Blog

NPU nima?

2024-08-13 16:29:49

Bugungi jadal rivojlanayotgan davrda AI boshqaradigan dunyo, tezroq va samaraliroq hisoblash talabi kabi maxsus protsessorlarni keltirib chiqardi Neyron ishlov berish birligi (NPU). An'anaviydan farqli o'laroq CPUlar yoki GPUlar, NPU tezlashtirish uchun maxsus ishlab chiqilgan mashina o'rganish xulosasi, ayniqsa uchun chuqur neyron tarmoqlari da ishlatilgan kompyuter ko'rish, tabiiy tilni qayta ishlash, va ovozni aniqlash.

An NPU ning bir turi hisoblanadi AI tezlatgichi talab qilinadigan vazifalar uchun yuqori samarali, past kechikish bilan ishlov berishni ta'minlaydi parallel hisoblash va tensor operatsiyalari. Ushbu protsessorlar hozirda keng ko'lamli platformalarga o'rnatilgan - dan smartfonlar va IoT qurilmalari uchun avtomobil tizimlari va chekka hisoblash infratuzilmasi- yoqish qurilmadagi AI minimal quvvat sarfi bilan.

Nima uchun NPU muhim:

Kengaytirilgan real vaqtda ishlash AI ish yuklari uchun
Kam energiya sarfi GPU-ga asoslangan echimlar bilan solishtirganda
Bulutli xulosaga bog'liqlik kamayadi, ma'lumotlar maxfiyligi va kechikish vaqtini yaxshilash
Masshtablilik ixcham qurilmalar va o'rnatilgan tizimlar uchun

ning ko'tarilishi chekka AI va tarqalishi AI bilan ishlaydigan ilovalar NPU nima ekanligini va uning boshqa ishlov berish birliklaridan nimasi bilan farq qilishini tushunishni muhim qiling. Ushbu maqolada biz o'rganamiz arxitektura, foydalanish holatlari, va aqlli hisoblashning kengroq kontekstida NPUlarning strategik qiymati.

NPU nima? Texnik nuqtai nazar

A Neyron ishlov berish birligi (NPU) ishlov berish uchun maxsus ishlab chiqilgan maxsus mikroprotsessordir sun'iy intellekt (AI) ish yuklari, xususan, ular bilan bog'liq chuqur o'rganish va neyron tarmoq xulosasi. Umumiy maqsadlardan farqli o'laroq CPUlar yoki grafika yo'naltirilgan GPUlar, NPUlar quvvat beradigan matematik operatsiyalar uchun optimallashtirilgan mashina o'rganish modellari, kabi matritsalarni ko'paytirish, konvolyutsiyalar, va tensorni qayta ishlash.

NPU ning asosiy xususiyatlari:

AI xulosasi uchun mo'ljallangan, trening emas
Bajaradi parallel operatsiyalar samarali
uchun optimallashtirilgan past kechikish, yuqori o'tkazuvchanlik ish yuklari
Sezilarli darajada ishlaydi kam quvvat sarfi GPU-larga qaraganda

Vaholanki CPUlar ketma-ket mantiq uchun ideal va GPUlar render va o'yin vazifalarida ustunlik qilish, NPUlar vazifalarni tezlashtirish uchun mo'ljallangan:

Ob'ektni aniqlash
Yuzni tanib olish
Ovozni matnga aylantirish
Smart kamera tahlili

Protsessor turi	Asosiy rol	Kuch	Quvvat samaradorligi	AI muvofiqligi
Markaziy protsessor	Umumiy vazifalar	Ko'p qirrali	Past	Cheklangan
GPU	Grafika, AI	Yuqori o'tkazuvchanlik	O'rta	Trening uchun kuchli
NPU	AI xulosasi	AI-optimallashtirilgan	Yuqori	Keng AI uchun eng yaxshisi

AI ko'proq qurilmalarga o'rnatilgan bo'lsa-dan smartfonlar uchun sanoat IoT-the NPU eng ko'p ajralib turadi samarali va kengaytiriladigan to'g'ridan-to'g'ri kompyuterda aqlli xususiyatlarni yoqish uchun protsessor chekka, doimiy bulutga kirishga tayanmasdan.

