Bulọọgi

Kini NPU?

2024-08-13 16:29:49

Ni oni nyara dagbasi AI-ìṣó aye, awọn eletan fun yiyara, daradara siwaju sii isiro ti fun jinde lati specialized to nse bi awọn Ẹ̀ka Ìṣàkóso Ẹ̀rọ (NPU). Ko ibile Awọn Sipiyu tabi GPUs, NPU kan jẹ idi-itumọ ti lati mu yara ẹrọ eko inference, pataki fun jin nkankikan nẹtiwọki lo ninu iran kọmputa, adayeba ede processing, ati ohùn idanimọ.

An NPU jẹ iru kan AI ohun imuyara ti o pese iṣẹ-giga, iṣelọpọ lairi kekere fun awọn iṣẹ ṣiṣe ti o nilo afiwe isiro ati tensor mosi. Awọn ilana wọnyi ti wa ni ifibọ ni ọpọlọpọ awọn iru ẹrọ-lati fonutologbolori ati Awọn ẹrọ IoT si Oko awọn ọna šiše ati eti iširo amayederun- Muu ṣiṣẹ lori ẹrọ AI pẹlu iwonba agbara agbara.

Kini idi ti awọn NPU ṣe pataki:

Imudara iṣẹ-akoko gidi fun AI iṣẹ fifuye
Lilo agbara kekere akawe si GPU-orisun solusan
Igbẹkẹle idinku lori itọkasi awọsanma, imudarasi ìpamọ data ati lairi
Scalability fun iwapọ awọn ẹrọ ati ifibọ awọn ọna šiše

Awọn jinde ti eti AI ati awọn afikun ti AI-agbara ohun elo jẹ ki o ṣe pataki lati ni oye kini NPU jẹ ati bii o ṣe yatọ si awọn ẹya iṣelọpọ miiran. Ninu nkan yii, a ṣawari awọn faaji, lo igba, ati iye ilana ti NPUs ni aaye gbooro ti iširo oye.

Kini NPU kan? A imọ Akopọ

A Ẹ̀ka Ìṣàkóso Ẹ̀rọ (NPU) jẹ microprocessor igbẹhin ti a ṣe apẹrẹ pataki lati mu oye atọwọda (AI) awọn ẹru iṣẹ, paapaa awọn ti o kan jin eko ati nkankikan nẹtiwọki itọkasi. Ko dabi gbogboogbo-idi Awọn Sipiyu tabi eya-Oorun GPUs, Awọn NPU ti wa ni iṣapeye fun awọn iṣẹ ṣiṣe mathematiki ti o ni agbara ẹrọ eko awọn awoṣe, bi eleyi matrix isodipupo, convolutions, ati tensor processing.

Awọn abuda pataki ti NPU kan:

Idi-ti a ṣe fun itọkasi AI, kii ṣe ikẹkọ
Awọn ipaniyan ni afiwe mosi daradara
Iṣapeye fun kekere-lairi, ga-nipasẹ awọn ẹru iṣẹ
Ṣiṣẹ pẹlu pataki kekere agbara agbara ju GPUs

Lakoko Awọn Sipiyu jẹ apẹrẹ fun lesese kannaa ati GPUs tayọ ni ṣiṣe ati awọn iṣẹ ṣiṣe ere, Awọn NPUs ti wa ni sile lati mu yara awọn iṣẹ-ṣiṣe bi:

Wiwa nkan
Idanimọ oju
Ohùn-si-ọrọ iyipada
Smart kamẹra atupale

Isise Iru	Ipa akọkọ	Agbara	Agbara ṣiṣe	AI Ibamu
Sipiyu	Awọn iṣẹ-ṣiṣe gbogbogbo	Wapọ	Kekere	Lopin
GPU	Awọn aworan, AI	Ilọjade giga	Alabọde	Alagbara fun ikẹkọ
NPU	AI itọkasi	AI-iṣapeye	Ga	Ti o dara ju fun eti AI

Bi AI ṣe di ifibọ sinu awọn ẹrọ diẹ sii-lati fonutologbolori si ile ise IoT-awọn NPU duro jade bi julọ daradara ati ti iwọn isise fun a muu ni oye awọn ẹya ara ẹrọ taara ni awọn eti, laisi gbigbekele wiwọle awọsanma nigbagbogbo.

