Нейронні Процесорні Одиниці (NPU): Двигун, Що Створює Наступне Покоління Штучного Інтелекту та Обчислень

Як і графічні процесори (GPU) колись витіснили центральні процесори (CPU) для завдань штучного інтелекту, Нейронні Процесорні Одиниці (NPU) готуються витіснити GPU, забезпечуючи ще швидшу та ефективнішу продуктивність, особливо для генерації штучного інтелекту, де необхідно обробляти великі об’єми даних в режимі реального часу та при нижчих витратах.

Питання полягає в тому, як працюють NPU, і чому вони витісняють свої попередники GPU для сучасних завдань штучного інтелекту, а також 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, чи просто цікавитесь передовими технологіями, зрозуміти, чому NPU можуть стати проривом, який змінить 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 процесори (CPU) та графічні процесори (GPU) історично забезпечували традиційні завдання обчислень та графічного рендерингу, вони не були спочатку розроблені для обробки обчислювальної інтенсивності глибоких нейронних мереж. NPU заповнюють цю прогалину, зосереджуючись конкретно на паралельних операціях з високим пропусканням, таких як множення матриць та тензорна арифметика – основа моделей штучного інтелекту.

Ключові аспекти, що відрізняють NPU від загальних CPU та GPU, включають:

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

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

Чому NPU мають значення для генерації штучного інтелекту

Вибуховий рост генерації штучного інтелекту – який включає більші моделі мови (LLM) типу ChatGPT, інструменти генерації зображень типу DALL·E та моделі синтезу відео – вимагає обчислювальних платформ, які можуть обробляти великі об’єми даних, обробляти їх в режимі реального часу та навчатися ефективно. Традиційні процесори можуть боротися з цими вимогами, що призводить до високого енергоспоживання, підвищеної затримки та обмеження пропускної здатності.

Ключові переваги NPU для генерації штучного інтелекту

1. Обробка в режимі реального часу: Моделі генерації штучного інтелекту, такі як трансформери, моделі дифузії та генеративні суперницькі мережі (GAN), включають обширні операції з матрицями та тензорами. NPU відзначаються множенням матриць та додаванням векторів паралельно, що допомагає генеративним моделям досягати низької затримки.
2. Масштабованість: NPU створені для паралельного масштабування, що робить їх сильним варіантом для великомасштабних архітектур, використовуваних у генерації штучного інтелекту. Додавання додаткових ядер NPU або NPU до кластера центру даних може лінійно збільшити продуктивність штучного інтелекту без суттєвого збільшення енергоспоживання.
3. Енергоефективність: По мірі зростання складності генеративних моделей зростає й їх енергоспоживання. NPU допомагають зберегти енергетичний слід під контролем, зосереджуючись саме на тому виді математики, який потрібен генерації штучного інтелекту, усуваючи накладні витрати від інших обчислень.

Ключові особливості NPU

1. Паралельна обробка: Розбиваючи обчислювальні завдання на багато менших, NPU 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 та 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, суттєво зменшують кількість біт, оброблюваних за операцію, що дозволяє виконувати операції швидше та енергоефективніше, зберігаючи при цьому точність моделі.
3. Високопропускна пам’ять на кристалі: Можливість зберігати великі частини даних навчання або висновку біля процесора є важливою для завдань штучного інтелекту. Багато NPU мають пам’ять високої пропускної здатності (HBM) або просунуті підсистеми пам’яті, спеціально розроблені для нейронних мереж, що зменшує потребу у постійній комунікації з зовнішньою пам’яттю.
4. Техніки апаратного прискорення: Сучасні архітектури NPU часто включають спеціалізовані апаратні одиниці, такі як систолічні масиви або тензорні ядра, що дозволяють їм виконувати множення матриць та інші операції, пов’язані зі штучним інтелектом, з мінімальними накладними витратами.

