป็นอุปกรณ์ขนาดกะทัดรัด เช่น สมาร์ทโฟน- อุปกรณ์สวมใส่- เกตเวย์ขอบ, และ ระบบอัตโนมัติ-

ตารางเปรียบเทียบ: NPU เทียบกับ GPU และ CPU

คุณสมบัติ	เอ็นพียู	จีพียู	ซีพียู
วัตถุประสงค์	การอนุมานของ AI	กราฟิก AI ทั่วไป	การคำนวณวัตถุประสงค์ทั่วไป
ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
ความหน่วง (เรียลไทม์)	ต่ำ	ปานกลาง	สูง
เวิร์กโหลด AI แบบคู่ขนาน	ยอดเยี่ยม	ดีมาก	จำกัด
กรณีการใช้งานที่เหมาะสม	เอจเอไอ, เอไอมือถือ	การฝึกอบรม AI กราฟิค	ลอจิกควบคุม งาน OS

ด้วยการบูรณาการ NPU เข้ากับโซลูชันการประมวลผล AI edge ธุรกิจต่างๆ จะสามารถปลดล็อกการอนุมานการเรียนรู้ของเครื่องจักรความเร็วสูงพร้อมต้นทุนการดำเนินการที่ต่ำลง ทำให้ NPU กลายเป็นรากฐานของฮาร์ดแวร์ AI รุ่นถัดไป

NPU เทียบกับ CPU, GPU และ TPU: การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ

ตามความจำเป็นในการ การอนุมาน AI แบบเรียลไทม์ เติบโตข้ามอุปกรณ์ต่างๆ ตั้งแต่สมาร์ทโฟนและยานยนต์ไร้คนขับไปจนถึงหุ่นยนต์อุตสาหกรรม การถกเถียงกันว่าโปรเซสเซอร์ตัวใดจัดการภาระงานเหล่านี้ได้ดีที่สุดก็ยิ่งทวีความรุนแรงขึ้น ในขณะที่ ซีพียู- GPU- ทีพียู, และ เอ็นพียู สามารถดำเนินการได้ทั้งหมด การเรียนรู้ของเครื่องจักร งานต่างๆ ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันมาก การเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญเมื่อเลือกฮาร์ดแวร์สำหรับ แอปพลิเคชัน AIโดยเฉพาะที่ ขอบ-

ซีพียู (หน่วยประมวลผลกลาง)

การ ซีพียู ยังคงเป็นโปรเซสเซอร์ที่มีความหลากหลายมากที่สุด สามารถรองรับงานประมวลผลทั่วไปได้หลากหลาย รวมถึง ฟังก์ชั่นระบบปฏิบัติการ- การจัดการ I/O, และ ตรรกะเชิงลำดับแม้ว่า CPU จะสามารถทำการอนุมาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ CPU ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ การประมวลผลแบบขนาน ที่เครือข่ายประสาทต้องการ

GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก)

พัฒนาในขั้นต้นสำหรับการเรนเดอร์ภาพและวิดีโอ จีพียู ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงสำหรับ การดำเนินการแบบขนานทำให้เหมาะกับทั้ง การฝึกอบรม AI และ การอนุมานGPU โดดเด่นในด้าน สภาพแวดล้อมของศูนย์ข้อมูลที่การใช้พลังงานและพื้นที่มีข้อจำกัดน้อยลง

TPU (หน่วยประมวลผลเทนเซอร์)

พัฒนาโดย Google ทีพียู ได้รับการออกแบบมาเพื่อ การคำนวณเทนเซอร์ ในเวิร์กโหลด AI มอบประสิทธิภาพการฝึกอบรมและการอนุมานอันทรงพลัง แต่ส่วนใหญ่พบใน โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ หรือ ฮาร์ดแวร์ระดับองค์กร-

NPU (หน่วยประมวลผลประสาท)

ออกแบบตั้งแต่พื้นฐานขึ้นมาเพื่อ การอนุมานของ AI, เดอะ เอ็นพียู ให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ที่ไม่มีใครเทียบได้ ปัจจุบันมีการฝังอยู่ใน ระบบบนชิป (SoC) การออกแบบครอบคลุมสมาร์ทโฟน อุปกรณ์ AI edge และเครื่องจักรอัตโนมัติ

