Procesorové jednotky neuronových sítí (NPUs): Pohonná síla za umělou inteligencí a výpočetní technikou nächzí generace

Stejně jako GPU dříve zastínil CPU pro úkoly umělé inteligence, jsou procesorové jednotky neuronových sítí (NPUs) připraveny nahradit GPU a nabízet ještě rychlejší a efektivnější výkon – zejména pro generativní umělou inteligenci, kde je nutné zpracovávat velké množství dat v reálném čase a při nižších nákladech.

Otázka zní, jak NPUs fungují a proč začínají nahrazovat své předchůdce GPU pro moderní úkoly umělé inteligence, a co je dělá nepostradatelnými pro vše od robustní infrastruktury datových center až po běžné spotřební zařízení? Bez ohledu na to, zda plánujete svou další velkou nasazení umělé inteligence nebo jste simplemente zvědaví na nejnovější technologie, je důležité pochopit, proč NPUs mohou být průlomem, který předefinuje umělou inteligenci a další generaci výpočetní techniky.

Co je procesorová jednotka neuronové sítě (NPU)?

Procesorová jednotka neuronové sítě (NPU) je specializovaný mikroprocesor navržený od základu pro zpracování požadavků moderní umělé inteligence a strojového učení. Zatímco centrální procesorové jednotky (CPU) a grafické procesorové jednotky (GPU) historicky poháněly tradiční výpočetní úkoly a renderování grafiky, nebyly původně navrženy pro zpracování výpočetní intenzity hlubokých neuronových sítí. NPUs vyplňují tuto mezeru tím, že se zaměřují specificky na paralelní, vysoce propustné operace, jako jsou násobení matic a tensorová matematika – základy modelů umělé inteligence.

Klíčové aspekty, které odlišují NPUs od obecných CPU a GPU, zahrnují:

• Optimalizovaná aritmetika pro umělou inteligenci: NPUs běžně používají nízkopřípadové datové typy (například 8bitová celá čísla nebo nižší) pro vyvážení výpočetního výkonu a energetické efektivity, zatímco CPU a GPU obvykle spoléhají na vyšší přesnost plovoucího bodu.
• Paralelní architektura: NPUs mohou rozdělit úkoly umělé inteligence na tisíce (nebo dokonce miliony) menších výpočtů, které běží současně, dramaticky zvyšují propustnost.
• Energetická efektivita: Eliminací zbytečných instrukcí a optimalizací specificky pro úkoly neuronových sítí mohou NPUs dosáhnout vyššího výkonu při nižší spotřebě energie ve srovnání s GPU nebo CPU, které zpracovávají stejné úkoly umělé inteligence.

Také známé jako akcelerátory umělé inteligence, NPUs se často objevují jako samostatné hardwarové komponenty připojené k deskám serverů nebo jako součást systému na čipu (SoC) v smartphonech, notebookech nebo zařízeních edge.

Proč NPUs záleží pro generativní umělou inteligenci

Explozivní růst generativní umělé inteligence – který zahrnuje velké jazykové modely (LLM) jako ChatGPT, nástroje pro generování obrázků jako DALL·E a modely pro syntézu videa – vyžaduje výpočetní platformy, které mohou zpracovat velké množství dat, zpracovávat je v reálném čase a učit se z nich efektivně. Tradiční procesory mohou mít potíže s těmito požadavky, vedoucí k vysoké spotřebě energie, zvýšené latenci a propustným úzkým místům.

Klíčové výhody NPU pro generativní umělou inteligenci

1. Zpracování v reálném čase: Modely generativní umělé inteligence, jako jsou transformátory, difuzní modely a generativní adversativní sítě (GAN), zahrnují rozsáhlé operace s maticemi a tenzory. NPUs vynikají v násobení matic a přidávání vektorů paralelně, pomáhají generativním modelům dosáhnout nízké latence.
2. Škálovatelnost: NPUs jsou navrženy pro paralelní škálování, což je silný předpoklad pro velké architektury používané v generativní umělé inteligenci. Přidání dalších jader NPU nebo NPU do clusteru datového centra může lineárně zvýšit výkon umělé inteligence bez dramatického zvýšení energetických nákladů.
3. Energetická efektivita: Jak se složitost generativních modelů zvyšuje, zvyšuje se také jejich spotřeba energie. NPUs pomáhají udržet energetickou stopu pod kontrolou, zaměřují se přesně na typ matematiky, který generativní umělá inteligence vyžaduje, a eliminují režii z jiných výpočtů.

