با NPUهایی که فناوری هوش مصنوعی روی دستگاه را در طرح‌های SoC (سیستم روی تراشه) که در لپ‌تاپ‌ها، تلفن‌های هوشمند و رایانه‌های تک‌برد استفاده می‌شوند، فعال می‌کنند، درک و مقایسه مشخصات آنها برای بهینه‌سازی عملکرد و تصمیم‌گیری آگاهانه برای خرید مهم است.
خلاصه عناوین
- NPU چیست؟
- تفاوت NPU ها با CPU و GPU
- نحوه مقایسه مشخصات NPU
- چگونه یک NPU لپ تاپ یا رایانه شخصی بعدی شما را بهتر می کند
نکات کلیدی
- NPUهایی مانند ANE اپل و TPU گوگل در تلفن های هوشمند و لپ تاپ های آنها برای پردازش کارآمد هوش مصنوعی ادغام شده اند.
- NPU ها پردازنده های تخصصی برای وظایف هوش مصنوعی هستند که متفاوت از CPU و GPU هستند و با مصرف انرژی کمتر عملکرد را افزایش می دهند.
- مشخصات کلیدی NPU مانند TOPS، بهره وری انرژی، دقت، پهنای باند حافظه و سازگاری بر عملکرد و تجربه کاربر تأثیر می گذارد.
با NPUهایی که فناوری هوش مصنوعی روی دستگاه را در طرح‌های SoC (سیستم روی تراشه) که در لپ‌تاپ‌ها، تلفن‌های 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 می توان مشخصات یک NPU را مانند سایر سخت افزارهای کامپیوتر مقایسه کرد؟
NPU چیست؟
یک واحد پردازش عصبی (NPU نوع خاصی از پردازنده است که وظایف مربوط به هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را انجام می‌دهد. در دستگاه‌هایی مانند تلفن‌های هوشمند و لپ‌تاپ، یک NPU وظایف پردازشگر فشرده مانند پردازش تصویر، فیلترهای ویدیوی بلادرنگ را انجام می‌دهد. ، تشخیص صدا، واقعیت افزوده و تشخیص اشیا بسیار کارآمدتر است.
می توانید NPU ها را در برخی از محبوب ترین دستگاه های دستی امروزی پیدا کنید. به عنوان مثال، آخرین آیفون‌های اپل و لپ‌تاپ‌های سری M همگی با NPU خود به نام ANE (موتور عصبی اپل) یکپارچه شده‌اند. گوگل از یک NPU اختصاصی به نام TPU (واحد پردازش تنسور) در دستگاه های پیکسل و کیت های نمونه سازی Coral خود استفاده می کند و کوالکام در حال ادغام NPU های ARM خود در جدیدترین SoC های خود برای تلفن های هوشمند و لپ تاپ ها است.
NPU ها رایج تر می شوند زیرا ما از هوش مصنوعی در بسیاری از دستگاه ها، از تلفن های هوشمند گرفته تا مراکز داده بزرگ استفاده می کنیم. همانطور که هوش مصنوعی رشد می‌کند، ما به سخت‌افزاری نیاز داریم که بتواند بهتر از عهده آن برآید و NPU ها پاسخگو هستند.
تفاوت NPU ها 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.
- یک 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، CPU ها در مدیریت بسیاری از برنامه های مختلف عالی هستند، اما برای کارهای گرافیکی و هوش مصنوعی بهینه نیستند. پردازنده‌های گرافیکی 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 ها، مهم است که مشخصات کلیدی را که بر عملکرد آنها تأثیر می گذارد، درک کنید. در اینجا برخی از مهم ترین مشخصاتی که باید به آنها توجه کنید آمده 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.
- بهره وری انرژی: 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.
- دقت: NPU ها می توانند سطوح مختلفی از دقت مانند عملیات 8 بیتی، 16 بیتی و 32 بیتی را انجام دهند. 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.
- پهنای باند حافظه: 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.
- چارچوب های پشتیبانی شده: NPU ها باید از چارچوب های AI 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 40 TOPS، مانند تراشه‌های Qualcomm Snapdragon X Elite، از قابلیت‌های هوش مصنوعی بهتری نسبت به NPU با قابلیت 10 TOPS مانند تراشه‌های Meteor Lake اینتل برخوردار خواهد بود.
چگونه یک NPU لپ تاپ یا رایانه شخصی بعدی شما را بهتر می کند
خرید لپ تاپ یا رایانه شخصی 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 تلفن همراه 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.
- تصحیح 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 استقبال گسترده‌تر NPUها، درک و مقایسه مشخصات NPU می‌تواند به شما در تصمیم‌گیری آگاهانه برای بهینه‌سازی عملکرد و محافظت از دستگاه‌هایتان در آینده کمک کند.