ตารางเปรียบเทียบโปรเซสเซอร์

คุณสมบัติ	ซีพียู	จีพียู	ทีพียู	เอ็นพียู
ออกแบบมาเพื่อ	วัตถุประสงค์ทั่วไป	กราฟิกและ AI	เทนเซอร์ ออปส์	การอนุมานของ AI
การฝึกอบรม AI	ยากจน	ยอดเยี่ยม	ดีมาก	จำกัด
การอนุมานของ AI	จำกัด	ดี	ยอดเยี่ยม	ยอดเยี่ยม
ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน	ต่ำ	ปานกลาง	ต่ำ	สูง
ความหน่วง (งาน Edge)	สูง	ปานกลาง	ต่ำ	ต่ำมาก
ความเหมาะสมของมือถือ/IoT	ยากจน	ยากจน	จำกัด	ยอดเยี่ยม
การสนับสนุนกรอบงาน	กว้าง	กว้าง	แคบ (Google)	ปานกลาง (แตกต่างกัน)

ประเด็นสำคัญ-

GPU ได้รับความนิยมสำหรับ การฝึกอบรมโมเดล AI และ คลาวด์คอมพิวติ้ง-
ทีพียู เน้นระบบคลาวด์และดีที่สุดภายใน ระบบนิเวศ AI ของ Google-
ซีพียู เป็นคนทั่วไป ไม่เหมาะกับการเรียนรู้เชิงลึก
เอ็นพียู เป็นตัวเลือกสำหรับ AI บนอุปกรณ์, เสนอให้ สมดุลที่ดีที่สุดระหว่างความเร็ว ประสิทธิภาพ และพลังงานต่ำ สำหรับภาระงานการอนุมาน

ในขณะที่ AI ยังคงเคลื่อนตัวไป ขอบNPU ถือเป็นโซลูชันระยะยาวที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับ การเรียนรู้ของเครื่องแบบฝังตัวแบบเรียลไทม์-

NPU ถูกใช้ที่ไหน? แอปพลิเคชันหลัก

หน่วยประมวลผลประสาท (NPU) เป็นส่วนประกอบพื้นฐานในหลากหลายด้านในปัจจุบัน เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AIโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่ต้องการ การอนุมานบนอุปกรณ์- การใช้พลังงานต่ำ, และ การตอบสนองแบบเรียลไทม์. ในขณะที่อุตสาหกรรมต่างๆ ยังคงบูรณาการกัน ปัญญาประดิษฐ์ ในเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา NPU กำลังได้รับการนำมาใช้ในทั้งสอง อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค และ ระบบอุตสาหกรรม-

1. สมาร์ทโฟนและอุปกรณ์พกพา

ทันสมัย สมาร์ทโฟน มี NPU ไว้ขับเคลื่อนขั้นสูง คุณสมบัติ AI เช่น:

การจดจำใบหน้า (เช่น การตรวจสอบข้อมูลทางชีวภาพ)
การปรับปรุงภาพถ่าย และ การตรวจจับวัตถุ ในแอพกล้อง
ผู้ช่วยเสียง และ การแปลภาษา
ความจริงเสริม (AR) การเรนเดอร์แบบเรียลไทม์

ชิปเซ็ตมือถือชั้นนำเช่น Neural Engine ซีรีส์ A ของ Apple- วอลคอมม์ สแนปดราก้อน, และ Kirin SoC ของ Huawei บูรณาการ NPU เพื่อประสิทธิภาพ การประมวลผล AI ขอบ-

2. การประมวลผลแบบเอจและ IoT

ในโลกของ เอไอเอ, NPU เปิดใช้งาน กล้องอัจฉริยะ- อุปกรณ์สวมใส่, และ ศูนย์กลางระบบอัตโนมัติภายในบ้าน การทำงานที่ซับซ้อน แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ในระดับท้องถิ่น ซึ่งจะช่วยลดการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์คลาวด์และทำให้มั่นใจได้ว่าจะเร็วขึ้น การตัดสินใจแม้ในสภาพแวดล้อมที่มีการเชื่อมต่อจำกัด

3. ยานยนต์และหุ่นยนต์

NPU ถูกนำไปใช้งานเพิ่มมากขึ้น ยานยนต์ไร้คนขับ และ ระบบหุ่นยนต์ การประมวลผล:

การรวมเซ็นเซอร์
การตรวจจับเลน
การจดจำคนเดินถนน
ระบบสั่งการด้วยเสียง

โดยการรันการอนุมานโดยตรงบนยานพาหนะหรือหุ่นยนต์ NPU จะทำให้แน่ใจ การประมวลผลแบบเรียลไทม์ ด้วยความล่าช้าขั้นต่ำ