Bawo ni NPU Nṣiṣẹ?

A Ẹ̀ka Ìṣàkóso Ẹ̀rọ (NPU) ti wa ni atunse lati ṣiṣẹ AI inference awọn iṣẹ-ṣiṣe pẹlu exceptional iyara ati ṣiṣe. Ko dabi awọn ilana ilana ibile, awọn NPU ṣiṣẹ lori tensor-orisun data ẹya, ipaniyan lowo oye akojo ti matrix mosi ni afiwe-pataki fun ṣiṣe igbalode jin eko awọn awoṣe bi eleyi Awọn CNN (Awọn Nẹtiwọọki Neural Convolutional) ati Awọn RNN (Awọn nẹtiwọki Nẹtiwọki Loorekoore).

Awọn Ilana Ṣiṣẹpọ:

Iparapọ: Awọn NPU ṣiṣẹ ọpọ mosi ni nigbakannaa, drastically atehinwa processing akoko fun awọn iṣẹ-ṣiṣe bi aworan classification ati idanimọ ọrọ.
Iṣiro tensor onikiakia Hardware: Itumọ ti awọn ohun kohun tensor daradara mu awọn ti o tobi-asekale matrix isodipupo.
Kekere-konge isiro: Ọpọlọpọ awọn NPUs lo INT8 tabi FP16 awọn ọna kika konge lati lu iwọntunwọnsi laarin išedede ati agbara ṣiṣe.
Pipelined faaji: Awọn iṣẹ-ṣiṣe bii gba data, àdánù processing, ati iširo ibere ise ti wa ni ṣiṣe ni ọna pipeline lati mu iwọn igbejade pọ si.

Ṣiṣan Itọka Irọrun:

Data igbewọle (fun apẹẹrẹ, aworan tabi ifihan agbara ohun) ti ṣe ilana tẹlẹ.
Data ti nwọ awọn NPU ká tensor engine fun nkankikan isiro.
Awọn awoṣe òṣuwọn ati abosi dari inference.
Awọn abajade jẹ jiṣẹ ni akoko gidi, nigbagbogbo laisi iranlọwọ awọsanma.

Nipa apapọ kekere-lairi ipaniyan, agbara-daradara oniru, ati igbẹhin AI kannaa, Awọn NPUs jẹ ki awọn ẹrọ ṣiṣẹ eka AI si dede tibile. Eleyi mu ki wọn indispensable fun eti iširo, smati awọn ẹrọ, ati ise AI ohun elo ibo ṣiṣe ipinnu akoko gidi jẹ lominu ni.

Awọn anfani bọtini ti NPUs

Awọn olomo ti Àwọn Ẹ̀ka Ìmúṣiṣẹ́ Ẹ̀rọ (NPUs) ti revolutionized imuṣiṣẹ ti AI itọkasi ninu mejeji awọn ẹrọ eti ati awọsanma ayika. Awọn NPU pese a specialized processing faaji ti o jẹ ki iṣẹ ṣiṣe pataki ati awọn anfani ṣiṣe agbara lori aṣa Sipiyu ati GPU awọn ojutu nigba ṣiṣe jin eko awọn awoṣe.

Awọn anfani to gaju ti Lilo NPUs:

