El auge de las unidades de procesamiento neuronal: mejora de la IA generativa en el dispositivo para lograr velocidad y sostenibilidad

La evolución de los IA generativa No sólo está remodelando nuestra interacción y experiencias con los dispositivos informáticos, sino que también está redefiniendo la informática central. Uno de los impulsores clave de la transformación es la necesidad de operar IA generativa en dispositivos con recursos computacionales limitados. Este artículo analiza los desafíos que esto presenta y cómo unidades de procesamiento neuronal (NPU) están surgiendo para solucionarlos. Además, el artículo presenta algunos de los últimos procesadores NPU que están liderando el camino en este campo.

Desafíos de la infraestructura de IA generativa en el dispositivo

La IA generativa, el motor detrás de la síntesis de imágenes, la generación de texto y la composición musical, exige importantes recursos computacionales. Convencionalmente, estas demandas se han cumplido aprovechando las vastas capacidades de las plataformas en la nube. Si bien es efectivo, este enfoque presenta su propio conjunto de desafíos para la IA generativa en el dispositivo, incluida la dependencia de una conectividad constante a Internet y una infraestructura centralizada. Esta dependencia introduce latencia, vulnerabilidades de seguridad y un mayor consumo de energía.

La columna vertebral de lo basado en la nube infraestructura de inteligencia artificial depende en gran medida de unidades centrales de procesamiento (CPU) y unidades de procesamiento gráfico (GPU) para manejar las demandas computacionales de la IA generativa. Sin embargo, cuando se aplican a la IA generativa en el dispositivo, estos procesadores encuentran obstáculos importantes. Las CPU están diseñadas para tareas de propósito general y carecen de la arquitectura especializada necesaria para la ejecución eficiente y de bajo consumo de cargas de trabajo de IA generativa. Sus limitadas capacidades de procesamiento paralelo dan como resultado un rendimiento reducido, una mayor latencia y un mayor consumo de energía, lo que los hace menos ideales para la IA en el dispositivo. Por otro lado, si bien las GPU pueden sobresalir en el procesamiento paralelo, están diseñadas principalmente para tareas de procesamiento gráfico. Para realizar eficazmente tareas de IA generativa, las GPU requieren circuitos integrados especializados, que consumen mucha energía y generan una cantidad significativa de calor. Además, su gran tamaño físico crea obstáculos para su uso en aplicaciones compactas en el dispositivo.

La aparición de las unidades de procesamiento neuronal (NPU)

En respuesta a los desafíos anteriores, unidades de procesamiento neuronal (NPU) Están surgiendo como una tecnología transformadora para implementar la IA generativa en dispositivos. La arquitectura de las NPU se inspira principalmente en la estructura y función del cerebro humano, en particular en cómo las neuronas y las sinapsis colaboran para procesar la información. En las NPU, las neuronas artificiales actúan como unidades básicas, imitando a las neuronas biológicas al recibir entradas, procesarlas y generar salidas. Estas neuronas están interconectadas mediante sinapsis artificiales, que transmiten señales entre neuronas con intensidades variables que se ajustan durante el proceso de aprendizaje. Esto emula el proceso de cambios de peso sináptico en el cerebro. Las NPU se organizan en capas: capas de entrada que reciben datos sin procesar, capas ocultas que realizan el procesamiento intermedio y capas de salida que generan los resultados. Esta estructura en capas refleja la capacidad del cerebro para procesar información en paralelo y en múltiples etapas. Dado que la IA generativa también se construye utilizando una estructura similar a la de las redes neuronales artificiales, las NPU son ideales para gestionar cargas de trabajo de IA generativa. Esta alineación estructural reduce la necesidad de circuitos integrados especializados, lo que da lugar a soluciones más compactas, energéticamente eficientes, rápidas y sostenibles.

Abordar las diversas necesidades computacionales de la IA generativa

La IA generativa abarca una amplia gama de tareas, incluida la síntesis de imágenes, la generación de texto y la composición musical, cada una con su propio conjunto de requisitos computacionales únicos. Por ejemplo, la síntesis de imágenes depende en gran medida de operaciones matriciales, mientras que la generación de texto implica un procesamiento secuencial. Para satisfacer eficazmente estas diversas necesidades computacionales, las unidades de procesamiento neuronal (NPU) a menudo se integran en Sistema en chip (SoC) tecnología junto con CPU y GPU.