NPU qanday ishlaydi?

A Neyron ishlov berish birligi (NPU) amalga oshirish uchun ishlab chiqilgan AI xulosasi vazifalari ajoyib tezlik va samaradorlik bilan. An'anaviy protsessorlardan farqli o'laroq, NPUlar ishlaydi tensorga asoslangan ma'lumotlar tuzilmalari, katta miqdorda amalga oshirish matritsa operatsiyalari parallel ravishda - zamonaviy ishlash uchun zarur chuqur o'rganish modellari kabi CNN (konvolyutsion neyron tarmoqlari) va RNN (takroriy neyron tarmoqlari).

Asosiy ish printsiplari:

Parallellik: NPUlar bajaradi bir vaqtning o'zida bir nechta operatsiyalar, kabi vazifalarni qayta ishlash vaqtini keskin qisqartirish tasvir tasnifi va nutqni aniqlash.
Apparat tomonidan tezlashtirilgan tenzor hisoblash: O'rnatilgan tenzor yadrolari keng miqyosda samarali ishlash matritsalarni ko'paytirish.
Kam aniqlikdagi arifmetika: Ko'p NPUlar foydalanadi INT8 yoki FP16 o'rtasida muvozanatni saqlash uchun aniq formatlar aniqlik va quvvat samaradorligi.
Quvurli arxitektura: kabi vazifalar ma'lumotlarni olish, og'irlikni qayta ishlash, va faollashtirishni hisoblash o'tkazish qobiliyatini maksimal darajada oshirish uchun ketma-ketlikda bajariladi.

Soddalashtirilgan xulosalar oqimi:

Ma'lumotlarni kiritish (masalan, tasvir yoki audio signal) oldindan qayta ishlanadi.
Ma'lumotlar kiradi NPU ning tenzor dvigateli neyron hisoblash uchun.
Modelning og'irliklar va noaniqliklar xulosa chiqarishga rahbarlik qiladi.
Natijalar real vaqtda, ko'pincha bulut yordamisiz yetkaziladi.

Birlashtirish orqali past kechikish bilan bajarilishi, energiya tejovchi dizayn, va bag'ishlangan AI mantig'i, NPUlar qurilmalarni ishga tushirish imkonini beradi murakkab AI modellari mahalliy. Bu ularni ajralmas qiladi chekka hisoblash, aqlli qurilmalar, va sanoat AI ilovalari qayerda real vaqtda qaror qabul qilish tanqidiy hisoblanadi.

NPUlarning asosiy afzalliklari

ning qabul qilinishi Neyron ishlov berish birliklari (NPU) ni joylashtirishda inqilob qildi AI xulosasi ikkalasida chekka qurilmalar va bulutli muhitlar. NPUlar a ixtisoslashtirilgan qayta ishlash arxitekturasi an'anaviyga nisbatan sezilarli darajada ishlash va energiya samaradorligini oshirish imkonini beradi Markaziy protsessor va GPU amalga oshirishda yechimlar chuqur o'rganish modellari.

NPUlardan foydalanishning asosiy afzalliklari:

AI xulosasi uchun yuqori unumdorlik
NPUlar maqsadga muvofiq ishlab chiqilgan AI ish yuklari, bajarmoqda neyron tarmoq operatsiyalari katta tezlik va past kechikish bilan. Ular ishlov berishadi Parallel tensor hisoblari kabi ilovalarda real vaqt rejimida tushunchalarni samarali taqdim etish ob'ektni aniqlash, tasvir segmentatsiyasi, va nutqni aniqlash.
Energiya samaradorligi
NPUlar tufayli GPU larga qaraganda ancha kam quvvat sarflaydi past aniqlikdagi arifmetika (masalan, INT8, FP16) va optimallashtirilgan arxitektura. Bu ularni ideal qiladi mobil AI va IoT qurilmalari qayerda batareyaning ishlash muddati va termal chegaralar tanqidiydir.
Qurilmadagi AI qobiliyatlari
Yoqish orqali mahalliy xulosa, NPU'lar bulutni qayta ishlashga bo'lgan ehtiyojni kamaytiradi, takomillashtirish ma'lumotlar maxfiyligi, javob vaqti, va tarmoq tarmoqli kengligi samaradorligi.
Yilni va kengaytiriladigan dizayn
NPU lar birlashtirilishi mumkin Chipdagi tizim (SoC) ishlab chiqaruvchilarga joylashtirish imkonini beruvchi dizaynlar AI tezlatgichlari kabi ixcham qurilmalarga kiradi smartfonlar, taqiladigan buyumlar, chekka shlyuzlar, va avtonom tizimlar.

Taqqoslash jadvali: NPU va GPU va protsessor

Xususiyat	NPU	GPU	Markaziy protsessor
Maqsad	AI xulosasi	Grafika, umumiy AI	Umumiy maqsadli hisoblash
Quvvat samaradorligi	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
Kechikish (real vaqtda)	Past	O'rta	Yuqori
Parallel AI ish yuklari	Ajoyib	Juda yaxshi	Cheklangan
Ideal foydalanish holati	Edge AI, Mobil AI	AI ta'limi, grafika	Mantiqni boshqarish, OS vazifalari

NPU-larni sun'iy intellektning chekka hisoblash yechimlariga integratsiyalashgan holda, korxonalar yuqori tezlikdagi mashinani o'rganish bo'yicha xulosani past operatsion xarajatlar bilan ochishi mumkin, bu NPU-larni keyingi avlod AI apparatining asosiga aylantiradi.

NPU va CPU, GPU va TPUga qarshi: qiyosiy tahlil

Ehtiyoj sifatida real vaqtda AI xulosasi smartfonlar va avtonom transport vositalaridan tortib sanoat robototexnikagacha bo'lgan qurilmalarda o'sib bormoqda - bu ish yuklarini qaysi protsessor eng yaxshi bajara olishi haqidagi bahslar kuchaymoqda. Vaholanki CPUlar, GPUlar, TPUlar, va NPUlar hammasi bajara oladi mashinani o'rganish vazifalar, ular juda boshqacha maqsadlar uchun optimallashtirilgan. Uskunani tanlashda ushbu farqlarni tushunish juda muhimdir AI ilovalari, ayniqsa, da chekka.

Markaziy protsessor (markaziy protsessor)

The Markaziy protsessor eng ko'p qirrali protsessor bo'lib qolmoqda. U keng ko'lamli umumiy maqsadli hisoblash vazifalarini bajaradi, shu jumladan operatsion tizim funktsiyalari, I/U boshqaruvi, va ketma-ket mantiq. Protsessorlar texnik jihatdan AI xulosasini amalga oshirishi mumkin bo'lsa-da, ular uchun optimallashtirilmagan parallel ishlov berish neyron tarmoqlar talab qiladi.

GPU (Grafik ishlov berish birligi)

Dastlab tasvirlar va videolarni ko'rsatish uchun ishlab chiqilgan GPU uchun juda samarali ekanligini isbotladi parallel operatsiyalar, bu ikkalasiga ham mos keladi AI treningi va xulosa chiqarish. GPUlar bu borada ustunlik qiladi ma'lumotlar markazi muhitlari, bu erda quvvat sarfi va bo'sh joy kamroq cheklangan.

TPU (tensorni qayta ishlash birligi)

Google tomonidan ishlab chiqilgan TPU uchun moslashtirilgan tensor hisoblash AI ish yuklarida. U kuchli ta'lim va xulosa chiqarishni ta'minlaydi, lekin birinchi navbatda mavjud bulutli infratuzilma yoki korxona darajasidagi apparat vositalari.