4. AI ด้านอุตสาหกรรมและการดูแลสุขภาพ

NPU ยังใช้ใน ระบบอัตโนมัติในโรงงาน- การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์, และ การถ่ายภาพทางการแพทย์. ใน การผลิตอัจฉริยะ, NPU เปิดใช้งาน ระบบการมองเห็น AI เพื่อระบุข้อบกพร่อง จำแนกประเภทวัสดุ และตรวจสอบการดำเนินการอย่างต่อเนื่องโดยไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อคลาวด์แบนด์วิดท์สูง

ผู้จำหน่ายฮาร์ดแวร์ NPU รายใหญ่และระบบนิเวศ

การเจริญเติบโตของ AI ที่ขอบ ทำให้เกิดการลงทุนอย่างมากใน การพัฒนาฮาร์ดแวร์ NPU โดยบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ ผู้จำหน่ายเหล่านี้กำลังกำหนดภูมิทัศน์ของ AI ฝังตัว โดยนำเสนอโซลูชันที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์เฉพาะและปรับให้เหมาะสมสำหรับ ความเร็วในการอนุมาน- ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน, และ ความยืดหยุ่นในการบูรณาการ. แต่ละแบรนด์ก็มีของตัวเอง สถาปัตยกรรม NPU, เครื่องมือ และการสนับสนุนระบบนิเวศ

1. Apple – Neural Engine

แอปเปิ้ล เครื่องยนต์ประสาท, รวมเข้าเป็นหนึ่ง ชิปซีรีส์ A และซีรีส์ Mขับเคลื่อนงาน AI ขั้นสูงใน iPhone, iPad และ Mac มอบ:

แบบเรียลไทม์ การจดจำใบหน้า
การประมวลผล Siri บนอุปกรณ์
การปรับปรุงภาพถ่ายและวิดีโออัจฉริยะ

2. Huawei – สถาปัตยกรรมดาวินชี

หัวเว่ย NPU ของ Ascend และ สถาปัตยกรรมดาวินชี เป็นศูนย์กลางของ คิริน โซซี และ โครงสร้างพื้นฐาน AI-

การอนุมาน AI ที่รวดเร็วขึ้นใน อุปกรณ์พกพา
การนำไปใช้งานใน ศูนย์ข้อมูล สำหรับ AI ขององค์กร
รองรับ มายด์สปอร์ กรอบงาน AI

3. Qualcomm – Hexagon DSP พร้อม AI Engine

ของควอลคอมม์ หกเหลี่ยม DSP + เครื่องยนต์ AI ฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม Snapdragon ซึ่งนำเสนอ:

การเร่งความเร็ว AI สำหรับแอพ Android
มีประสิทธิภาพ การประมวลผลบนอุปกรณ์
ความเข้ากันได้กับ เทนเซอร์โฟลว์ ไลท์ และ ออนเอ็นเอ็กซ์

4. Google – Edge TPU

การ ขอบ TPUส่วนหนึ่งของ Google แพลตฟอร์มปะการัง, ได้รับการออกแบบมาเพื่อ การปรับใช้ IoT และ Edge-

ปรับให้เหมาะสมสำหรับ เทนเซอร์โฟลว์ ไลท์
การอนุมาน AI ที่ใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษ
ปัจจัยรูปแบบกะทัดรัดสำหรับ เซ็นเซอร์อัจฉริยะ และ เกตเวย์

5. NVIDIA – NVDLA และแพลตฟอร์ม Jetson

ของ NVIDIA เอ็นวีดีแอลเอ (ตัวเร่งการเรียนรู้เชิงลึก) และ ซีรีส์เจ็ตสัน มอบการประมวลผล AI ประสิทธิภาพสูง:

ใช้ใน หุ่นยนต์- โดรน, และ เครื่องจักรอัตโนมัติ
รองรับ แตกต่าง- เทนเซอร์อาร์ที, และ SDK ของ DeepStream

ความท้าทายและข้อจำกัดของ NPU

ในขณะที่ หน่วยประมวลผลประสาท (NPU) เสนอข้อได้เปรียบที่โดดเด่นใน ประสิทธิภาพการอนุมานของ AI- ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน, และ การประมวลผลแบบเอจพวกเขาไม่ได้ไร้ข้อจำกัด นักพัฒนาและผู้รวมระบบต้องพิจารณาความท้าทายทางเทคนิคและการปฏิบัติการหลายประการเมื่อนำ NPU มาใช้ อุปกรณ์ที่รองรับ AI-

1. ความเข้ากันได้ของกรอบงาน

อุปสรรคสำคัญประการหนึ่งคือการสนับสนุนที่จำกัด กรอบงาน AI. แตกต่างจาก GPU ซึ่งรองรับแพลตฟอร์มที่หลากหลาย เช่น เทนเซอร์โฟลว์- ไพทอร์ช, และ ออนเอ็นเอ็กซ์NPU มักจะต้องการ เครื่องมือที่กำหนดเอง หรือ SDK ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งอาจนำไปสู่:

