Unità di elaborazione neurale (NPU): la forza trainante dietro l'intelligenza artificiale e l'informatica di prossima generazione

Proprio come le GPU una volta CPU eclissate per carichi di lavoro AILe unità di elaborazione neurale (NPU) sono destinate a sfidare le GPU offrendo prestazioni ancora più rapide ed efficienti, soprattutto per IA generativa, dove l'elaborazione massiva in tempo reale deve avvenire alla velocità della luce e a costi ridotti.

La domanda è: come funzionano le NPU, perché stanno soppiantando le GPU nelle moderne attività di intelligenza artificiale e cosa le rende indispensabili per qualsiasi cosa, dalle robuste infrastrutture dei data center ai dispositivi consumer di uso quotidiano? Che stiate pianificando la vostra prossima grande implementazione di intelligenza artificiale o siate semplicemente curiosi di conoscere le tecnologie più all'avanguardia, è importante capire perché le NPU potrebbero rappresentare la svolta che ridefinisce l'intelligenza artificiale e la prossima generazione di elaborazione.

Che cosa è un'unità di elaborazione neurale (NPU)?

A Unità di elaborazione neurale (NPU) è un microprocessore specializzato costruito da zero per gestire i requisiti unici dei moderni carichi di lavoro di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Mentre Unità centrali di elaborazione (CPU) e Unità di elaborazione grafica (GPU) hanno storicamente alimentato le tradizionali attività di elaborazione e rendering grafico, ma non erano state originariamente progettate per affrontare l'intensità computazionale delle reti neurali profonde. Le NPU colmano questa lacuna concentrandosi specificamente su operazioni parallele ad alta produttività come le moltiplicazioni di matrici e la matematica tensoriale, le basi dei modelli di intelligenza artificiale.

Aspetti chiave che differenziano le NPU dalle CPU e GPU di uso generale includono:

• Aritmetica AI ottimizzata: Le NPU utilizzano comunemente tipi di dati a bassa precisione (ad esempio, calcoli matematici su numeri interi a 8 bit o anche inferiori) per bilanciare potenza di elaborazione ed efficienza energetica, mentre CPU e GPU in genere si basano su calcoli in virgola mobile ad alta precisione.
• Architettura parallelizzata: Le NPU possono suddividere le attività di intelligenza artificiale in migliaia (o addirittura milioni) di calcoli più piccoli che vengono eseguiti contemporaneamente, aumentando notevolmente la produttività.
• Energy Efficiency: Eliminando le istruzioni non necessarie e ottimizzando specificamente le attività delle reti neurali, le NPU possono raggiungere prestazioni più elevate con un consumo energetico inferiore rispetto alle GPU o alle CPU che eseguono gli stessi carichi di lavoro di intelligenza artificiale.

Conosciuto anche come Acceleratori AI, le NPU spesso appaiono come hardware discreto collegato alle schede madri dei server o come parte di un sistema su chip (SoC) negli smartphone, nei laptop o nei dispositivi edge.

Perché le NPU sono importanti per l'intelligenza artificiale generativa

L’ascesa esplosiva dell’intelligenza artificiale generativa, che include modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, strumenti di generazione di immagini come DALL·E e modelli di sintesi video, richiedono piattaforme di calcolo in grado di gestire enormi quantità di dati, elaborarli in tempo reale e imparare da essi in modo efficiente. I processori tradizionali possono avere difficoltà con questi requisiti, il che comporta un elevato consumo di energia, una maggiore latenza e colli di bottiglia della produttività.