NPU (Neyron ishlov berish birligi)

Boshidan boshlab mo'ljallangan AI xulosasi, the NPU vatt uchun tengsiz ishlashni taklif qiladi. Endi u keng tarqalgan Chipdagi tizim (SoC) smartfonlar, AI chekka qurilmalari va avtonom mashinalar bo'ylab dizaynlar.

Protsessorlarni taqqoslash jadvali

Xususiyat	Markaziy protsessor	GPU	TPU	NPU
Uchun mo'ljallangan	Umumiy maqsadli	Grafika va AI	Tensor Ops	AI xulosasi
AI treningi	Bechora	Ajoyib	Juda yaxshi	Cheklangan
AI xulosasi	Cheklangan	Yaxshi	Ajoyib	Ajoyib
Quvvat samaradorligi	Past	O'rta	Past	Yuqori
Kechikish (chet vazifalari)	Yuqori	O'rta	Past	Juda past
Mobil/IoT muvofiqligi	Bechora	Bechora	Cheklangan	Ajoyib
Framework qo'llab-quvvatlash	Keng	Keng	Dar (Google)	Oʻrtacha (oʻzgarib turadi)

Asosiy xulosalar:

GPUlar uchun afzallik beriladi AI modelini o'rgatish va bulutli hisoblash.
TPUlar bulutga asoslangan va ular ichida eng yaxshisidir Google AI ekotizimlari.
CPUlar umumlashtiruvchilardir, chuqur o'rganish uchun ideal emas.
NPUlar uchun asosiy tanlovdir qurilmadagi AI, taklif qiladi tezlik, samaradorlik va past quvvatning eng yaxshi muvozanati xulosa ish yuklari uchun.

AI ga o'tishda davom etar ekan chekka, NPU eng hayotiy uzoq muddatli yechim sifatida ajralib turadi real vaqtda, o'rnatilgan mashinani o'rganish.

NPU qayerda ishlatiladi? Asosiy ilovalar

Neyron ishlov berish birliklari (NPU) hozir keng assortimentda asosiy komponent hisoblanadi AI tomonidan boshqariladigan texnologiyalar, ayniqsa talab qiladiganlar qurilmadagi xulosa, kam quvvat iste'moli, va real vaqtda javob berish qobiliyati. Sanoatlarning integratsiyalashuvi davom etar ekan sun'iy intellekt ularning ish oqimlarida NPUlar ikkalasida ham qabul qilinmoqda maishiy elektronika va sanoat tizimlari.

1. Smartfonlar va mobil qurilmalar

Zamonaviy smartfonlar ilg'or quvvat olish uchun NPUlar bilan jihozlangan AI xususiyatlari kabi:

Yuzni tanib olish (masalan, biometrik autentifikatsiya)
Fotosuratni yaxshilash va ob'ektni aniqlash kamera ilovalarida
Ovozli yordamchilar va til tarjimasi
Kengaytirilgan reallik (AR) real vaqtda renderlash

kabi etakchi mobil chipsetlar Apple kompaniyasining A seriyali neyron dvigateli, Qualcomm Snapdragon, va Huawei Kirin SoC samarali bo'lishi uchun NPUlarni birlashtiring chekka AI ishlovi.

2. Edge Computing va IoT

Dunyoda chekka AI, NPU'lar yoqadi aqlli kameralar, taqiladigan qurilmalar, va uyni avtomatlashtirish markazlari kompleks ishga tushirish mashina o'rganish modellari mahalliy. Bu bulutli serverlarga bo'lgan ishonchni kamaytiradi va tezroq ishlashni ta'minlaydi Qaror qabul qilish, hatto ulanish imkoniyati cheklangan muhitlarda ham.

3. Avtomobilsozlik va robototexnika

NPUlar tobora ko'proq joylashtirilmoqda avtonom transport vositalari va robototexnika tizimlari qayta ishlash uchun:

Sensor sintezi
Chiziqni aniqlash
Piyodalarni tanib olish
Ovozli buyruq tizimlari

To'g'ridan-to'g'ri avtomobil yoki robotda xulosa chiqarish orqali NPUlar ta'minlaydi real vaqtda qayta ishlash minimal kechikish bilan.

