با رواج اصلی هوش مصنوعی (AI)، واحد پردازش عصبی (NPU) در هنگام خرید یک رایانه شخصی یا لپ‌تاپ نسل بعدی مورد توجه قرار گرفته است. اما آیا تفاوت بین NPU و واحد پردازش گرافیکی (GPU) را می دانید؟
خلاصه عناوین
- NPU چیست؟
- GPU چیست؟
- مقایسه NPU در مقابل GPU
نکات کلیدی
- NPU ها در وظایف هوش مصنوعی و ML با بهره وری انرژی بالا و قابلیت های پردازش موازی تخصص دارند.
- پردازنده‌های گرافیکی در کارهای گرافیکی مانند پردازش تصویر و رندر عالی هستند، اما می‌توانند عملیات‌های فشرده داده را نیز انجام دهند.
- NPU ها پردازش عصبی را تسریع می کنند، در حالی که GPU ها کاربردهای متنوعی از جمله آموزش مدل های هوش مصنوعی و استخراج ارزهای دیجیتال دارند.
با رواج اصلی هوش مصنوعی (AI)، واحد پردازش عصبی (NPU) در هنگام خرید یک رایانه شخصی یا لپ‌تاپ نسل بعدی مورد توجه قرار گرفته است. اما آیا تفاوت بین NPU و واحد پردازش گرافیکی (GPU) را می دانید؟
NPU چیست؟
یک NPU یک پردازنده تخصصی است که برای تسریع عملیات شبکه عصبی، از جمله وظایف محاسباتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) استفاده می شود. این شامل بهینه‌سازی‌های سخت‌افزاری خاصی است که عملکرد آن را افزایش می‌دهد و در عین حال به بهره‌وری انرژی بالا دست می‌یابد.
NPU ها دارای قابلیت های پردازش موازی هستند (قابلیت اجرای چندین عملیات به طور همزمان)، و با بهینه سازی های معماری سخت افزاری، می توانند وظایف هوش مصنوعی و ML مانند استنتاج و آموزش را به طور موثر انجام دهند. از NPU ها می توان برای انجام وظایف مختلف هوش مصنوعی مانند تشخیص چهره و حتی آموزش سیستم های هوش مصنوعی استفاده کرد.
اگر می خواهید بیشتر بدانید، مقاله ما را در مورد چیستی NPU و نحوه رمزگشایی مشخصات آن بررسی کنید.
GPU چیست؟
GPU یک پردازنده ویژه است که برای سرعت بخشیدن به کارهای گرافیکی مانند پردازش تصویر/فیلم و رندر استفاده می شود. مشابه NPU ها، GPU ها از پردازش موازی پشتیبانی می کنند و می توانند تریلیون ها عملیات را در ثانیه انجام دهند.
پردازنده‌های گرافیکی که در ابتدا برای تسریع پردازش گرافیکی و انجام کارهایی مانند ویرایش تصویر/فیلم و بازی استفاده می‌شدند، اکنون برای طیف وسیعی از وظایف محاسباتی استفاده می‌شوند. به دلیل توان بالای خود، GPUها عملیات فشرده داده مانند پردازش داده در مقیاس بزرگ و محاسبات پیچیده مانند استخراج ارزهای دیجیتال را انجام می دهند.
به همین دلیل، پردازنده‌های گرافیکی نیز برای آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ استفاده می‌شوند. برای مثال، شرکت‌های فناوری از پردازنده‌های گرافیکی H-100 انویدیا برای آموزش مدل‌های بزرگ زبان خود (LLM) استفاده می‌کنند. توضیح‌دهنده GPU ما عمیقاً به چیستی GPU و نحوه عملکرد آن می‌پردازد.
مقایسه NPU در مقابل GPU
تفاوت اساسی بین NPU و GPU در این است که اولی بارهای کاری هوش مصنوعی و ML را تسریع می کند در حالی که دومی پردازش گرافیکی و انجام وظایف را تسریع می کند. به عبارت دیگر، هر کدام یک پردازنده تخصصی برای عملکرد خاصی در دستگاه شما هستند.
علاوه بر عملکرد تخصصی خود، پردازنده‌های گرافیکی به طور فزاینده‌ای در سایر وظایف محاسباتی عمومی، از جمله آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی و استنتاج یادگیری عمیق، استفاده می‌شوند. اما اگر می‌توان از یک GPU برای کارهای AI/ML نیز استفاده کرد، چرا شرکت‌ها برای داشتن یک پردازنده اختصاصی برای آن زحمت می‌کشند؟ پاسخ کوتاه کارایی و کارایی است.
استفاده از یک پردازنده اختصاصی در رایانه برای یک کار خاص (معمولاً برای تسریع عملکرد کار) شتاب سخت افزاری نامیده می شود. این به بهبود عملکرد کمک می کند زیرا اجزای مختلف برای انجام وظایف خاص به طور موثرتری نسبت به استفاده از یک جزء همه منظوره مانند یک CPU برای همه چیز طراحی شده اند.
در نتیجه، شتاب سخت افزاری در رایانه های شخصی مدرن کاملاً استاندارد است. به عنوان مثال، یک GPU برای پردازش گرافیکی و یک کارت صدا برای صدا پیدا خواهید کرد.
عملکرد هر دو GPU و NPU بر حسب تعداد تریلیون عملیاتی که پردازنده می تواند در ثانیه انجام دهد اندازه گیری می شود. این معمولاً با Tera (یا تریلیون) عملیات در ثانیه (TOPS) نشان داده می شود. به عنوان مثال، تراشه‌های Snapdragon X Elite Qualcomm تا 45 TOPS (تنها از NPU) دارند، در حالی که پردازنده گرافیکی GeForce RTX 4090 NVIDIA بیش از 1300 TOPS دارد.
پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند مجزا (جدا از CPU) یا یکپارچه (ساخته شده در CPU) باشند. در زمان نگارش، NPU ها در CPU یکپارچه شده اند. به عنوان مثال، پردازنده های سری A و سری M اپل دارای یک NPU (به اصطلاح Apple Neural Engine) در CPU هستند. با این حال، برخی از NPU ها گسسته هستند، مانند کلاه رسمی NPU Raspberry Pi.
در نتیجه، یک NPU یک پردازنده است که پردازش عصبی را تسریع می کند، در حالی که یک GPU یک پردازنده تخصصی برای پردازش گرافیکی است. به دلیل معماری پردازش موازی، هر دو می توانند تریلیون ها عملیات را در ثانیه انجام دهند.
در حالی که NPU ها فقط برای وظایف هوش مصنوعی و ML تخصصی هستند، موارد استفاده از GPU در سال های اخیر فراتر از گرافیک گسترش یافته است. آنها همچنین در سایر برنامه های کاربردی عمومی، به ویژه در عملیات های فشرده داده مانند آموزش مدل های هوش مصنوعی و استخراج ارزهای دیجیتال استفاده می شوند.