Klíčové funkce NPU

1. Paralelní zpracování: Rozdělováním výpočetních úloh na mnoho menších úloh mohou NPUs zpracovat rozsáhlé operace s maticemi mnohem rychleji než CPU, které obvykle vykonávají instrukce lineárním nebo sériovým způsobem. Tento paralelismus je kritický pro úkoly hlubokého učení, kde trénování a inferencing zahrnují velké dávky dat.
2. Aritmetika s nízkou přesností: Většina výpočtů neuronových sítí nevyžaduje přesnost 32bitových nebo 64bitových operací s plovoucími desetinnými místy. Datové typy s nízkou přesností, jako jsou 8bitová celá čísla, významně snižují počet bitů zpracovávaných za operaci, umožňují rychlejší a energeticky efektivnější provedení, zatímco stále udržují přesnost modelu.
3. Vysokopropustná paměť na čipu: Schopnost udržet velké části trénovacích nebo inferenčních dat poblíž procesoru je zásadní pro úkoly umělé inteligence. Mnoho NPU obsahuje paměť s vysokou propustností (HBM) nebo pokročilé systémy paměti navržené specificky pro neuronové sítě, snižující potřebu neustálého komunikování s externí pamětí.
4. Techniky hardwarové akcelerace: Moderní architektury NPU často zahrnují specializované hardwarové jednotky, jako jsou systolické pole nebo tensorové jádra, umožňující jim provádět operace s maticemi a další operace související s umělou inteligencí při velmi vysokých rychlostech s minimální režii.

Jak NPUs fungují: simulace mozku

NPUs čerpají inspiraci z neuronových sítí lidského mozku. Stejně jako miliardy neuronů a synapsí zpracovávají informace paralelně, NPU se skládá z mnoha procesních prvků schopných současně zpracovávat velké datové sady. Tento design je besonders účinný pro úkoly, jako jsou:

• Rozpoznávání a zpracování obrázků
• Přirozený jazykový procesing (NLP) a rozpoznávání řeči
• Detekce objektů a autonomní navigace
• Generativní umělá inteligence (například generování obrázků a textu)

Synaptické váhy a učení

Klíčovým konceptem výpočtu neuronových sítí jsou váhy, které reprezentují “sílu” nebo “důležitost” každé neuronové spojení v síti. NPUs integrují tyto váhy přímo do hardwaru, umožňují rychlejší a energeticky efektivnější aktualizace, zatímco se model učí.

Zjednodušená jádra s vysokou kapacitou

Zatímco CPU tradičně zpracovávaly mnoho různých operací (od prohlížení webu po výpočty tabulek), NPUs zjednodušují design, aby se zaměřily pouze na několik základních operací – jako je násobení matic, aktivační funkce a konvoluce – prováděných opakovaně paralelně.

NPUs vs. GPU vs. CPU

Každý typ procesoru hraje jedinečnou roli v moderním výpočtu, i když existuje určitá překryvnost při zpracování úkolu umělé inteligence. Zde je rychlý přehled:

Závěr: Zatímco CPU zůstávají zásadní pro celkovou kontrolu systému a tradiční pracovní postupy a GPU nabízí robustní paralelní zpracování (zejména pro náročné grafické úkoly), NPUs jsou specializovány pro urychlení umělé inteligence a často fungují na vyšší úrovni výkonu na watt pro úkoly strojového učení.

Reálné aplikace NPU

Datacentra a cloudová umělá inteligence

Velká datová centra obsahují samostatné NPUs, které lze připojit přímo k deskám serverů. Tyto urychlovače zpracovávají vše od doporučovacích motorů (jako těch, které pohání Netflix (NFLX ) a Amazon (AMZN )) až po generativní umělou inteligenci jako generování textu a obrázků v reálném čase.

Smartphony a spotřební elektronika

Mnoho dnešních high-end smartphone, notebooků a tabletů integruje NPU nebo engine umělé inteligence přímo do SoC. Appleův Neural Engine, Qualcommův Hexagon NPU a Samsungův Neural Processing Engine jsou příklady integrovaných řešení. Tento přístup umožňuje:

• Zpracování obrázků a videa v reálném čase (například rozmazání pozadí ve videovolání)
• Asistenty na zařízení (s rozpoznáváním řeči)
• Chytré funkce fotoaparátu, jako je detekce scény, rozpoznávání obličeje a pokročilá stabilizace obrazu

Zařízení edge a IoT

NPUs se staly zásadními pro výpočet na edge, kde zařízení potřebují zpracovávat data místně místo odesílání do cloudu. To je zvláště cenné pro aplikace, které vyžadují nízkou latenci, ochranu dat nebo zpětnou vazbu v reálném čase – přemýšlejte o chytrých domácích zařízeních, senzorech průmyslu 4.0, drony, autonomních vozidlech a dalších.

Robotika

Od automatizovaných skladových robotů až po robotické chirurgické asistenty mohou NPUs učinit rozhodnutí v reálném čase na základě vstupních dat. Jejich schopnost zpracovávat videozáznamy (detekce objektů a rozpoznávání vzorců) a další senzorická data rychle je transformační pro další generaci autonomních a poloautonomních robotů.

NPUs pro výpočet na edge a umělou inteligenci na zařízení

Proč výpočet na edge záleží

Jak se umělá inteligence šíří do nositelných zařízení, vzdálených senzorů a dalších zařízení IoT, schopnost zpracovávat data blízko zdroje (oproti cloudu) může být důležitější než kdykoli předtím. Edge AI snižuje náklady na přenos dat, zmírňuje problémy s latencí a udržuje citlivé informace na zařízení – zlepšuje bezpečnost a ochranu soukromí.