4. Sanoat va sog'liqni saqlash AI

NPUlar ham qo'llaniladi zavodni avtomatlashtirish, bashoratli parvarishlash, va tibbiy tasvirlash. In aqlli ishlab chiqarish, NPU'lar yoqadi AI ko'rish tizimlari nuqsonlarni aniqlash, materiallarni tasniflash va yuqori tarmoqli bulutli ulanishlarga ehtiyoj sezmasdan operatsiyalarni doimiy ravishda kuzatish.

Asosiy NPU apparat sotuvchilari va ekotizimlari

ning o'sishi AI chekkada ga katta investitsiyalar kiritilishiga olib keldi NPU apparatini ishlab chiqish yirik texnologiya kompaniyalari tomonidan. Ushbu sotuvchilar landshaftni shakllantirmoqda o'rnatilgan AI uchun optimallashtirilgan maqsadli yechimlarni taklif qilish orqali xulosa chiqarish tezligi, quvvat samaradorligi, va integratsiya moslashuvchanligi. Har bir brendning o'ziga xosligi bor NPU arxitekturasi, asboblar zanjiri va ekotizimni qo'llab-quvvatlash.

1. Apple – Neyron dvigateli

Apple niki Neyron dvigatel, unga birlashtirilgan A seriyali va M seriyali chiplar, iPhone, iPad va Mac kompyuterlarida ilg‘or AI vazifalarini bajaradi. U yetkazib beradi:

Haqiqiy vaqt yuzni tanib olish
Siri-ni qurilmada qayta ishlash
Aqlli foto va video takomillashtirish

2. Huawei – Da Vinchi arxitekturasi

Huawei kompaniyasi Ascend NPUs va Da Vinchi arxitekturasi uning markazidir Kirin SoCs va AI infratuzilmasi:

Tezlashtirilgan AI xulosasi mobil qurilmalar
Joylashtirish ma'lumotlar markazlari korxona AI uchun
Qo'llab-quvvatlaydi MindSpore AI ramkasi

3. Qualcomm – AI Dvigatelli olti burchakli DSP

Qualcomm kompaniyasi Olti burchakli DSP + AI dvigateli Snapdragon platformalariga o'rnatilgan bo'lib, quyidagilarni taklif qiladi:

AI tezlashishi Android ilovalari uchun
Samarali qurilmada ishlov berish
bilan moslik TensorFlow Lite va ONNX

4. Google – Edge TPU

The Edge TPU, Google kompaniyasining bir qismi Marjon platformasi, uchun moslashtirilgan IoT va chekka joylashtirish:

uchun optimallashtirilgan TensorFlow Lite
Ultra past quvvatli AI xulosasi
uchun ixcham shakl omil aqlli sensorlar va shlyuzlar

5. NVIDIA – NVDLA va Jetson platformasi

NVIDIA-lar NVDLA (Deep Learning Accelerator) va Jetson seriyasi yuqori unumli AI hisoblashlarini taqdim eting:

ichida ishlatilgan robototexnika, dronlar, va avtonom mashinalar
Qo'llab-quvvatlaydi TURLI, TensorRT, va DeepStream SDK

NPUlarning qiyinchiliklari va cheklovlari

Vaholanki Neyron ishlov berish birliklari (NPU) sohasida ajoyib afzalliklarni taqdim etadi AI xulosasi samaradorligi, quvvat samaradorligi, va chekka hisoblash, ular cheklovlarsiz emas. Ishlab chiquvchilar va tizim integratorlari NPUlarni qabul qilishda bir nechta texnik va operatsion muammolarni hisobga olishlari kerak AI-ni qo'llab-quvvatlaydigan qurilmalar.

