NPU là gì?

Những điểm chính:

• GPU được ưa thích cho Đào tạo mô hình AI Và điện toán đám mây.

• TPU tập trung vào đám mây và tốt nhất trong Hệ sinh thái AI của Google.

• CPU là những người có kiến ​​thức tổng quát, không lý tưởng cho việc học sâu.

• NPU là sự lựa chọn hàng đầu cho AI trên thiết bị, cung cấp sự cân bằng tốt nhất giữa tốc độ, hiệu quả và công suất thấp cho khối lượng công việc suy luận.

Khi AI tiếp tục chuyển sang bờ rìa, NPU nổi bật là giải pháp khả thi nhất về lâu dài cho học máy nhúng thời gian thực.

NPU được sử dụng ở đâu? Các ứng dụng chính

Đơn vị xử lý thần kinh (NPU) hiện là một thành phần cơ bản trong một loạt các Công nghệ do AI thúc đẩy, đặc biệt là những người yêu cầu suy luận trên thiết bị, tiêu thụ điện năng thấp, Và khả năng phản hồi thời gian thực. Khi các ngành công nghiệp tiếp tục hội nhập trí tuệ nhân tạo vào quy trình làm việc của họ, NPU đang được áp dụng trên cả hai đồ điện tử tiêu dùng Và hệ thống công nghiệp.

1. Điện thoại thông minh và thiết bị di động

Hiện đại điện thoại thông minh được trang bị NPU để cung cấp năng lượng tiên tiến Tính năng AI chẳng hạn như:

• Nhận dạng khuôn mặt (ví dụ, xác thực sinh trắc học)

• Cải thiện ảnh Và phát hiện đối tượng trong ứng dụng máy ảnh

• Trợ lý giọng nói Và bản dịch ngôn ngữ

• Thực tế tăng cường (AR) kết xuất theo thời gian thực

Các chipset di động hàng đầu như Bộ xử lý thần kinh A-series của Apple, Qualcomm Snapdragon, Và SoC Kirin của Huawei tích hợp NPU để có hiệu quả xử lý AI biên.

2. Điện toán biên và IoT

Trong thế giới của AI cạnh, NPU cho phép máy ảnh thông minh, thiết bị đeo được, Và trung tâm tự động hóa nhà chạy phức tạp mô hình học máy cục bộ. Điều này làm giảm sự phụ thuộc vào máy chủ đám mây và đảm bảo nhanh hơn ra quyết định, ngay cả trong môi trường có kết nối hạn chế.

3. Ô tô và Robot

NPU ngày càng được triển khai nhiều hơn trong xe tự hành Và hệ thống robot để xử lý:

• Hợp nhất cảm biến

• Phát hiện làn đường

• Nhận dạng người đi bộ

• Hệ thống ra lệnh bằng giọng nói

Bằng cách chạy suy luận trực tiếp trên xe hoặc robot, NPU đảm bảo xử lý thời gian thực với độ trễ tối thiểu.

4. AI công nghiệp và chăm sóc sức khỏe

NPU cũng được sử dụng trong tự động hóa nhà máy, bảo trì dự đoán, Và hình ảnh y tế. TRONG sản xuất thông minh, NPU cho phép Hệ thống thị giác AI để xác định lỗi, phân loại vật liệu và giám sát hoạt động liên tục mà không cần kết nối đám mây băng thông cao.

Các nhà cung cấp phần cứng và hệ sinh thái NPU chính

Sự tăng trưởng của AI ở rìa đã dẫn đến những khoản đầu tư đáng kể vào Phát triển phần cứng NPU bởi các công ty công nghệ lớn. Những nhà cung cấp này đang định hình bối cảnh của AI nhúng bằng cách cung cấp các giải pháp được xây dựng có mục đích được tối ưu hóa cho tốc độ suy luận, hiệu quả năng lượng, Và tính linh hoạt tích hợp. Mỗi thương hiệu đều có Kiến trúc NPU, chuỗi công cụ và hỗ trợ hệ sinh thái.

1. Apple – Công cụ thần kinh

của Apple Động cơ thần kinh, được tích hợp vào Chip dòng A và dòng M, hỗ trợ các tác vụ AI nâng cao trên iPhone, iPad và máy Mac. Nó mang lại:

• Thời gian thực nhận dạng khuôn mặt

• Xử lý Siri trên thiết bị

• Cải tiến hình ảnh và video thông minh

2. Kiến trúc Huawei – Da Vinci

của Huawei NPU Ascend Và Kiến trúc Da Vinci là trung tâm của nó SoC Kirin Và Cơ sở hạ tầng AI:

• Suy luận AI tăng tốc trong thiết bị di động

• Triển khai trong trung tâm dữ liệu cho AI doanh nghiệp

• Hỗ trợ MindSpore Khung AI

3. Qualcomm – Hexagon DSP với AI Engine

của Qualcomm Hexagon DSP + AI Engine được nhúng trong nền tảng Snapdragon, cung cấp:

• Tăng tốc AI cho ứng dụng Android

• Có hiệu quả xử lý trên thiết bị

• Khả năng tương thích với TensorFlow Lite Và ONNX

4. Google – TPU cạnh

Các Viền TPU, một phần của Google Nền tảng san hô, được thiết kế riêng cho Triển khai IoT và biên:

• Được tối ưu hóa cho TensorFlow Lite

• Suy luận AI công suất cực thấp

• Yếu tố hình thức nhỏ gọn cho cảm biến thông minh Và cổng vào

5. Nền tảng NVIDIA – NVDLA và Jetson

của NVIDIA NVDLA (Bộ tăng tốc học sâu) và loạt phim Jetson cung cấp khả năng tính toán AI hiệu suất cao:

• Được sử dụng trong người máy, máy bay không người lái, Và máy móc tự động

• Hỗ trợ KHÁC BIỆT, TensorRT, Và SDK DeepStream

Những thách thức và hạn chế của NPU

Trong khi Đơn vị xử lý thần kinh (NPU) cung cấp những lợi thế đáng kể trong Hiệu suất suy luận AI, hiệu quả năng lượng, Và điện toán biên, chúng không phải là không có hạn chế. Các nhà phát triển và nhà tích hợp hệ thống phải xem xét một số thách thức về kỹ thuật và vận hành khi áp dụng NPU trong Thiết bị hỗ trợ AI.

1. Khả năng tương thích của khung

Một trong những rào cản chính là sự hỗ trợ hạn chế cho Khung AI. Không giống như GPU, hỗ trợ nhiều nền tảng như TensorFlow, PyTorch, Và ONNX, NPU thường yêu cầu chuỗi công cụ tùy chỉnh hoặc SDK độc quyền. Điều này có thể dẫn đến:

• Chu kỳ phát triển dài hơn

• Khó khăn trong chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình

• Hiệu suất không nhất quán giữa các nhà cung cấp phần cứng

2. Khả năng chỉ suy luận

Hầu hết các NPU được thiết kế dành riêng cho suy luận, không đào tạo. Điều này có nghĩa là:

• Các mô hình AI phải được đào tạo về GPU hoặc TPU

• Bất kỳ đào tạo lại hoặc điều chỉnh nào cũng cần có cơ sở hạ tầng bên ngoài

• Giảm tính linh hoạt trong học tập trên thiết bị

3. Ràng buộc tích hợp phần cứng

Tích hợp NPU vào các hệ thống nhúng hoặc Hệ thống trên chip (SoC) thiết kế liên quan đến sự đánh đổi:

• Giới hạn diện tích silicon

• Ràng buộc thiết kế nhiệt

• Xung đột tiềm ẩn với băng thông bộ nhớ và I/O hiện có