Cada uno de estos procesadores ofrece distintas fortalezas computacionales. Las CPU son particularmente hábiles en el control secuencial y la inmediatez, las GPU sobresalen en la transmisión de datos paralelos y las NPU están ajustadas con precisión para las operaciones centrales de IA, que se ocupan de matemáticas escalares, vectoriales y tensoriales. Al aprovechar una arquitectura informática heterogénea, se pueden asignar tareas a los procesadores en función de sus puntos fuertes y las demandas de la tarea específica en cuestión.

Las NPU, al estar optimizadas para cargas de trabajo de IA, pueden descargar de manera eficiente tareas generativas de IA desde la CPU principal. Esta descarga no solo garantiza operaciones rápidas y energéticamente eficientes, sino que también acelera las tareas de inferencia de IA, lo que permite que los modelos generativos de IA se ejecuten sin problemas en el dispositivo. Dado que las NPU se encargan de las tareas relacionadas con la IA, las CPU y GPU tienen libertad para asignar recursos a otras funciones, mejorando así el rendimiento general de la aplicación y manteniendo la eficiencia térmica.

Ejemplos del mundo real de NPU

El avance de las NPU está ganando impulso. A continuación se muestran algunos ejemplos reales de NPU:

• NPU hexagonales de Qualcomm está diseñado específicamente para acelerar las tareas de inferencia de IA en dispositivos de bajo consumo y bajos recursos. Está diseñado para manejar tareas generativas de IA, como generación de texto, síntesis de imágenes y procesamiento de audio. La NPU Hexagon está integrada en las plataformas Snapdragon de Qualcomm, lo que proporciona una ejecución eficiente de modelos de redes neuronales en dispositivos con Qualcomm Productos de IA.
• El motor neuronal de Apple es un componente clave de la Chips serie A y serie M, impulsando varias funciones impulsadas por IA, como Face ID, Siri y realidad aumentada (AR). Neural Engine acelera tareas como el reconocimiento facial para un Face ID seguro, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para Siri y un mejor seguimiento de objetos y comprensión de escenas para aplicaciones AR. Mejora significativamente el rendimiento de las tareas relacionadas con la IA en dispositivos Apple, proporcionando una experiencia de usuario eficiente y fluida.
• La NPU de Samsung es un procesador especializado diseñado para la computación de IA, capaz de gestionar miles de cálculos simultáneamente. Integrado en la última... SoC Samsung ExynosEsta tecnología NPU, que impulsa muchos teléfonos Samsung, permite cálculos de IA generativos de alta velocidad y bajo consumo. La tecnología NPU de Samsung también está integrada en televisores insignia, lo que permite la innovación en sonido impulsada por IA y mejora la experiencia del usuario.
• La arquitectura Da Vinci de Huawei sirve como núcleo de su Procesador de IA ascender, diseñado para mejorar la potencia informática de la IA. La arquitectura aprovecha un motor de computación cúbica 3D de alto rendimiento, lo que la hace potente para cargas de trabajo de IA.

Lo más importante es...

La IA generativa está transformando nuestras interacciones con los dispositivos y redefiniendo la informática. El reto de ejecutar IA generativa en dispositivos con recursos computacionales limitados es considerable, y las CPU y GPU tradicionales suelen ser insuficientes. Las unidades de procesamiento neuronal (NPU) ofrecen una solución prometedora con su arquitectura especializada, diseñada para satisfacer las demandas de la IA generativa. Al integrar las NPU en la tecnología de sistema en chip (SoC) junto con las CPU y GPU, podemos aprovechar las ventajas de cada procesador, lo que se traduce en un rendimiento de IA más rápido, eficiente y sostenible en los dispositivos. A medida que las NPU siguen evolucionando, están preparadas para mejorar las capacidades de IA en el dispositivo, haciendo que las aplicaciones sean más ágiles y eficientes energéticamente.