Як працюють NPU: Імітація мозку

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

• Розпізнавання зображень та обробка
• Обробка природної мови (NLP) та розпізнавання мови
• Розпізнавання об’єктів та автономна навігація
• Генерація штучного інтелекту (наприклад, генерація зображень та тексту)

Синаптичні ваги та навчання

Каменем нейронної мережевої обчислень є концепція ваг, яка представляє “силу” або “важливість” кожної зв’язку нейрона в мережі. NPU інтегрують ці ваги безпосередньо в апаратне забезпечення, що дозволяє виконувати оновлення моделі швидше та енергоефективніше.

Упрощені ядра високої місткості

Хоча CPU традиційно обробляли різні операції (від веб-браузингу до розрахунків електронних таблиць), NPU спрощують дизайн, зосереджуючись лише на кількох核心них операціях – таких як множення матриць, функції активації та卷нювання – виконуваних повторно паралельно.

NPU проти GPU проти CPU

Кожен тип процесора грає унікальну роль у сучасних обчисленнях, хоча існує деяка chồngовість при обробці завдань штучного інтелекту. Ось короткий огляд:

Висновок: Хоча CPU залишаються важливими для загального контролю системи та традиційних робочих процесів, а GPU пропонують потужну паралельну обробку (особливо для завдань графіки), NPU створені для прискорення штучного інтелекту та часто працюють з вищою продуктивністю на ват при роботі з завданнями машинного навчання.

Практичні застосування NPU

Центри даних та штучний інтелект у хмарі

Великомасштабні центри даних розміщують окремі NPU, які можна прикріпити безпосередньо до материнських плат серверів. Це прискорює все, від систем рекомендацій (як ті, що живлять Netflix (NFLX ) та Amazon (AMZN )) до генерації штучного інтелекту, наприклад генерації тексту та зображень у режимі реального часу.

Смартфони та споживча електроніка

Багато сучасних преміум-смартфонів, ноутбуків та планшетів включають NPU або апаратне забезпечення штучного інтелекту безпосередньо у SoC. Neural Engine від Apple (AAPL ), Hexagon NPU від Qualcomm (QCOM ) та Neural Processing Engine від Samsung – це приклади інтегрованих рішень. Цей підхід дозволяє:

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

Пристрої краю та Інтернет речей

NPU 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 розумні домашні пристрої, сенсори промисловості 4.0, безпілотні літальні апарати, автономні транспортні засоби та інше.

Робототехніка

Від автоматизованих роботів-складських робітників до роботизованих хірургічних помічників, NPU можуть приймати рішення за мілісекунди на основі даних з датчиків. Їхня здатність обробляти відеопотоки (виявлення об’єктів та розпізнавання закономірностей) та інші дані з датчиків швидко є революційною для наступного покоління автономних та напівавтономних роботів.

NPU для обчислень на краю та штучного інтелекту на пристрої

Чому обчислення на краю мають значення

По мірі того, як штучний інтелект проникає у носимі пристрої, віддалені сенсори та інші пристрої Інтернету речей, можливість обробляти дані біля джерела (а не у хмарі) може бути більш критичною, ніж будь-коли. Обчислення на краю знижують витрати на передачу даних, мінімізують проблеми затримки та зберігають конфіденційні дані на пристрої – поліпшуючи як безпеку, так і конфіденційність.

Роль NPU в обчисленнях на краю штучного інтелекту

1. Низьке енергоспоживання: Часто батарейні або енергозалежні пристрої краю потребують процесора штучного інтелекту, який може функціонувати без витрачання ресурсів. NPU, оптимізовані для ефективних операцій з матрицями, є ідеальним варіантом.
2. Розуміння у режимі реального часу: Чи то виявлення аномалій на заводі, чи перенаправлення безпілотника під час польоту, рішення щодо висновку за мілісекунди можуть зробити або зруйнувати життєздатність застосунку. NPU пропонують цю можливість з мінімальними накладними витратами.
3. Застосунки смартфонів: З появою генерації штучного інтелекту на пристрої NPU у смартфонах вже забезпечують просунуті функції камери, переклад мови у режимі реального часу та контекстно-чутливі голосові помічники.

