TPU și NPU: Echiparea generației următoare de computere cu inteligență artificială (AI)

Alexandru Popescu · March 5

Pe măsură ce inteligența artificială (AI) continuă să depășească limitele referitoare la ce anume pot învăța și realiza computerele, aceasta testează și limitele componentelor PC tradiționale. Sarcinile executate de inteligența artificială obișnuiau să fie efectuate pe unități centrale de procesare (CPU) de uz general, dar chiar dacă CPU-urile sunt versatile și capabile să gestioneze o gamă largă de sarcini, acestea nu sunt optimizate pentru calculele complexe și prelucrarea datelor necesare aplicațiilor AI. Acest lucru a dus la dezvoltarea de hardware specializat, cu putere de procesare adaptată în mod specific pentru sarcinile de lucru din domeniul AI. Astăzi vom studia două dintre aceste inovații: Tensor Processing Units (TPU sau unitate de procesare tensorială) și Neural Processing Units (NPU sau unitate de procesare neuronală).

Ce anume sunt TPU și NPU?

Dezvoltate de Google, unitățile TPU sunt procesoare personalizate, special concepute pentru calculele care implică tensori, o componentă fundamentală a algoritmilor AI, în special pentru învățarea profundă. Un procesor TPU nu are versatilitatea unui CPU, dar poate gestiona simultan un volum mult mai mare de calcule mai simple, ceea ce îl face semnificativ mai rapid pentru sarcini de lucru specifice AI.

Pe de altă parte, unitățile NPU reprezintă o categorie mai largă de procesoare concepute de diverse companii special pentru accelerarea aplicațiilor AI. NPU nu se concentrează exclusiv pe operațiile tensoriale. Ele urmăresc să imite structura și funcția creierului uman, ceea ce le permite să gestioneze o gamă mai largă de algoritmi AI dincolo de învățarea profundă. Acest lucru le face mai flexibile, dar potențial mai puțin eficiente decât TPU-urile pentru sarcini specifice.

https://youtu.be/MXxN4fv01c8

Rolurile unităților TPU și NPU în computerele cu inteligență artificială

Unitățile TPU excelează în executarea operațiilor de multiplicare matriceală, care sunt predominante în modelele de învățare profundă. Ele pot accelera formarea și inferența rețelelor neuronale profunde, reducând semnificativ timpul necesar pentru formarea modelelor complexe. Acest avantaj cheie are implicații profunde pentru cercetarea și dezvoltarea inteligenței artificiale, deoarece permite cercetătorilor să experimenteze cu seturi de date mai mari și arhitecturi mai complexe, ceea ce conduce la modele de inteligență artificială mai precise și mai robuste.

Datorită eficienței lor ridicate pentru învățarea profundă, unitățile TPU sunt utilizate pe scară largă în serviciile Google Cloud pentru sarcini AI la scară largă, cum ar fi recunoașterea imaginilor, traducerea limbilor străine și procesarea limbajului natural. Acestea sunt ideale pentru centrele de date în care consumul de energie și viteza de procesare sunt esențiale. Google utilizează unități TPU pentru a-și susține diversele servicii AI, cum ar fi Google Photos, Google Translate și Google Assistant, permițând experiențe de utilizare fluente în ecosistemul său de produse.

În timp ce unitățile TPU sunt concepute pentru a se ocupa de operațiile tensoriale, unitățile NPU sunt optimizate pentru executarea calculelor rețelelor neuronale. Oferind o densitate mare de calcul, un consum redus de energie și o funcționalitate mai amplă, unitățile, unitățile NPU sunt din ce în ce mai prezente în diverse dispozitive echipate cu inteligență artificială. De exemplu, în smartphone-uri unitățile NPU permit funcții precum recunoașterea facială și învățarea automată pe dispozitiv. Acestea sunt, de asemenea, utilizate în dispozitive inteligente pentru acasă, roboți și mașini care se conduc singure, unde procesarea AI în timp real este esențială. Prin transferarea calculelor AI către NPU, aceste dispozitive pot oferi funcții și servicii inteligente fără a se baza pe procesarea în cloud, sporind confidențialitatea utilizatorului și reducând latența.

Unitățile NPU pot fi, de asemenea, integrate direct într-un CPU, ca o componentă hardware dedicată, concepută pentru a accelera calculele AI. De exemplu, procesoarele Intel Core Ultra dispun de o unitate NPU care funcționează alături de CPU și GPU. Această configurație în triadă permite o procesare paralelă eficientă, crescând semnificativ performanța generală și eficiența energetică pentru volumele de lucru AI. PC-urile echipate cu astfel de procesoare, cum ar fi laptopul Acer Swift Go 14, au capacități îmbunătățite pentru gestionarea aplicațiilor bazate pe AI cu o viteză mai mare și un consum redus de energie.

Decideți între TPU și NPU

Dacă sunteți un dezvoltator care alege între o TPU și o NPU pentru proiectul dvs. AI, iată un rezumat rapid care vă poate ghida în luarea deciziei.

Intenția și amploarea proiectului:

Dacă proiectul dvs. gravitează în jurul sarcinilor de învățare profundă și prioritizează performanța brută și eficiența, o unitate TPU poate fi cea mai bună opțiune, în special pentru antrenarea pe scară largă a modelelor complexe. TPU-urile au puterea de procesare necesară pentru a gestiona seturi masive de date. Cu toate acestea, dacă proiectul dvs. are o scară mai mică sau necesită funcționalități AI mai extinse decât învățarea profundă, versatilitatea unei unități NPU ar putea fi mai benefică.

Constrângeri ale bugetului:

TPU-urile sunt de obicei accesate prin intermediul serviciilor cloud, care pot fi costisitoare în funcție de amploarea proiectului. Între timp, unitățile NPU devin mai accesibile și ușor disponibile pe dispozitivele personale. Acestea reprezintă o opțiune mai accesibilă din punct de vedere al bugetului pentru dezvoltatorii individuali sau proiectele mai mici.

Dezvoltarea hardware-ului necesar inteligenței artificiale este un domeniu care evoluează rapid. Atât unitățile TPU cât și NPU sunt îmbunătățite în mod constant, cu iterații mai noi care oferă performanțe mai mari și eficiență sporită. De asemenea, apar noi tipuri de hardware AI, precum arhitecturile specifice domeniului (DSA) concepute pentru sarcini AI specifice. Pe măsură ce aplicațiile AI continuă să se diversifice, ne putem aștepta la o specializare suplimentară a hardware-ului AI pentru a răspunde cerințelor unice care apar.