Нейронні Процесорні Одиниці (NPUs): Двигун, який Створює Наступнє Покоління Штучного Інтелекту та Обчислень

Як раніше GPU витіснили CPU для завдань штучного інтелекту, Нейронні Процесорні Одиниці (NPUs) готуються витіснити GPU, забезпечуючи ще швидшу та ефективнішу продуктивність – особливо для генеративного штучного інтелекту, де необхідно обробляти величезні дані в режимі реального часу при нижчій вартості.

Питання полягає в тому, як працюють NPUs, і чому вони витісняють своїх попередників GPU для сучасних завдань штучного інтелекту, і що робить їх незамінними для всього, від потужної інфраструктури центрів даних до звичайних споживчих пристроїв? Чи ви розробляєте стратегію для свого наступного великого розгортання штучного інтелекту, або просто цікавитесь передовими технологіями, важливо зрозуміти, чому NPUs можуть стати проривом, який переозначить штучний інтелект і наступне покоління обчислень.

Що таке Нейронна Процесорна Одиниця (NPU)?

Нейронна Процесорна Одиниця (NPU) – це спеціалізований мікропроцесор, створений з нуля для обробки унікальних вимог сучасних завдань штучного інтелекту та машинного навчання. Хоча Центральні Процесорні Одиниці (CPU) і Графічні Процесорні Одиниці (GPU) історично забезпечували традиційні завдання обчислень та рендерингу графіки, вони не були спочатку розроблені для обробки обчислювальної інтенсивності глибоких нейронних мереж. NPUs заповнюють цю прогалину, зосереджуючись конкретно на паралельних операціях з високим пропускним каналом, таких як множення матриць і тензорна математика – основа моделей штучного інтелекту.

Ключові аспекти, які відрізняють NPUs від загальних CPU і GPU, включають:

• Оптимізована арифметика штучного інтелекту: NPUs часто використовують низькопрецизні типи даних (наприклад, 8-бітова арифметика цілих чисел або навіть нижче) для балансування продуктивності та енергоефективності, тоді як CPU і GPU зазвичай покладаються на вищопрецизні операції з рухомою комою.
• Паралельна архітектура: NPUs можуть розбивати завдання штучного інтелекту на тисячі (або навіть мільйони) менших обчислень, які виконуються паралельно, що драматично збільшує продуктивність.
• Енергоефективність: Виключивши непотрібні інструкції та оптимізувавши конкретно для завдань нейронних мереж, NPUs можуть досягти вищої продуктивності при нижчій потужності порівняно з GPU або CPU, які виконують ті ж завдання штучного інтелекту.

Також відомі як прискорювачі штучного інтелекту, NPUs часто з’являються як окреме апаратне забезпечення, прикріплене до материнських плат серверів, або як частина системи на кристалі (SoC) у смартфонах, ноутбуках або пристроях краю.

Чому NPUs важливі для генеративного штучного інтелекту

Вибуховий підйом генеративного штучного інтелекту – який включає більші мовні моделі (LLM) типу ChatGPT, інструменти генерації зображень типу DALL·E і моделі синтезу відео – вимагає обчислювальних платформ, які можуть обробляти величезні дані, обробляти їх в режимі реального часу і навчатися ефективно. Традиційні процесори можуть боротися з цими вимогами, що призводить до високого енергоспоживання, підвищеної затримки і обмежень пропускної здатності.

Ключові переваги NPUs для генеративного штучного інтелекту

1. Обробка в режимі реального часу: Моделі генеративного штучного інтелекту, такі як трансформери, моделі дифузії і генеративні суперницькі мережі (GANs), включають обширні операції з матрицями і тензорами. NPUs досконалі в паралельному множенні матриць і додаванні векторів, що допомагає генеративним моделям досягти продуктивності з низькою затримкою.
2. Масштабованість: NPUs створені для паралельного масштабування, що робить їх сильним варіантом для великомасштабних архітектур, використовуваних у генеративному штучному інтелекті. Додавання更多 ядер NPUs або NPUs до кластера центру даних може лінійно збільшити продуктивність штучного інтелекту без значного збільшення енергетичних витрат.
3. Енергоефективність: По мірі зростання складності генеративних моделей зростає і їх енергоспоживання. NPUs допомагають зберегти енергетичний слід, зосереджуючись саме на тому типу математики, який потрібен генеративному штучному інтелекту, виключивши накладні витрати з інших обчислень.

