همه چیز در رابطه با واحد پردازش عصبی (NPU)

با NPUهایی که فناوری هوش مصنوعی روی دستگاه را در طرح‌های SoC (سیستم روی تراشه) که در لپ‌تاپ‌ها، گوشی های هوشمند و رایانه‌های تک‌برد استفاده می‌شوند، فعال می‌کنند، درک و مقایسه مشخصات آنها برای بهینه‌سازی عملکرد و تصمیم‌گیری آگاهانه برای خرید مهم است. اما چگونه می‌توانید مشخصات یک NPU را مانند دیگر سخت‌افزارهای کامپیوتری مقایسه کنید؟

NPU چیست؟

واحد پردازش عصبی (NPU) یک نوع پردازنده خاص است که وظایف مربوط به هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را مدیریت می‌کند. در دستگاه‌هایی مانند تلفن‌های هوشمند و لپ‌تاپ‌ها، یک NPU وظایف پردازش سنگین مانند پردازش تصویر، فیلترهای ویدیویی بلادرنگ، تشخیص صدا، واقعیت افزوده و تشخیص اشیاء را بسیار کارآمدتر می‌کند.

شما می‌توانید NPUها را بر روی برخی از محبوب‌ترین دستگاه‌های دستی امروزی پیدا کنید. به عنوان مثال، آیفون‌های جدیدترین اپل و لپ‌تاپ‌های سری M همگی با NPU خود به نام ANE (موتور عصبی اپل) یکپارچه شده‌اند. گوگل از NPU اختصاصی خود به نام TPU (واحد پردازش تنسور) بر روی دستگاه‌های پیکسل و کیت‌های نمونه‌سازی Coral استفاده می‌کند و کوالکام نیز NPUهای ARM خود را در جدیدترین تراشه های خود برای تلفن‌های هوشمند و لپ‌تاپ‌ها یکپارچه می‌کند.

NPUها به دلیل استفاده ما از هوش مصنوعی در بسیاری از دستگاه‌ها، از تلفن‌های هوشمند تا مراکز داده بزرگ، در حال رایج شدن هستند. با رشد هوش مصنوعی، ما به سخت‌افزاری نیاز داریم که بتواند آن را بهتر مدیریت کند و NPUها پاسخ این نیاز هستند.

تفاوت NPU با CPU و GPU

برای دستگاه‌های دستی، پوشیدنی‌ها و سایر دستگاه‌های قابل حمل مدرن، NPU، CPU و GPU در یک SoC واحد برای انتقال داده‌ها سریع‌تر، مصرف انرژی کمتر و ردپای کوچک‌تر ادغام شده‌اند.

• CPU یک پردازنده همه منظوره برای اجرای نرم افزار است.
• GPU یک پردازنده موازی تخصصی است که به CPU در اجرای وظایف گرافیکی فشرده کمک می کند.
• NPU یک پردازنده حتی تخصصی تر است که به GPU و CPU در یادگیری ماشین و وظایف پردازش شبکه عصبی مانند تشخیص اشیا، تشخیص گفتار و پردازش هوش مصنوعی کمک می کند.

اساساً، CPUها در مدیریت بسیاری از برنامه های مختلف عالی هستند، اما برای کارهای گرافیکی و هوش مصنوعی بهینه نیستند. GPUها برای کارهای گرافیکی و هوش مصنوعی بهتر از پردازنده‌ها هستند، زیرا می‌توانند بسیاری از کارها را همزمان انجام دهند. NPUها در محاسبات موازی سطح بالا مانند پردازنده‌های گرافیکی، اما با نیاز به انرژی کمتر، برتری دارند، که آنها را برای آوردن محاسبات سخت پردازش هوش مصنوعی به دستگاه‌های تلفن همراه ایده‌آل می‌کند.