Role NPU v edge AI

1. Nízká spotřeba energie: Často bateriově napájená nebo energeticky omezená, zařízení edge potřebují procesor umělé inteligence, který může fungovat bez vyčerpání zdrojů. NPUs, optimalizované pro efektivní operace s maticemi, jsou ideálním řešením.
2. Reálná čase: Bez ohledu na to, zda se jedná o detekci anomálií ve fabrice nebo přeprogramování dronu během letu, rozhodnutí o inferenci v reálném čase mohou rozhodnout o životaschopnosti aplikace. NPUs nabízejí tuto schopnost s minimální režii.
3. Aplikace na smartphonech: S vývojem generativní umělé inteligence na zařízení jsou NPUs v smartphonech již pohánějí pokročilé funkce fotoaparátu, překlad v reálném čase a kontextově závislé asistenty hlasu.

Budoucnost NPU a umělá inteligence

Jak generativní umělá inteligence pokračuje ve svém exponenciálním růstu, tak i požadavky na vysokovýkonnou a ultraefektivní výpočetní techniku. Už nyní výrobci hardwaru, jako jsou Intel (INTC ), AMD, Nvidia (NVDA ), Apple (AAPL ), Qualcomm (QCOM ) a Samsung, se závodí v začlenění nebo vylepšení svých vlastních architektur NPU. Stejně tak se datová centra přesouvají k heterogennímu výpočtu – kde CPU, GPU a NPUs koexistují – pro zpracování stále specializovanějších úloh v měřítku.

NPUs pro generativní umělou inteligenci další generace

• Nízká latence: Budoucí NPUs by mohly dosáhnout téměř okamžitého reálného času, dělají virtuální osobní asistenty a generování obsahu v reálném čase nedílnou součástí každodenního života.
• Úpravy modelů na letu: Jak se modely stávají dynamičtějšími – upravují svou architekturu a váhy na letu – NPUs se budou muset přizpůsobit kontinuálním, online učebním scénářům.
• Mimo zrak a jazyk: Generativní umělá inteligence brzy rozšíří své působení do komplexních multisenzorických výstupů, včetně reálného haptického feedbacku, generování 3D objektů nebo dokonce audiovizuálních imerzivních zážitků.

Spolupráce více procesorů

Heterogenní výpočet zahrnuje využití správného procesoru pro správnou práci. CPU zpracovává generalizované úkoly a orchestraci, GPU zpracovává velké paralelní operace (jako grafiku nebo rozsáhlé operace s maticemi) a NPU pohání specializované úkoly umělé inteligence – zejména velké neuronové sítě.

V tomto budoucím scénáři se aplikace stávají flexibilnějšími a výkonnějšími:

• Generativní umění může běžet místně, s vaším NPU, které zpracovává úkoly stylu nebo upscale v reálném čase.
• Firemní software, který vyžaduje AI-založené zpracování přirozeného jazyka, může delegovat korekci gramatiky a kontextuální porozumění na NPUs, zatímco CPU koordinuje s GPU pro vizualizaci dat.
• Složitá simulace ve vědeckém výzkumu může být rozdělena mezi CPU, GPU a NPUs, aby efektivně zpracovávaly miliardy datových bodů.

Rychá inovace hardwaru a softwaru

Vzhledem k potřebě rychlého škálování umělé inteligence se inovace hardwaru a softwaru zrychluje:

• Vlastní instrukční sady: Mnoho NPU je vyvinuto s proprietárními instrukčními sadami vyhrazenými pro vývojové algoritmy umělé inteligence.
• Jednotné rámce umělé inteligence: Rámce umělé inteligence (například TensorFlow, PyTorch, ONNX) pokračují v optimalizaci pro back-endy NPU, zjednodušují pracovní postupy vývojářů.
• Konvergence edge a cloudu: Stejné úkoly umělé inteligence, které byly dříve odkázány na cloud, mohou být nyní rozloženy napříč cloudovými GPU a NPU nebo přímo na edge zařízeních.

Závěr

Procesorové jednotky neuronových sítí (NPUs) uvádějí novou éru specializovaného hardwaru umělé inteligence, přímo řešící výzvy, které představuje hluboké učení, generativní umělá inteligence a zpracování velkých dat. Zaměřením se na paralelní, nízkopřípadové úlohy nabízejí NPUs bezprecedentní výkon, energetickou efektivitu a škálovatelnost – výhody, které jsou zásadní nejen pro špičkovou cloudovou umělou inteligenci, ale také pro běžná spotřební zařízení a vznikající edge aplikace.

Jejich význam v budoucnosti umělé inteligence nelze přehlédnout. Jak poptávka po generativní umělé inteligenci na zařízení roste a heterogenní výpočet se stává standardem, NPUs se pravděpodobně stanou stejně integrovanou součástí systémů umělé inteligence, jako je CPU pro tradiční výpočet. Bez ohledu na to, zda umožňují překlad v reálném čase na vašem smartphone nebo orchestraci velkých jazykových modelů v datovém centru, NPU je připraven transformovat, jak stroje učí a interagují se světem – nabízející pohled do budoucnosti stále inteligentnější, personalizované a energeticky efektivní výpočetní techniky.