Vzestup neuronových procesorových jednotek: Zlepšení generativní umělé inteligence na zařízeních pro rychlost a udržitelnost

Evoluce generativní umělé inteligence nejen mění naše interakce a zkušenosti s počítačovými zařízeními, ale také předefinuje samotné jádro počítačové techniky. Jedním z hlavních hnacích sil této transformace je potřeba provozovat generativní umělou inteligenci na zařízeních s omezenými výpočetními zdroji. Tento článek diskutuje o výzvách, které to představuje, a o tom, jak neuronové procesorové jednotky (NPUs) vznikají, aby tyto problémy řešily. Kromě toho článek představuje některé z nejnovějších procesorů NPU, které vedou cestu v tomto oboru.

Výzvy infrastruktury generativní umělé inteligence na zařízeních

Generativní umělá inteligence, která je hnací silou syntézy obrazů, generace textu a kompozice hudby, vyžaduje podstatné výpočetní zdroje. Konvenčně tyto požadavky byly uspokojeny využíváním rozsáhlých možností cloudových platforem. Zatímco tento přístup je efektivní, přináší své vlastní soubory výzev pro generativní umělou inteligenci na zařízeních, včetně závislosti na stálém internetovém připojení a centralizované infrastruktuře. Tato závislost zavádí latenci, bezpečnostní zranitelnosti a zvýšenou spotřebu energie.

Základ cloudové infrastruktury pro umělou inteligenci se značně spoléhá na centrální procesorové jednotky (CPUs) a grafické procesorové jednotky (GPUs) pro zpracování výpočetních požadavků generativní umělé inteligence. Nicméně, když jsou aplikovány na generativní umělou inteligenci na zařízeních, tyto procesory narazí na významné překážky. CPUs jsou navrženy pro obecné úkoly a postrádají specializovanou architekturu potřebnou pro efektivní a nízkoenergetické zpracování generativní umělé inteligence. Jejich omezené paralelní zpracování vede ke sníženému průtoku, zvýšené latenci a vyšší spotřebě energie, což je činí méně vhodnými pro umělou inteligenci na zařízeních. Na druhé straně, zatímco GPUs mohou vyniknout v paralelním zpracování, jsou primárně navrženy pro grafické zpracování úkolů. Aby mohly účinně zpracovávat úkoly generativní umělé inteligence, GPUs vyžadují specializované integrované obvody, které spotřebují vysokou energii a generují značné teplo. Kromě toho, jejich velká fyzická velikost vytváří překážky pro jejich použití v kompaktních, na zařízení aplikacích.

Vznik neuronových procesorových jednotek (NPUs)

V reakci na výše uvedené výzvy neuronové procesorové jednotky (NPUs) vznikají jako transformační technologie pro implementaci generativní umělé inteligence na zařízeních. Architektura NPUs je primárně inspirována strukturou a funkcí lidského mozku, zejména tím, jak neurony a synapse spolupracují při zpracování informací. V NPUs, umělá neurona fungují jako základní jednotky, odrážející biologické neurony přijímáním vstupů, zpracováním a produkcí výstupů. Tyto neurony jsou propojeny umělými synapsami, které přenášejí signály mezi neurony se změnou síly během procesu učení. To emuluje proces změny synaptické váhy v mozku. NPUs jsou organizovány ve vrstvách; vstupní vrstvy, které přijímají surová data, skryté vrstvy, které provádějí mezilehlé zpracování, a výstupní vrstvy, které generují výsledky. Tato vrstvená struktura odráží mozkovou vícestupňovou a paralelní schopnost zpracování informací. Protože generativní umělá inteligence je také konstruována pomocí podobné struktury umělých neuronových sítí, NPUs jsou dobře přizpůsobeny pro zpracování generativní umělé inteligence. Tato strukturální shoda snižuje potřebu specializovaných integrovaných obvodů, vedoucí k více kompaktním, energeticky efektivním, rychlým a udržitelným řešením.

Způsobení rozmanitých výpočetních potřeb generativní umělé inteligence

Generativní umělá inteligence zahrnuje širokou škálu úkolů, včetně syntézy obrazů, generace textu a kompozice hudby, z nichž každý má své vlastní výpočetní požadavky. Například, syntéza obrazů silně závisí na maticových operacích, zatímco generace textu zahrnuje sekvenční zpracování. Aby účinně uspokojily tyto rozmanité výpočetní potřeby, neuronové procesorové jednotky (NPUs) jsou často integrovány do System-on-Chip (SoC) technologie spolu s CPUs a GPUs.