Ключові особливості NPUs

1. Паралельна обробка: Розбиваючи обчислювальні завдання на багато менших, NPUs можуть обробляти обширні операції з матрицями значно швидше, ніж CPU, які зазвичай виконують інструкції більш лінійним або послідовним чином. Ця паралельність критична для завдань глибокого навчання, де навчання і висновок включають великі партії даних.
2. Арифметика низької точності: Більшість обчислень нейронних мереж не вимагають точності 32-бітових або 64-бітових операцій з рухомою комою. Типи даних низької точності, такі як 8-бітові цілі числа, значно зменшують кількість біт, оброблюваних за операцію, що дозволяє виконувати операції швидше і більш енергоефективно, зберігаючи при цьому точність моделі.
3. Високошвидкісна пам’ять на кристалі: Можливість зберігати великі частини навчальних або висновкових даних біля процесора є важливою для завдань штучного інтелекту. Багато NPUs мають пам’ять високої пропускної здатності (HBM) або просунуті підсистеми пам’яті, спеціально розроблені для нейронних мереж, що зменшує необхідність постійного спілкування з зовнішньою пам’яттю.
4. Техніки апаратного прискорення: Сучасні архітектури NPUs часто включають спеціалізовані апаратні одиниці, такі як систолічні масиви або тензорні ядра, що дозволяють їм виконувати множення матриць і інші операції, пов’язані зі штучним інтелектом, з мінімальним накладним витратам.

Як працюють NPUs: імітування мозку

NPUs черпають натхнення з нейронних мереж людського мозку. Як і мільярди нейронів і синапсів обробляють інформацію паралельно, NPU складається з численних процесорних елементів, здатних одночасно обробляти великі дані. Цей дизайн особливо ефективний для завдань:

• Розпізнавання та обробка зображень
• Обробка природної мови (NLP) та розпізнавання мови
• Розпізнавання об’єктів та автономна навігація
• Генеративний штучний інтелект (наприклад, генерація зображень і тексту)

Синаптичні ваги та навчання

Корнерстоуном обчислень нейронних мереж є концепція ваг, які представляють “силу” або “важливість” кожного з’єднання нейронів у мережі. NPUs інтегрують ці ваги безпосередньо в апаратне забезпечення, що дозволяє швидше і більш енергоефективне оновлення під час навчання моделі.

Упрощені високопродуктивні ядра

Хоча CPU традиційно обробляли різні операції (від веб-серфінгу до розрахунків у таблицях), NPUs оптимізують дизайн, зосереджуючись лише на декількох основних операціях – таких як множення матриць, функції активації та свертання – виконуваних повторно паралельно.

NPUs проти GPU проти CPU

Кожний тип процесора грає унікальну роль у сучасних обчисленнях, хоча є деяка перекритість при обробці завдань штучного інтелекту. Ось короткий огляд:

Висновок: Хоча CPU залишаються важливими для загального управління системою та традиційних робочих процесів, а GPU пропонують потужну паралельну обробку (особливо для завдань з графікою), NPUs створені для прискорення штучного інтелекту і часто працюють з вищою продуктивністю на ват за завдання машинного навчання.

Практичні застосування NPUs

Центри даних та хмарний штучний інтелект

Великомасштабні центри даних розміщують відокремлені NPUs, які можна прикріпити безпосередньо до материнських плат серверів. Вони прискорюють все, від систем рекомендацій (як ті, що живлять Netflix і Amazon) до генеративного штучного інтелекту, наприклад генерації тексту та зображень у режимі реального часу.

Смартфони та споживча електроніка

Багато сучасних преміум-смартфонів, ноутбуків і планшетів включає NPU або апаратне забезпечення штучного інтелекту безпосередньо у SoC. Нейронний двигун Apple, Hexagon NPU Qualcomm і Нейронний процесор Samsung – приклади інтегрованих рішень. Цей підхід дозволяє:

• Обробку зображень і відео у режимі реального часу (наприклад, розмиття фону під час відеодзвінків)
• Голосові помічники на пристрої (з розпізнаванням мови)
• Інтелектуальні функції камери, такі як виявлення сцени, розпізнавання облич і просунута стабілізація зображення

Пристрої краю та IoT

NPUs стали важливими у обчисленнях на краю, де пристрої повинні обробляти дані локально, а не надсилати їх у хмару. Це особливо цінно для застосунків, які вимагають низької затримки, конфіденційності даних або зворотного зв’язку у режимі реального часу – подумайте про пристрої розумного дому, сенсори промисловості 4.0, дрони, автономні транспортні засоби та інше.

Робототехніка

Від автоматизованих роботів-магазинів до роботизованих хірургічних помічників, NPUs можуть приймати рішення за частки секунди на основі входних даних з датчиків. Їхня здатність обробляти відеопотоки (виявлення об’єктів і розпізнавання закономірностей) та інші дані з датчиків швидко є трансформаційною для наступного покоління автономних і напівавтономних роботів.

NPUs для обчислень на краю та штучного інтелекту на пристрої

Чому обчислення на краю важливі

По мірі того, як штучний інтелект проникає у носимі пристрої, віддалені сенсори та інші пристрої Інтернету речей (IoT), можливість обробляти дані біля джерела (а не у хмарі) може бути більш критичною, ніж будь-коли. Штучний інтелект на краю зменшує витрати на передачу даних, мінімізує проблеми затримки і зберігає конфіденційну інформацію на пристрої – поліпшуючи безпеку та конфіденційність.