Майбутнє NPU та штучного інтелекту

По мірі того, як генерація штучного інтелекту продовжує зростати у можливостях, зростатимуть і вимоги до високопродуктивних, ультра-ефективних обчислень. Вже виробники апаратного забезпечення, такі як Intel (INTC ), AMD, Nvidia (NVDA ), Apple, Qualcomm та Samsung, спішать включити або вдосконалити свої архітектури NPU. Аналогічно, центри даних переходять на гетерогенні моделі обчислень – де CPU, GPU та NPU співіснують – для обробки все більш спеціалізованих завдань у масштабі.

NPU для наступного покоління генерації штучного інтелекту

• Нижча затримка: Майбутні NPU можуть досягнути майже миттєвої обробки у режимі реального часу, роблячи віртуальних помічників та генерацію контенту у режимі реального часу невід’ємною частиною повсякденного життя.
• Корекція моделей на льоту: По мірі того, як моделі стають більш динамічними – коригуючи свою архітектуру та ваги на льоту – NPU будуть розвиватися для обробки безперервних сценаріїв онлайн-навчання.
• Поза зором та мовою: Генерація штучного інтелекту скоро розшириться на складні багаточутливі виходи, включаючи генерацію тактильної зворотного зв’язку у режимі реального часу, генерацію 3D-об’єктів або навіть аудіовізуальні іммерсивні досвіди.

Співробітництво багатопроцесорної обробки

Гетерогенні обчислення включають використання правильного процесора для правильної роботи. CPU обробляє загальні завдання та оркестрування, GPU займається великомасштабними паралельними операціями (як графіка або великомасштабні розрахунки 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 працювати локально, з вашим NPU, який обробляє завдання переносу стилю або збільшення у режимі реального часу.
• Корпоративне програмне забезпечення, яке вимагає обробки мови на основі штучного інтелекту, може делегувати корекцію граматики та розуміння контексту до NPU, тоді як CPU координує з GPU для візуалізації даних.
• Складні симуляції у наукових дослідженнях можуть бути розділені між CPU, GPU та NPU для ефективної обробки мільярдів даних.

Швидка інновація апаратного та програмного забезпечення

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

• Пropriєтарні набори інструкцій: Багато NPU розробляються з власними наборами інструкцій, узгодженими з еволюцією алгоритмів штучного інтелекту.
• Уніфіковані фреймворки штучного інтелекту: Фреймворки штучного інтелекту (наприклад, TensorFlow, PyTorch, ONNX) продовжують оптимізуватися для бекенду NPU, спрощуючи робочі процеси розробників.
• Зближення краю та хмари: Ті самі завдання штучного інтелекту, які раніше відносилися до хмари, тепер можуть бути розподілені між хмарними GPU та NPU або безпосередньо на пристроях краю.

Висновок

Нейронні Процесорні Одиниці (NPU) вводять нову еру спеціалізованого апаратного забезпечення штучного інтелекту, безпосередньо звертаючись до проблем, поставлених глибоким навчанням, генерацією штучного інтелекту та великомасштабною обробкою даних. Зосереджуючись на паралельних операціях низької точності, NPU забезпечують безпрецедентну продуктивність, енергоефективність та масштабованість – переваги, які є важливими не лише для передових хмарних застосунків штучного інтелекту, але й для звичайних споживчих пристроїв та нових застосунків на краю.

Їхнє значення у майбутньому штучного інтелекту не можна переоцінити. По мірі того, як попит на генерацію штучного інтелекту на пристрої зростає, а гетерогенні обчислення стають стандартом, NPU, ймовірно, стануть так само важливими для систем, керованих штучним інтелектом, як CPU для традиційних обчислень. Чи то забезпечення перекладу мови у режимі реального часу на вашому смартфоні, чи оркестрування великомасштабних моделей мови у центрі даних, NPU готується перетворити, як машини вчаться та взаємодіють зі світом – пропонуючи погляд на майбутнє все більш інтелектуальних, персоналізованих та енергоефективних обчислень.