Každý z těchto procesorů nabízí odlišné výpočetní síly. CPUs jsou zvláště vhodné pro sekvenční kontrolu a okamžitost, GPUs vynikají ve streamování paralelních dat, a NPUs jsou jemně naladěny pro jádrové operace umělé inteligence, zabývající se skalární, vektorovou a tensorovou matematikou. Z利用ující heterogenní architekturu, úkoly mohou být přiřazeny procesorům na základě jejich silných stránek a požadavků konkrétního úkolu. NPUs, optimalizované pro zátěže umělé inteligence, mohou účinně odlehčit úkoly generativní umělé inteligence z hlavního CPU. Toto odlehčení nejen zajišťuje rychlé a energeticky efektivním operace, ale také urychluje úkoly inferencí umělé inteligence, umožňující generativním modelům umělé inteligence běhat více hladce na zařízení. S NPUs, které zpracovávají úkoly související s umělou inteligencí, CPUs a GPUs jsou volné alokovat zdroje pro ostatní funkce, tím zlepšují celkovou aplikaci a udržují tepelnou efektivitu.

Reálné příklady NPUs

Pokrok v NPUs získává na síle. Zde jsou einige reálné příklady NPUs:

• Hexagon NPUs od Qualcomm (QCOM ) jsou speciálně navrženy pro urychlení úkolů inferencí umělé inteligence na zařízeních s nízkou spotřebou energie a nízkými zdroji. Jsou postaveny pro zpracování úkolů generativní umělé inteligence, jako je generace textu, syntéza obrazů a zpracování audia. Hexagon NPU je integrován do platforem Qualcomm Snapdragon, poskytujících efektivní provedení modelů neuronových sítí na zařízeních s produkty Qualcomm AI.
• Apple’s Neural Engine (AAPL ) je klíčovou součástí čipů A-series a M-series, pohánějící různé funkce umělé inteligence, jako je Face ID, Siri a rozšířená realita (AR). Neural Engine urychluje úkoly, jako je rozpoznávání obličeje pro zabezpečený Face ID, zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro Siri a vylepšené sledování objektů a porozumění scénám pro aplikace AR. To významně zlepšuje výkon úkolů souvisejících s umělou inteligencí na zařízeních Apple, poskytujícím bezproblémový a efektivní uživatelský zážitek.
• Samsung’s NPU je specializovaný procesor navržený pro výpočty umělé inteligence, schopný zpracovávat tisíce výpočtů současně. Integrovaný do nejnovějších Samsung Exynos SoCs, které pohánějí mnoho telefonů Samsung, tato technologie NPU umožňuje nízkoenergetické, rychlé výpočty generativní umělé inteligence. Samsung’s NPU technologie je také integrována do vlajkových televizorů, umožňujících inovace v oblasti zvuku poháněné umělou inteligencí a zlepšujících uživatelské zkušenosti.
• Huawei’s Da Vinci Architektura slouží jako jádro jejich Ascend AI procesoru, navrženého pro zlepšení výpočetní síly umělé inteligence. Architektura využívá vysokovýkonný 3D cube computing engine, dělající ho silným pro zátěže umělé inteligence.

Závěrečné shrnutí

Generativní umělá inteligence mění naše interakce se zařízeními a předefinuje počítačovou techniku. Výzva spočívající v provozu generativní umělé inteligence na zařízeních s omezenými výpočetními zdroji je značná, a tradiční CPUs a GPUs často selhávají. Neuronové procesorové jednotky (NPUs) nabízejí slibné řešení se svou specializovanou architekturou navrženou pro potřeby generativní umělé inteligence. Integrující NPUs do System-on-Chip (SoC) technologie spolu s CPUs a GPUs, můžeme využít silných stránek každého procesoru, vedoucí k rychlejšímu, efektivnějšímu a udržitelnějšímu výkonu umělé inteligence na zařízeních. Jak NPUs dále evoluují, jsou nastaveny pro zlepšení schopností umělé inteligence na zařízeních, dělají aplikace více responsivními a energeticky efektivnějšími.