Principali vantaggi dell'NPU per l'intelligenza artificiale generativa

1. Elaborazione in tempo reale: Modelli di intelligenza artificiale generativa come trasformatori, modelli di diffusione e generative reti contraddittorie (GAN) implicano estese operazioni di matrice e tensore. Le NPU eccellono nel moltiplicare matrici e nell'aggiungere vettori in parallelo, aiutando i modelli generativi a raggiungere prestazioni a bassa latenza.
2. Scalabilità: Le NPU sono appositamente progettate per il ridimensionamento parallelo, il che le rende adatte alle architetture su larga scala utilizzate nell'IA generativa. L'aggiunta di più core NPU o NPU a un cluster di data center può aumentare linearmente le prestazioni dell'IA senza aumentare drasticamente i costi energetici.
3. Energy Efficiency: Man mano che la complessità dei modelli generativi aumenta, aumenta anche il loro consumo energetico. Le NPU aiutano a tenere sotto controllo l'impatto energetico concentrandosi esattamente sul tipo di matematica richiesta dall'IA generativa, eliminando le spese generali di altri calcoli.

Caratteristiche principali delle NPU

1. Elaborazione parallela: Dividendo i compiti computazionali in molti compiti più piccoli, le NPU possono gestire operazioni di matrice estese molto più velocemente delle CPU, che in genere eseguono le istruzioni in modo più lineare o seriale. parallelismo è fondamentale per apprendimento profondo attività in cui l'addestramento e l'inferenza coinvolgono grandi quantità di dati.
2. Aritmetica di bassa precisione: La maggior parte dei calcoli delle reti neurali non richiede la precisione delle operazioni in virgola mobile a 32 o 64 bit. I tipi di dati a bassa precisione, come gli interi a 8 bit, riducono significativamente il numero di bit elaborati per operazione, consentendo un'esecuzione più rapida e più efficiente dal punto di vista energetico, mantenendo comunque l'accuratezza del modello.
3. Memoria on-chip ad alta larghezza di banda: La capacità di mantenere grandi quantità di dati di training o inferenza vicino al processore è fondamentale per le attività di intelligenza artificiale. Molte NPU sono dotate di chip memoria a larghezza di banda elevata (HBM) o sottosistemi di memoria avanzati progettati specificamente per le reti neurali, che riducono la necessità di comunicare costantemente con la memoria esterna.
4. Tecniche di accelerazione hardware: Le moderne architetture NPU spesso incorporano unità hardware specializzate come matrici sistoliche o core tensoriali, che consentono loro di eseguire moltiplicazioni di matrici e altre operazioni basate sull'intelligenza artificiale a velocità incredibilmente elevate con un overhead minimo.

Come funzionano le NPU: simulazione del cervello

Le NPU traggono ispirazione dalle reti neurali del cervello umano. Proprio come miliardi di neuroni e sinapsi elaborano le informazioni in parallelo, una NPU è composta da numerosi elementi di elaborazione in grado di gestire simultaneamente grandi set di dati. Questo design è particolarmente efficace per attività come:

• Riconoscimento ed elaborazione delle immagini
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e riconoscimento vocale
• Rilevamento degli oggetti e navigazione autonoma
• AI generativa (ad esempio, generazione di immagini e generazione di testo)

Pesi sinaptici e apprendimento

Una pietra angolare del calcolo delle reti neurali è il concetto di pesi, che rappresentano la "forza" o "l'importanza" della connessione di ogni neurone nella rete. Le NPU integrano questi pesi direttamente nell'hardware, consentendo aggiornamenti più rapidi e più efficienti dal punto di vista energetico man mano che un modello apprende.

Core ad alta capacità semplificati

Mentre le CPU hanno tradizionalmente gestito operazioni molteplici e diversificate (dalla navigazione web ai calcoli dei fogli di calcolo), le NPU semplificano la progettazione per concentrarsi solo su poche operazioni fondamentali, come la moltiplicazione di matrici, le funzioni di attivazione e la convoluzione, eseguite ripetutamente in parallelo.

NPU contro GPU contro CPU

Ogni tipo di processore svolge un ruolo unico nell'informatica moderna, sebbene vi sia una certa sovrapposizione quando si tratta di gestire attività di intelligenza artificiale. Ecco una rapida analisi:

Takeaway:Mentre le CPU rimangono cruciali per il controllo generale del sistema e i flussi di lavoro tradizionali, e le GPU offrono una potenza di elaborazione parallela robusta (soprattutto per attività grafiche pesanti), Le NPU sono progettate appositamente per l'accelerazione dell'intelligenza artificiale e spesso funzionano a prestazioni per watt più elevate per i carichi di lavoro di apprendimento automatico.