วงจรการพัฒนาที่ยาวนานขึ้น
ความยากลำบากใน การแปลงโมเดลและการเพิ่มประสิทธิภาพ
ประสิทธิภาพที่ไม่สอดคล้องกันระหว่างผู้จำหน่ายฮาร์ดแวร์

2. ความสามารถในการอนุมานเท่านั้น

NPU ส่วนใหญ่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ การอนุมาน, ไม่ การฝึกอบรม. นี่หมายความว่า:

โมเดล AI จะต้องได้รับการฝึกฝน GPU หรือ TPU
การฝึกอบรมใหม่หรือปรับแต่งใดๆ จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานภายนอก
ความยืดหยุ่นลดลงใน การเรียนรู้บนอุปกรณ์

3. ข้อจำกัดในการรวมฮาร์ดแวร์

การรวม NPU เข้ากับระบบฝังตัวหรือ ระบบบนชิป (SoC) การออกแบบต้องมีการแลกเปลี่ยน:

ข้อจำกัดของพื้นที่ซิลิกอน
ข้อจำกัดการออกแบบเชิงความร้อน
ความขัดแย้งที่อาจเกิดขึ้นกับ แบนด์วิดท์ I/O และหน่วยความจำที่มีอยู่

อนาคตของ NPU และฮาร์ดแวร์ AI

ตามความต้องการ การอนุมาน AI แบบเรียลไทม์ เติบโตอย่างต่อเนื่องในทุกอุตสาหกรรม อนาคตของ หน่วยประมวลผลประสาท (NPU) คาดว่าจะเป็นศูนย์กลางของวิวัฒนาการของ ฮาร์ดแวร์ AIโปรเซสเซอร์เฉพาะทางเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น กะทัดรัดขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น โดยวางตำแหน่งให้เป็นส่วนประกอบหลักของรุ่นต่อไป อุปกรณ์ AI ขอบ- เซ็นเซอร์อัจฉริยะ, และ ระบบอัตโนมัติ-

แนวโน้มใหม่ในการพัฒนา NPU

การบูรณาการ SoC ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น
NPU ได้รับการบูรณาการเพิ่มมากขึ้น ระบบบนชิป (SoC) ออกแบบควบคู่ไปกับ CPU, GPU และ ISP สถาปัตยกรรมแบบรวมนี้ช่วยให้ ท่อประมวลผลข้อมูลช่วยลดความหน่วง และลดความซับซ้อนของระบบ
การสนับสนุนสำหรับการประมวลผลแบบต่างชนิด
NPU ในอนาคตจะทำงานร่วมกับตัวเร่งความเร็ว AI อื่นๆ ได้อย่างราบรื่นยิ่งขึ้น โดยกระจายภาระงานไปทั่ว ซีพียู, จีพียู และ TPU เพื่อประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด
ปรับปรุงความเข้ากันได้ของกรอบงาน
ผู้ขายกำลังสร้างการสนับสนุนสำหรับกรอบงาน AI หลัก เช่น ออนเอ็นเอ็กซ์- เทนเซอร์โฟลว์ ไลท์, และ PyTorch โมบายล์, ลด เส้นโค้งการเรียนรู้ของนักพัฒนา และส่งเสริมการปรับใช้แบบข้ามแพลตฟอร์ม
การขยายตัวเกินขอบเขตอุปกรณ์ของผู้บริโภค
NPU จะมีบทบาทมากขึ้นใน ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม- การดูแลสุขภาพอย่างชาญฉลาด- หุ่นยนต์เอจ- ปัญญาประดิษฐ์ด้านการเกษตร, และ ระบบเฝ้าระวัง, ที่ไหน การอนุมานพลังงานต่ำ ความเร็วสูง เป็นสิ่งสำคัญ

ในโลกที่กำลังก้าวไปสู่ สติปัญญาที่แพร่หลายNPU จะไม่เพียงแต่เร่งความเร็ว AI เท่านั้น แต่ยังทำให้ AI เร็วขึ้นอีกด้วย สามารถเข้าถึงได้- ที่ยั่งยืน, และ ปลอดภัย. บทบาทของพวกเขาในการสร้างรูปร่าง ระบบฝังตัวรุ่นถัดไป, จาก กล้องที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถึง แพลตฟอร์มนำทางอัตโนมัติ, เน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มมากขึ้นของ สถาปัตยกรรมการคำนวณเฉพาะโดเมน ในยุค AI