Ga Performance fun AI Inference
Awọn NPUs jẹ idi-itumọ ti fun AI awọn fifuye iṣẹ, ṣiṣe nkankikan nẹtiwọki mosi pẹlu tobi iyara ati kekere lairi. Wọn ṣe ilana awọn iṣiro tensor ti o jọra daradara, jiṣẹ awọn oye akoko gidi ni awọn ohun elo bii ohun erin, aworan ipin, ati idanimọ ọrọ.
Lilo Agbara
Awọn NPU n gba agbara ti o dinku pupọ ju awọn GPU, o ṣeun si wọn kekere-konge isiro (fun apẹẹrẹ, INT8, FP16) ati iṣapeye faaji. Eleyi mu ki wọn apẹrẹ fun mobile AI ati Awọn ẹrọ IoT ibo aye batiri ati gbona ifilelẹ ni o wa lominu ni.
Lori-Device AI Agbara
Nipa ṣiṣe itọkasi agbegbe, Awọn NPU dinku iwulo fun iṣelọpọ awọsanma, imudarasi asiri data, akoko idahun, ati nẹtiwọki bandiwidi ṣiṣe.
Iwapọ ati Apẹrẹ iwọn
Awọn NPU le ṣepọ sinu Eto-lori-Chip (SoC) awọn aṣa, gbigba awọn olupese lati fi sabe AI accelerators sinu iwapọ awọn ẹrọ bi fonutologbolori, wearables, ẹnu-bode, ati adase awọn ọna šiše.

Table afiwe: NPU vs. GPU ati Sipiyu

Ẹya ara ẹrọ	NPU	GPU	Sipiyu
Idi	AI itọkasi	Awọn aworan, AI gbogbogbo	Gbogbogbo-idi iširo
Agbara ṣiṣe	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
Lairi (akoko gidi)	Kekere	Alabọde	Ga
Ni afiwe AI Workloads	O tayọ	O dara pupọ	Lopin
Bojumu Lo Case	Edge AI, Mobile AI	AI ikẹkọ, eya	Iṣakoso kannaa, OS awọn iṣẹ-ṣiṣe

Nipa sisọpọ awọn NPU sinu awọn ipinnu iširo eti eti AI, awọn iṣowo le ṣii ifọkansi ikẹkọ ẹrọ iyara-giga pẹlu awọn idiyele iṣẹ ṣiṣe kekere, ṣiṣe awọn NPUs ipilẹ ti ohun elo AI atẹle-iran.

NPU vs. Sipiyu, GPU, ati TPU: Ayẹwo Ifiwera

Bi iwulo fun Real-akoko AI itọkasi dagba kọja awọn ẹrọ — lati awọn fonutologbolori ati awọn ọkọ ayọkẹlẹ adase si awọn ẹrọ roboti ile-iṣẹ — ariyanjiyan lori eyiti ero isise ti o dara julọ mu awọn ẹru iṣẹ wọnyi pọ si. Lakoko Awọn Sipiyu, GPUs, TPUs, ati Awọn NPUs gbogbo le ṣiṣẹ ẹrọ eko awọn iṣẹ-ṣiṣe, wọn ti wa ni iṣapeye fun awọn idi ti o yatọ pupọ. Agbọye awọn iyatọ wọnyi jẹ pataki nigbati o yan ohun elo fun AI ohun elo, paapa ni awọn eti.

Sipiyu (Ẹka Ṣiṣe Aarin)

Awọn Sipiyu si maa wa julọ wapọ isise. O n kapa titobi pupọ ti awọn iṣẹ ṣiṣe iširo idi gbogbogbo, pẹlu ẹrọ awọn iṣẹ, I/O isakoso, ati lesese kannaa. Nigba ti CPUs le tekinikali ṣe AI itọkasi, ti won ko ba wa ni iṣapeye fun awọn ni afiwe processing ti awọn nẹtiwọọki nkankikan nilo.

GPU (Ẹka Ṣiṣe Awọn aworan)

Ni ibẹrẹ idagbasoke fun a mu awọn aworan ati awọn fidio, awọn GPU ti fihan ga munadoko fun ni afiwe mosi, ṣiṣe awọn ti o dara fun awọn mejeeji AI ikẹkọ ati itọkasi. GPUs tayọ ni data aarin ayika, nibiti agbara agbara ati aaye ko kere si.

TPU (Ẹka Ṣiṣe Tensor)

Ni idagbasoke nipasẹ Google, awọn TPU ti wa ni sile fun iṣiro tensor ninu awọn iṣẹ ṣiṣe AI. O funni ni ikẹkọ ti o lagbara ati iṣẹ ṣiṣe itọkasi ṣugbọn o wa ni akọkọ ninu awọsanma amayederun tabi hardware-ite hardware.