نحوه مقایسه مشخصات NPU

هنگام مقایسه NPU، مهم است که مشخصات کلیدی را که بر عملکرد آنها تأثیر می گذارد، درک کنید. در ادامه به برخی از مهم ترین مشخصاتی که باید به آنها توجه کرد، اشاره شده است:

• TOPS (Tera Operations Per Second): این معیاری است که نشان می دهد یک NPU در هر ثانیه چند تریلیون عملیات می تواند انجام دهد. مقادیر بالای TOPS عموماً عملکرد بهتری را نشان می دهد.
• Power Efficiency: این مشخصات با TOPS در هر وات اندازه گیری می شود، به شما می گوید NPU از نظر مصرف انرژی چقدر کارآمد است. راندمان بالاتر به معنای عمر باتری بیشتر برای دستگاه های تلفن همراه است.
• Precision: واحد پردازش عصبی می تواند سطوح مختلفی از دقت مانند عملیات 8 بیتی، 16 بیتی و 32 بیتی را انجام دهد. دقت کمتر می تواند محاسبات را سرعت بخشد و در مصرف انرژی صرفه جویی کند، اما ممکن است دقت را کاهش دهد. برای بسیاری از وظایف هوش مصنوعی، دقت 8 بیتی کافی است.
• Memory Bandwidth: این مقدار داده ای را که NPU می تواند در هر ثانیه بخواند یا بنویسد اندازه گیری می کند. پهنای باند حافظه بالاتر می تواند به پردازش سریعتر مجموعه داده های بزرگ کمک کند.
• Supported Frameworks: همه NPU ها باید از فریمورک های هوش مصنوعی محبوب مانند TensorFlow، PyTorch و Caffe پشتیبانی کنند. این تضمین می کند که توسعه دهندگان می توانند به راحتی مدل های هوش مصنوعی خود را بر روی NPU مستقر کنند.

اما مانند اکثر قطعات سخت افزاری کامپیوتر، بالاتر بهتر است. یک NPU با قابلیت 40TOPS، مانند تراشه‌های اسنپدراگون ایکس الیت، از قابلیت‌های هوش مصنوعی بهتری نسبت به NPU با قابلیت 10TOPS مانند تراشه‌های Meteor Lake اینتل برخوردار خواهد بود.

چگونه یک NPU لپ تاپ یا کامپیوتر بعدی شما را بهتر می کند

خرید لپ تاپ یا کامپیوتر با NPU چندین مزیت کلیدی دارد:

• عملکرد پیشرفته برای وظایف هوش مصنوعی: NPU ها به طور خاص برای انجام کارآمد وظایف هوش مصنوعی طراحی شده اند، که به معنای عملکرد سریع تر برای برنامه هایی است که به یادگیری ماشین و شبکه های عصبی متکی هستند.
• عمر باتری بهتر: NPU ها برای مصرف انرژی کم بهینه شده اند که می تواند به افزایش عمر باتری لپ تاپ ها و دستگاه های موبایل کمک کند.
• تجربه کاربری بهبودیافته: ویژگی‌هایی مانند ترجمه بلادرنگ زبان، دستیارهای صوتی، برنامه‌های واقعیت افزوده و پردازش تصویر پیشرفته‌تر می‌توانند با یک NPU روانتر و کارآمدتر اجرا شوند.
• بارگیری کار از CPU/GPU: با انجام وظایف خاص هوش مصنوعی، NPU ها CPU و GPU را برای انجام سایر عملکردها آزاد می کنند که منجر به عملکرد کلی بهتر سیستم می شود.
• اثبات آینده: با ادغام شدن هوش مصنوعی در برنامه های روزمره، داشتن NPU تضمین می کند که دستگاه شما برای پیشرفت های نرم افزاری و فناوری آینده آماده است.

NPU ها در حال تغییر روشی هستند که وظایف هوش مصنوعی در دستگاه های مدرن انجام می شود و نقش آنها در محاسبات تنها زمانی افزایش می یابد که هوش مصنوعی به بخشی ضروری از زندگی روزمره ما تبدیل شود. با پذیرش گسترده NPUها، درک و مقایسه مشخصات NPU می تواند به شما در تصمیم گیری آگاهانه برای بهینه سازی عملکرد و محافظت از دستگاه های خود در آینده کمک کند.