Applicazioni NPU nel mondo reale

Data Center e Cloud AI

I data center di grandi dimensioni ospitano NPU autonome che possono essere collegati direttamente alle schede madri del server. Questi accelerano tutto, da motori di raccomandazione (come quelli che alimentano Netflix e Amazon) IA generativa come la generazione di testo e immagini in tempo reale.

Smartphone ed elettronica di consumo

Molti degli smartphone, laptop e tablet premium di oggi incorporano un NPU o motore AI direttamente nel SoC. Il motore neurale di Apple, NPU Hexagon di Qualcomme Motore di elaborazione neurale di Samsung sono esempi di soluzioni integrate. Questo approccio consente:

• Elaborazione di immagini e video in tempo reale (ad esempio, sfocatura dello sfondo nelle videochiamate)
• Assistenti vocali sul dispositivo (con riconoscimento vocale)
• Funzionalità intelligenti della fotocamera come rilevamento della scena, riconoscimento facciale e stabilizzazione avanzata dell'immagine

Dispositivi Edge e IoT

Le NPU sono diventate fondamentali nell'edge computing, dove i dispositivi devono elaborare i dati localmente anziché inviarli al cloud. Ciò è particolarmente prezioso per le applicazioni che richiedono bassa latenza, riservatezza dei dati o feedback in tempo reale, come dispositivi per la smart home, sensori dell'industria 4.0, droni, veicoli autonomi e altro ancora.

Robotica

Dai robot di magazzino automatizzati agli assistenti chirurgici robotici, le NPU possono prendere decisioni in una frazione di secondo in base all'input del sensore. La loro capacità di gestire rapidamente feed video (rilevamento di oggetti e riconoscimento di pattern) e altri dati del sensore è trasformativa per prossima generazione di robot autonomi e semi-autonomi.

NPU per Edge Computing e intelligenza artificiale su dispositivo

Perché l'Edge Computing è importante

Con la proliferazione dell’intelligenza artificiale nei dispositivi indossabili, nei sensori remoti e in altri dispositivi dell’Internet of Things (IoT), la capacità di elaborare i dati vicino la fonte (rispetto al cloud) può essere più critica che mai. Edge AI riduce i costi di trasferimento dati, mitiga i problemi di latenza e mantiene le informazioni sensibili sul dispositivo—migliorando sia la sicurezza che la privacy.

Ruolo delle NPU nell'intelligenza artificiale edge

1. Basso consumo energetico: Spesso alimentati a batteria o con limitazioni energetiche, i dispositivi edge necessitano di un processore AI in grado di funzionare senza drenare risorse. Le NPU, ottimizzate per operazioni di matrice efficienti, sono la soluzione perfetta.
2. Approfondimenti in tempo reale: Che si tratti di rilevare anomalie in una fabbrica o di reindirizzare un drone a metà volo, le decisioni di inferenza in frazioni di secondo possono determinare il successo o il fallimento di un'applicazione. Le NPU offrono questa capacità con un overhead minimo.
3. Applicazioni per smartphone:Con l'avvento dell'intelligenza artificiale generativa sui dispositivi, le NPU degli smartphone stanno già potenziando funzionalità avanzate della fotocamera, la traduzione linguistica in tempo reale e l'assistenza vocale contestuale.

Il futuro delle NPU e dell'intelligenza artificiale

As IA generativa continua ad aumentare esponenzialmente in termini di capacità, così come le richieste di elaborazione ad alte prestazioni e ultra-efficiente. Già, produttori di hardware come Intel, AMD, Nvidia, Apple, Qualcomm e Samsung stanno correndo per incorporare o perfezionare le proprie architetture NPU. Allo stesso modo, i data center si stanno spostando verso calcolo eterogeneo modelli in cui CPU, GPU e NPU coesistono per gestire carichi di lavoro sempre più specializzati su larga scala.