NPU (Ẹka Ṣiṣẹda Neural)

Apẹrẹ lati ilẹ soke fun AI itọkasi, awọn NPU nfun unmatched išẹ fun watt. O ti wa ni ibigbogbo ni bayi Eto-lori-Chip (SoC) awọn aṣa kọja awọn fonutologbolori, awọn ẹrọ eti AI, ati awọn ẹrọ adase.

Table Comparison Prosessor

Ẹya ara ẹrọ	Sipiyu	GPU	TPU	NPU
Apẹrẹ Fun	Gbogbogbo-idi	Eya aworan & AI	Tensor Ops	AI Itọkasi
AI Ikẹkọ	Talaka	O tayọ	O dara pupọ	Lopin
AI Itọkasi	Lopin	O dara	O tayọ	O tayọ
Agbara ṣiṣe	Kekere	Alabọde	Kekere	Ga
Lairi (Awọn iṣẹ-ṣiṣe Edge)	Ga	Alabọde	Kekere	Irẹlẹ pupọ
Mobile/IoT Ibamu	Talaka	Talaka	Lopin	O tayọ
Framework Support	Gbooro	Gbooro	Dóró (Google)	Iwontunwonsi (yatọ)

Awọn gbigba bọtini:

GPUs ni o fẹ fun AI ikẹkọ awoṣe ati awọsanma iširo.
TPUs ni awọsanma-centric ati ti o dara ju laarin awọn Google AI ilolupo.
Awọn Sipiyu jẹ awọn alamọdaju gbogbogbo, kii ṣe apẹrẹ fun ẹkọ ti o jinlẹ.
Awọn NPUs ni awọn lọ-to wun fun lori ẹrọ AI, laimu awọn iwọntunwọnsi ti o dara julọ ti iyara, ṣiṣe, ati agbara kekere fun inference workloads.

Bi AI tẹsiwaju lati gbe si awọn eti, NPU duro jade bi ojutu igba pipẹ ti o le yanju julọ fun gidi-akoko, ifibọ ẹrọ eko.

Nibo Ni Awọn NPUs Ti Lo? Awọn ohun elo bọtini

Àwọn Ẹ̀ka Ìmúṣiṣẹ́ Ẹ̀rọ (NPUs) ni o wa bayi a foundational paati ni kan jakejado ibiti o ti AI-ìṣó imo, paapaa awọn ti o nilo itọkasi lori ẹrọ, kekere agbara agbara, ati gidi-akoko responsiveness. Bi awọn ile-iṣẹ tẹsiwaju lati ṣepọ oye atọwọda sinu ṣiṣan iṣẹ wọn, awọn NPU ti wa ni gbigba kọja awọn mejeeji olumulo Electronics ati ise awọn ọna šiše.

1. Fonutologbolori ati Mobile Devices

Igbalode fonutologbolori ti wa ni ipese pẹlu NPUs to ti ni ilọsiwaju agbara AI awọn ẹya ara ẹrọ bi eleyi:

Idanimọ oju (fun apẹẹrẹ, ìfàṣẹsí biometric)
Imudara fọto ati ohun erin ninu awọn ohun elo kamẹra
Awọn oluranlọwọ ohun ati itumọ ede
Otitọ ti a ti mu sii (AR) Rendering ni akoko gidi

Asiwaju mobile chipsets bi Apple ká A-jara nkankikan Engine, Qualcomm Snapdragon, ati Huawei ká Kirin SoC ṣepọ NPUs fun daradara eti AI processing.

2. Edge Computing ati IoT

Ninu aye ti eti AI, Awọn NPUs ṣiṣẹ smati awọn kamẹra, wearable awọn ẹrọ, ati ile adaṣiṣẹ hobu lati ṣiṣe eka ẹrọ eko awọn awoṣe tibile. Eyi dinku igbẹkẹle lori awọn olupin awọsanma ati idaniloju yiyara ṣiṣe ipinnu, paapaa ni awọn agbegbe pẹlu opin Asopọmọra.

