Nöral İşleme Birimlerinin Yükselişi: Hız ve Sürdürülebilirlik için Cihaz İçi Üretken Yapay Zekanın Geliştirilmesi

Evrimi üretken yapay zeka yalnızca bilgi işlem cihazlarıyla olan etkileşimimizi ve deneyimlerimizi yeniden şekillendirmekle kalmıyor, aynı zamanda temel bilgi işlemi de yeniden tanımlıyor. Dönüşümün temel itici güçlerinden biri, sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda üretken yapay zekayı çalıştırma ihtiyacıdır. Bu makalede bu durumun ortaya çıkardığı zorluklar ve bunun nasıl yapılacağı tartışılmaktadır. sinirsel işlem birimleri (NPU'lar) bunları çözmek için ortaya çıkıyorlar. Makale ayrıca bu alanda öncü olan en yeni NPU işlemcilerden bazılarını tanıtıyor.

Cihaz İçi Üretken Yapay Zeka Altyapısının Zorlukları

Görüntü sentezinin, metin oluşturmanın ve müzik kompozisyonunun arkasındaki güç merkezi olan üretken yapay zeka, önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir. Geleneksel olarak bu talepler, bulut platformlarının geniş yeteneklerinden yararlanılarak karşılanmaktadır. Etkili olmasına rağmen bu yaklaşım, cihaz içi üretken yapay zeka için sürekli internet bağlantısına ve merkezi altyapıya güvenmek de dahil olmak üzere kendi zorluklarını da beraberinde getiriyor. Bu bağımlılık gecikmeyi, güvenlik açıklarını ve artan enerji tüketimini beraberinde getirir.

Bulut tabanlılığın omurgası AI altyapısı büyük ölçüde merkezi işlem birimlerine (CPU'lar) dayanır ve grafik işlem birimleri (GPU'lar) Üretken yapay zekanın hesaplamalı taleplerini karşılamak için. Ancak cihaz içi üretken yapay zekaya uygulandığında bu işlemciler önemli engellerle karşılaşıyor. CPU'lar genel amaçlı görevler için tasarlanmıştır ve üretken yapay zeka iş yüklerinin verimli ve düşük güçle yürütülmesi için gereken özel mimariden yoksundur. Sınırlı paralel işleme yetenekleri, verimliliğin azalmasına, gecikmenin artmasına ve daha yüksek güç tüketimine neden olur ve bu da onları cihaz içi yapay zeka için daha az ideal hale getirir. Öte yandan, GPU'lar paralel işlemede başarılı olsalar da, öncelikle grafik işleme görevleri için tasarlandılar. Üretken yapay zeka görevlerini etkili bir şekilde gerçekleştirmek için GPU'lar, yüksek güç tüketen ve önemli miktarda ısı üreten özel entegre devrelere ihtiyaç duyar. Üstelik büyük fiziksel boyutları, kompakt, cihaz üstü uygulamalarda kullanımlarına engel teşkil etmektedir.

Nöral İşleme Birimlerinin (NPU'lar) Ortaya Çıkışı

Yukarıdaki zorluklara yanıt olarak, sinirsel işlem birimleri (NPU'lar) Üretken Yapay Zeka'yı (YZ) cihazlarda uygulamak için dönüştürücü bir teknoloji olarak ortaya çıkıyor. YZB'lerin mimarisi, öncelikle insan beyninin yapısı ve işlevinden, özellikle de nöronların ve sinapsların bilgiyi işlemek için nasıl iş birliği yaptığından ilham alır. YZB'lerde yapay nöronlar, girdileri alarak, işleyerek ve çıktılar üreterek biyolojik nöronları taklit eden temel birimler olarak işlev görür. Bu nöronlar, öğrenme süreci boyunca ayarlanan farklı güçlerdeki nöronlar arasında sinyaller ileten yapay sinapslar aracılığıyla birbirine bağlanır. Bu, beyindeki sinaptik ağırlık değişim sürecini taklit eder. YZB'ler katmanlar halinde düzenlenir; ham verileri alan girdi katmanları, ara işlemleri gerçekleştiren gizli katmanlar ve sonuçları üreten çıktı katmanları. Bu katmanlı yapı, beynin çok aşamalı ve paralel bilgi işleme yeteneğini yansıtır. Üretken Yapay Zeka da benzer bir yapay sinir ağları yapısı kullanılarak oluşturulduğundan, YZB'ler üretken Yapay Zeka iş yüklerini yönetmek için oldukça uygundur. Bu yapısal uyum, özel entegre devrelere olan ihtiyacı azaltarak daha kompakt, enerji tasarruflu, hızlı ve sürdürülebilir çözümlere yol açar.