1. Framework mosligi

Asosiy to'siqlardan biri cheklangan qo'llab-quvvatlashdir AI ramkalari. kabi keng platformalarni qo'llab-quvvatlaydigan GPU'lardan farqli o'laroq TensorFlow, PyTorch, va ONNX, NPU ko'pincha talab qiladi moslashtirilgan asboblar zanjiri yoki xususiy SDKlar. Bu quyidagilarga olib kelishi mumkin:

Uzoqroq rivojlanish davrlari
Qiyinchilik modelni konvertatsiya qilish va optimallashtirish
Uskuna sotuvchilari bo'yicha nomuvofiq ishlash

2. Faqat xulosa chiqarish qobiliyati

Aksariyat NPUlar faqat ular uchun mo'ljallangan xulosa chiqarish, emas trening. Bu degani:

AI modellari o'qitilishi kerak GPU yoki TPU
Har qanday qayta tayyorlash yoki nozik sozlash tashqi infratuzilmani talab qiladi
Moslashuvchanlikning pasayishi qurilmada o'rganish

3. Uskunani integratsiyalash cheklovlari

NPUlarni o'rnatilgan tizimlarga integratsiya qilish yoki Chipdagi tizim (SoC) dizaynlar o'zaro kelishuvlarni o'z ichiga oladi:

Silikon maydoni cheklovlari
Termal dizayn cheklovlari
Potentsial ziddiyatlar mavjud kiritish-chiqarish va xotira tarmoqli kengligi

NPU va AI apparatlarining kelajagi

Talab sifatida real vaqtda AI xulosasi tarmoqlar bo'ylab o'sishda davom etmoqda, kelajagi Neyron ishlov berish birliklari (NPU) ning evolyutsiyasida markaziy oʻrin tutishi kutilmoqda AI apparati. Ushbu ixtisoslashtirilgan protsessorlar yanada kuchliroq, ixcham va energiya tejamkor bo'lib, ularni keyingi avlodning asosiy komponenti sifatida joylashtirmoqda. chekka AI qurilmalari, aqlli sensorlar, va avtonom tizimlar.

NPU rivojlanishining rivojlanayotgan tendentsiyalari

Qattiqroq SoC integratsiyasi
NPUlar tobora ko'proq integratsiyalashgan Chipdagi tizim (SoC) protsessorlar, grafik provayderlar va provayderlar bilan bir qatorda dizaynlar. Ushbu birlashtirilgan arxitektura tezroq ishlaydi ma'lumotlarni qayta ishlash quvurlari, kechikishni kamaytiradi va tizim murakkabligini pasaytiradi.
Heterojen hisoblashni qo'llab-quvvatlash
Kelajakdagi NPUlar boshqa AI tezlatgichlari bilan muammosiz ishlaydi va ish yuklarini bo'ylab taqsimlaydi CPU, GPU va TPU optimal ishlash uchun.
Takomillashtirilgan ramka muvofiqligi
Sotuvchilar kabi asosiy AI ramkalarini qo'llab-quvvatlamoqda ONNX, TensorFlow Lite, va PyTorch mobil, kamaytirish dasturchi o'rganish egri chizig'i va platformalararo joylashtirishni rag'batlantirish.
Iste'molchi qurilmalaridan tashqari kengayish
NPUlar ko'proq rol o'ynaydi sanoatni avtomatlashtirish, aqlli sog'liqni saqlash, chekka robototexnika, qishloq xo'jaligi AI, va kuzatuv tizimlari, qayerda kam quvvatli, yuqori tezlikda xulosa chiqarish tanqidiy hisoblanadi.

Oldinga borayotgan dunyoda hamma joyda mavjud bo'lgan aql, NPUlar nafaqat sun'iy intellektni tezlashtiradi, balki uni yanada kuchaytiradi foydalanish mumkin, barqaror, va xavfsiz. Ularning shakllanishidagi roli keyingi avlod o'rnatilgan tizimlar, dan AI bilan ishlaydigan kameralar uchun avtonom navigatsiya platformalarining ahamiyati ortib borayotganini ta’kidlaydi domenga xos hisoblash arxitekturasi AI davrida.