NPU per l'intelligenza artificiale generativa di prossima generazione

• Bassa latenza:Le future NPU potrebbero raggiungere un'inferenza in tempo reale pressoché istantanea, rendendo gli assistenti personali virtuali e la generazione di contenuti in tempo reale una parte integrante della vita quotidiana.
• Regolazioni del modello al volo: Man mano che i modelli diventano più dinamici, adattando la loro architettura e i loro pesi al volo, le NPU si evolveranno per gestire scenari di apprendimento continuo online.
• Oltre la visione e il linguaggio:L'intelligenza artificiale generativa si estenderà presto a output multisensoriali complessi, tra cui feedback tattile in tempo reale, generazione di oggetti 3D o persino esperienze immersive audiovisive.

Collaborazione multi-processore

L'elaborazione eterogenea implica l'impiego del processore giusto per il lavoro giusto. La CPU gestisce attività generalizzate e orchestrazione, la GPU affronta operazioni parallele su larga scala (come grafica o calcoli di grandi matrici) e la NPU alimenta attività di intelligenza artificiale specializzate, in particolare inferenza di reti neurali su larga scala.

In questo scenario futuro, le applicazioni diventano più flessibili e potenti:

• Arte generativa può essere eseguito localmente, con il tuo NPU che gestisce lo stile di trasferimento o le attività di upscaling in tempo reale.
• Software aziendale che richiede l'elaborazione del linguaggio naturale basata sull'intelligenza artificiale può delegare la correzione grammaticale e la comprensione del contesto alle NPU, mentre la CPU si coordina con la GPU per la visualizzazione dei dati.
• Simulazioni complesse nella ricerca scientifica può essere suddiviso tra CPU, GPU e NPU per gestire in modo efficiente miliardi di punti dati.

Rapida innovazione hardware e software

A causa della necessità di una rapida scalabilità dell'intelligenza artificiale, le innovazioni hardware e software stanno accelerando:

• Set di istruzioni personalizzate: Molte NPU sono sviluppate con set di istruzioni proprietari allineati con algoritmi di intelligenza artificiale in evoluzione.
• Framework di intelligenza artificiale unificati: I framework di intelligenza artificiale (ad esempio TensorFlow, PyTorch, ONNX) continuano a ottimizzare i backend NPU, semplificando i flussi di lavoro degli sviluppatori.
• Convergenza tra Edge e Cloud:Gli stessi carichi di lavoro di intelligenza artificiale un tempo relegati al cloud possono ora essere distribuiti su GPU e NPU cloud o direttamente su dispositivi edge.

Conclusione

Le unità di elaborazione neurale (NPU) stanno inaugurando una nuova era di hardware AI appositamente progettato, affrontando direttamente le sfide poste dal deep learning, dall'AI generativa e dall'elaborazione dati su larga scala. Concentrandosi su carichi di lavoro paralleli a bassa precisione, le NPU offrono prestazioni, efficienza energetica e scalabilità senza precedenti, vantaggi che sono fondamentali non solo per l'AI cloud all'avanguardia, ma anche per i dispositivi consumer di uso quotidiano e le applicazioni edge emergenti.

La loro importanza nel futuro dell'IA non può essere sopravvalutata. Con l'aumento della domanda di IA generativa su dispositivo e l'elaborazione eterogenea che diventa lo standard, le NPU diventeranno probabilmente parte integrante dei sistemi basati sull'IA come lo è stata la CPU per l'elaborazione tradizionale. Che si tratti di abilitare la traduzione linguistica in tempo reale sul tuo smartphone o di orchestrare grandi modelli linguistici nel data center, la NPU è pronta a trasformare il modo in cui le macchine apprendono e interagiscono con il mondo, offrendo uno sguardo a un futuro di elaborazione sempre più intelligente, personalizzata ed efficiente dal punto di vista energetico.