Üretken Yapay Zekanın Çeşitli Hesaplamalı İhtiyaçlarının Karşılanması

Üretken yapay zeka; görüntü sentezi, metin oluşturma ve müzik kompozisyonu gibi her birinin kendine özgü hesaplama gereksinimleri olan çok çeşitli görevleri kapsar. Örneğin, görüntü sentezi ağırlıklı olarak matris işlemlerine dayanırken, metin oluşturma sıralı işlemeyi içerir. Bu çeşitli hesaplama ihtiyaçlarını etkili bir şekilde karşılamak için, sinirsel işlem birimleri (NPU'lar) genellikle Yonga Üzerinde Sistem (SoC) CPU ve GPU'ların yanı sıra teknoloji.

Bu işlemcilerin her biri farklı hesaplama gücü sunar. CPU'lar özellikle sıralı kontrol ve aciliyet konusunda ustadır, GPU'lar paralel veri akışında üstündür ve NPU'lar, skaler, vektör ve tensör matematiğiyle ilgilenen temel yapay zeka işlemleri için hassas şekilde ayarlanmıştır. Heterojen bir bilgi işlem mimarisinden yararlanılarak görevler, işlemcilerin güçlü yönlerine ve eldeki belirli görevin taleplerine göre atanabilir.

Yapay zeka iş yükleri için optimize edilen NPU'lar, üretken yapay zeka görevlerini ana CPU'dan verimli bir şekilde aktarabilir. Bu boşaltma yalnızca hızlı ve enerji açısından verimli operasyonlar sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka çıkarım görevlerini de hızlandırarak üretken yapay zeka modellerinin cihazda daha sorunsuz çalışmasına olanak tanıyor. Yapay zeka ile ilgili görevleri NPU'lar üstlendiğinde, CPU'lar ve GPU'lar kaynakları diğer işlevlere tahsis etmekte özgürdür, böylece termal verimliliği korurken genel uygulama performansını artırır.

NPU'ların Gerçek Dünya Örnekleri

NPU'ların gelişimi ivme kazanıyor. İşte NPU'ların gerçek dünyadan bazı örnekleri:

• Qualcomm'dan Altıgen NPU'lar Düşük güçlü ve düşük kaynaklı cihazlarda yapay zeka çıkarım görevlerini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Metin oluşturma, görüntü sentezi ve ses işleme gibi üretken yapay zeka görevlerini yerine getirmek üzere tasarlanmıştır. Hexagon NPU, Qualcomm'un Snapdragon platformlarına entegre olup, sinir ağı modellerinin cihazlarda verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar. Qualcomm AI ürünleri.
• Apple'ın Sinir Motoru önemli bir bileşenidir A serisi ve M serisi çiplerFace ID, Siri gibi çeşitli yapay zeka destekli özelliklere güç veriyor ve artırılmış gerçeklik (AR). Neural Engine, güvenli Face ID için yüz tanıma, Siri için doğal dil işleme (NLP) ve AR uygulamaları için gelişmiş nesne izleme ve sahne anlama gibi görevleri hızlandırır. Sorunsuz ve verimli bir kullanıcı deneyimi sağlayarak, Apple cihazlarında yapay zeka ile ilgili görevlerin performansını önemli ölçüde artırır.
• Samsung'un NPU'su, aynı anda binlerce hesaplamayı gerçekleştirebilen, yapay zeka hesaplamaları için tasarlanmış özel bir işlemcidir. En son teknolojiye entegre edilmiştir. Samsung Exynos SoC'lerBirçok Samsung telefonuna güç veren bu NPU teknolojisi, düşük güç tüketimli, yüksek hızlı üretken yapay zeka hesaplamalarını mümkün kılıyor. Samsung'un NPU teknolojisi, amiral gemisi televizyonlara da entegre edilerek yapay zeka destekli ses inovasyonunu mümkün kılıyor ve kullanıcı deneyimlerini geliştiriyor.
• Huawei'nin Da Vinci Mimarisi onların çekirdeği olarak hizmet ediyor Yükseliş AI işlemcisiYapay zeka bilgi işlem gücünü artırmak için tasarlandı. Mimari, yüksek performanslı bir 3D küp bilgi işlem motorundan yararlanır ve bu da onu yapay zeka iş yükleri için güçlü kılar.

Alt çizgi

Üretken Yapay Zeka, cihazlarla etkileşimlerimizi dönüştürüyor ve bilişimi yeniden tanımlıyor. Sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda üretken yapay zeka çalıştırmanın zorluğu büyüktür ve geleneksel CPU ve GPU'lar genellikle yetersiz kalmaktadır. Sinirsel işlem birimleri (NPU'lar), üretken yapay zekanın taleplerini karşılamak üzere tasarlanmış özel mimarileriyle umut verici bir çözüm sunmaktadır. NPU'ları CPU ve GPU'larla birlikte Sistem Üstü Çip (SoC) teknolojisine entegre ederek, her işlemcinin güçlü yönlerinden yararlanabilir ve cihazlarda daha hızlı, daha verimli ve sürdürülebilir yapay zeka performansına ulaşabiliriz. NPU'lar gelişmeye devam ettikçe, cihaz içi yapay zeka yeteneklerini geliştirerek uygulamaları daha hızlı yanıt veren ve enerji açısından daha verimli hale getireceklerdir.