3. Automotive ati Robotics

Awọn NPU ti wa ni ransogun siwaju sii ni adase awọn ọkọ ti ati Robotik awọn ọna šiše lati ṣe ilana:

Iṣọkan sensọ
Wiwa Lane
Ti idanimọ ẹlẹsẹ
Voice pipaṣẹ awọn ọna šiše

Nipa ṣiṣe itọkasi taara lori ọkọ tabi roboti, awọn NPU ṣe idaniloju gidi-akoko processing pẹlu pọọku lairi.

4. Ise ati Healthcare AI

Awọn NPU tun lo ninu adaṣiṣẹ factory, itọju asotele, ati egbogi aworan. Ninu smati ẹrọ, Awọn NPUs ṣiṣẹ AI iran awọn ọna šiše lati ṣe idanimọ awọn abawọn, ṣe iyatọ awọn ohun elo, ati atẹle awọn iṣẹ ṣiṣe nigbagbogbo laisi iwulo fun awọn asopọ awọsanma giga-bandwidth.

Awọn olutaja Hardware NPU pataki ati Awọn ilolupo

Awọn idagba ti AI ni eti ti yori si significant idoko-ni NPU hardware idagbasoke nipasẹ awọn ile-iṣẹ imọ-ẹrọ pataki. Awọn wọnyi ni olùtajà ti wa ni mura awọn ala-ilẹ ti ifibọ AI nipa ẹbọ idi-itumọ ti solusan iṣapeye fun iyara inference, agbara ṣiṣe, ati Integration ni irọrun. Kọọkan brand ni o ni awọn oniwe-ara NPU faaji, Irinṣẹ irinṣẹ, ati atilẹyin ilolupo.

1. Apple - nkankikan Engine

Apple ká Enjini nkankikan, ese sinu awọn oniwe- A-jara ati M-jara awọn eerun, agbara awọn iṣẹ-ṣiṣe AI ilọsiwaju ni iPhones, iPads, ati Macs. O pese:

Akoko gidi idanimọ oju
Siri ẹrọ lori ẹrọ
Fọto Smart ati awọn imudara fidio

2. Huawei - Da Vinci Architecture

Huawei ká Goke NPUs ati Da Vinci faaji ni o wa aringbungbun si awọn oniwe- Kirin SoCs ati AI amayederun:

Onikiakia AI itọkasi ni awọn ẹrọ alagbeka
Gbigbe ni awọn ile-iṣẹ data fun ile-iṣẹ AI
Awọn atilẹyin MindSpore AI ilana

3. Qualcomm - Hexagon DSP pẹlu AI Engine

Awọn Qualcomm Hexagon DSP + AI Engine ti wa ni ifibọ ninu awọn iru ẹrọ Snapdragon, nfunni:

AI isare fun Android apps
Munadoko lori ẹrọ processing
Ibamu pẹlu TensorFlow Lite ati ONNX

4. Google - eti TPU

Awọn Eti TPU, apakan ti Google's Coral Syeed, ti wa ni sile fun IoT ati awọn imuṣiṣẹ eti:

Iṣapeye fun TensorFlow Lite
Ultra-kekere agbara AI itọkasi
Iwapọ fọọmu ifosiwewe fun smart sensosi ati awọn ẹnu-ọna

5. NVIDIA - NVDLA og Jetson Platform

Awọn NVIDIA NVDLA (Deep Learning Accelerator) ati Jetson jara pese iširo AI iṣẹ-giga:

Ti a lo ninu roboti, drones, ati adase ero
Awọn atilẹyin YATO, TensorRT, ati DeepStream SDK

Awọn italaya ati Awọn idiwọn ti NPUs

Lakoko Àwọn Ẹ̀ka Ìmúṣiṣẹ́ Ẹ̀rọ (NPUs) pese awọn anfani iyalẹnu ni AI inference išẹ, agbara ṣiṣe, ati eti iširo, wọn kii ṣe laisi awọn idiwọn. Awọn olupilẹṣẹ ati awọn oluṣepọ eto gbọdọ gbero ọpọlọpọ imọ-ẹrọ ati awọn italaya iṣiṣẹ nigba gbigba awọn NPU sinu AI-sise awọn ẹrọ.