Роль NPUs у штучному інтелекті на краю

1. Низьке енергоспоживання: Часто батарейні або енергозалежні пристрої краю потребують процесора штучного інтелекту, який може функціонувати без витрачання ресурсів. NPUs, оптимізовані для ефективних операцій з матрицями, є ідеальним варіантом.
2. Висновки у режимі реального часу: Чи то виявлення аномалій на заводі, чи перенаправлення дрона під час польоту, рішення про висновок за частки секунди можуть зробити або зруйнувати життєздатність застосунку. NPUs пропонують цю здатність з мінімальним накладним витратам.
3. Застосунки смартфонів: З появою генеративного штучного інтелекту на пристрої, NPUs у смартфонах вже забезпечують просунуті функції камери, переклад мови у режимі реального часу та контекстно-залежну голосову допомогу.

Майбутнє NPUs та штучного інтелекту

По мірі того, як генеративний штучний інтелект продовжує експоненційно зростати у можливостях, так само зростатимуть і вимоги до високопродуктивних, ультра-ефективних обчислень. Вже виробники апаратного забезпечення, такі як Intel, AMD, Nvidia, Apple, Qualcomm і Samsung, спішать включити або вдосконалити свої архітектури NPUs. Аналогічно, центри даних переходять до гетерогенних моделей обчислень – де CPU, GPU та NPUs співіснують – для обробки все більш спеціалізованих завдань у масштабі.

NPUs для наступного покоління генеративного штучного інтелекту

• Нижча затримка: Майбутні NPUs можуть досягти майже миттєвої продуктивності у режимі реального часу, роблячи віртуальних помічників і генерацію контенту у режимі реального часу безшовним частиною повсякденного життя.
• Корекція моделей на льоту: По мірі того, як моделі стають більш динамічними – коригуючи свою архітектуру та ваги на льоту – NPUs будуть розвиватися, щоб обробляти безперервне, онлайн-навчання.
• Поза зором та мовою: Генеративний штучний інтелект скоро розшириться на складні багаточутливі виходи, включаючи генерацію тактильної зворотного зв’язку у режимі реального часу, 3D-об’єктів або навіть аудіовізуальних іммерсивних досвідів.

Співпраця між процесорами

Гетерогенне обчислення включає використання правильного процесора для правильної роботи. CPU обробляє загальні завдання та оркестрування, GPU займається великомасштабними паралельними операціями (наприклад, графікою або великими обчисленнями матриць), а NPU забезпечує спеціалізовані завдання штучного інтелекту – особливо великомасштабне висновування нейронних мереж.

У цьому майбутньому сценарії застосунки стають більш гнучкими та потужними:

• Генеративне мистецтво може запускатися локально, з вашим NPU, який обробляє завдання переносу стилю або збільшення у режимі реального часу.
• Корпоративне програмне забезпечення, яке вимагає обробки природної мови на основі штучного інтелекту, може делегувати корекцію граматики та розуміння контексту до NPUs, тоді як CPU координує з GPU для візуалізації даних.
• Складні симуляції у наукових дослідженнях можуть бути розділені між CPU, GPU та NPUs для ефективної обробки мільярдів даних.

Швидка інновація апаратного та програмного забезпечення

Через необхідність швидкого масштабування штучного інтелекту інновації апаратного та програмного забезпечення прискорюються:

• Кастомні інструкційні набори: Багато NPUs розробляються з пропрієтарними інструкційними наборами, пов’язаними з еволюцією алгоритмів штучного інтелекту.
• Уніфіковані фреймворки штучного інтелекту: Фреймворки штучного інтелекту (наприклад, TensorFlow, PyTorch, ONNX) продовжують оптимізуватися для бекенду NPUs, спрощуючи робочі процеси розробників.
• Зближення краю та хмари: Те ж саме завдання штучного інтелекту, яке раніше було віддано хмарі, тепер може бути розподілено між хмарними GPU та NPUs або безпосередньо на пристроях краю.

Висновок

Нейронні Процесорні Одиниці (NPUs) вводять нову еру спеціалізованого апаратного забезпечення штучного інтелекту, безпосередньо звертаючись до проблем, поставлених глибоким навчанням, генеративним штучним інтелектом та великомасштабною обробкою даних. Зосереджуючись на паралельних, низькопрецизних завданнях, NPUs забезпечують неперевершену продуктивність, енергоефективність та масштабованість – переваги, які є важливими не лише для передових хмарних застосунків штучного інтелекту, але й для звичайних споживчих пристроїв та застосунків на краю.

Їхня важливість у майбутньому штучного інтелекту не можна переоцінити. По мірі того, як попит на генеративний штучий інтелект на пристрої зростає, а гетерогенне обчислення стає стандартом, NPUs, ймовірно, стануть таким же важливим для систем штучного інтелекту, як CPU для традиційних обчислень. Чи то забезпечення перекладу мови у режимі реального часу на вашому смартфоні, чи оркестрування великомасштабних мовних моделей у центрі даних, NPU готується перетворити, як машини вчаться та взаємодіють із світом – пропонуючи погляд на майбутнє все більш інтелектуальних, персоналізованих та енергоефективних обчислень.