1. Framework ibamu

Ọkan ninu awọn idena bọtini jẹ atilẹyin to lopin fun AI nílẹ. Ko dabi awọn GPUs, eyiti o ṣe atilẹyin ọpọlọpọ awọn iru ẹrọ bii TensorFlow, PyTorch, ati ONNX, Awọn NPU nigbagbogbo nilo aṣa toolchains tabi awọn SDK ti ara ẹni. Eyi le ja si:

Awọn akoko idagbasoke to gun
Iṣoro ni iyipada awoṣe ati iṣapeye
Iṣe aisedede kọja awọn olutaja ohun elo

2. Agbara-Nikan Agbara

Pupọ awọn NPU jẹ apẹrẹ iyasọtọ fun itọkasi, ko si ikẹkọ. Itumo eleyi ni:

Awọn awoṣe AI gbọdọ jẹ ikẹkọ lori GPUs tabi TPU
Eyikeyi atunṣe tabi atunṣe-itanran nilo awọn amayederun ita
Dinku ni irọrun ni ẹkọ lori ẹrọ

3. Hardware Integration Integration

Ṣiṣepọ awọn NPU sinu awọn eto ifibọ tabi Eto-lori-Chip (SoC) Awọn apẹrẹ pẹlu awọn iṣowo:

Silikoni agbegbe idiwọn
Gbona oniru inira
Awọn ija ti o pọju pẹlu tẹlẹ Mo / Eyin ati iranti bandiwidi

Ojo iwaju ti NPUs ati AI Hardware

Bi eletan fun Real-akoko AI itọkasi tẹsiwaju lati dagba kọja awọn ile-iṣẹ, ojo iwaju ti Àwọn Ẹ̀ka Ìmúṣiṣẹ́ Ẹ̀rọ (NPUs) ti wa ni o ti ṣe yẹ lati wa ni aringbungbun si awọn itankalẹ ti AI hardware. Awọn ero isise amọja wọnyi n di alagbara diẹ sii, iwapọ, ati agbara-daradara-fifi wọn si bi paati mojuto ti iran ti nbọ ti eti AI awọn ẹrọ, smart sensosi, ati adase awọn ọna šiše.

Nyoju lominu ni NPU Development

Tighter SoC Integration
NPUs ti wa ni increasingly ese sinu Eto-lori-Chip (SoC) awọn apẹrẹ pẹlu awọn CPUs, GPUs, ati ISPs. Yi isokan faaji kí yiyara data processing pipelines, dinku lairi, ati dinku idiju eto.
Atilẹyin fun Iṣiro Oniruuru
Awọn NPU iwaju yoo ṣiṣẹ lainidi diẹ sii pẹlu awọn accelerators AI miiran, pinpin awọn ẹru iṣẹ kọja Awọn CPUs, GPUs, ati awọn TPUs fun ti aipe išẹ.
Imudara Framework Ibamu
Awọn olutaja n ṣe atilẹyin ile fun awọn ilana AI akọkọ bi ONNX, TensorFlow Lite, ati PyTorch Alagbeka, idinku awọn Olùgbéejáde eko ti tẹ ati iwuri agbelebu-Syeed imuṣiṣẹ.
Imugboroosi Kọja Awọn ẹrọ Olumulo
Awọn NPU yoo ṣe ipa nla ninu adaṣiṣẹ ile ise, smati ilera, Robotik eti, ogbin AI, ati kakiri awọn ọna šiše, ibo kekere-agbara, ga-iyara inference jẹ lominu ni.

Ninu aye ti o nlọ si ọna oye ibi gbogbo, Awọn NPU kii yoo ṣe iyara AI nikan ṣugbọn tun jẹ ki o jẹ diẹ sii wiwọle, alagbero, ati ni aabo. Wọn ipa ni apẹrẹ tókàn-Jẹn awọn ọna šiše ifibọ, lati AI-agbara awọn kamẹra si adase lilọ awọn iru ẹrọ, underscores awọn dagba pataki ti ašẹ-kan pato oniṣiro faaji ni akoko AI.