TPU та NPU: основа наступного покоління комп'ютерів зі штучним інтелектом

Aнатолій_Іванченко

Оскільки штучний інтелект (ШІ) продовжує розширювати межі того, чого можуть навчитися та досягати комп'ютери, він також випробовує межі традиційних компонентів ПК. Раніше завдання штучного інтелекту виконувалися на універсальних центральних процесорах (ЦП), але хоча ЦП універсальні та здатні вирішувати широкий спектр завдань, вони не оптимізовані для складних обчислень і обробки даних, необхідних для додатків штучного інтелекту. Це призвело до розробки спеціалізованого апаратного забезпечення з обчислювальною потужністю, пристосованою спеціально для робочих навантажень ШІ. Сьогодні ми розглянемо дві з цих інновацій: тензорні процесори (TPU) і нейронні процесори (NPU).

Що таке TPU та NPU?

Розроблені компанією Google, TPU — це спеціальні процесори, призначені для обчислень з тензорами, які є фундаментальним будівельним блоком в алгоритмах ШІ, зокрема, у глибинному навчанні. TPU не має універсальності центрального процесора, але він може обробляти набагато більший обсяг простіших обчислень одночасно, що робить його значно швидшим для конкретних робочих навантажень ШІ.

З іншого боку, NPU — це ширша категорія процесорів, розроблених різними компаніями спеціально для прискорення роботи додатків ШІ. NPU не зосереджені виключно на тензорних операціях. Вони мають на меті імітувати структуру та функції людського мозку, що дозволяє їм працювати з ширшим спектром алгоритмів ШІ, ніж просто глибоке навчання. Це робить їх більш гнучкими, але потенційно менш ефективними, ніж TPU для конкретних завдань.

https://youtu.be/MXxN4fv01c8

Ролі TPU та NPU в комп’ютерах з ШІ

TPU чудово виконують операції множення матриць, які переважають у моделях глибинного навчання. Вони можуть прискорити навчання і висновки глибоких нейронних мереж, значно скорочуючи час, необхідний для навчання складних моделей. Ця ключова перевага має суттєві наслідки для досліджень і розробок ШІ, оскільки дозволяє дослідникам експериментувати з більшими наборами даних і складнішими архітектурами, що призводить до створення більш точних і надійних моделей ШІ.

Завдяки своїй високій ефективності для глибинного навчання, TPU широко використовуються в хмарних сервісах Google для вирішення великомасштабних завдань ШІ, таких як розпізнавання зображень, переклад мов і обробка природної мови. Вони ідеально підходять для центрів обробки даних, де енергоспоживання та швидкість обробки мають вирішальне значення. Google використовує TPU для роботи різних сервісів ШІ, таких як Google Фото, Google Перекладач і Google Асистент, забезпечуючи безперебійну роботу користувачів у всій екосистемі своїх продуктів.

У той час як TPU призначені для обробки тензорних операцій, NPU оптимізовані для виконання нейромережевих обчислень. Завдяки високій обчислювальній щільності, низькому енергоспоживанню та ширшій функціональності, такі прискорювачі все частіше використовуються в різних пристроях зі штучним інтелектом. Наприклад, у смартфонах NPU забезпечують такі функції, як розпізнавання обличчя та машинне навчання на пристрої. Вони також використовуються в пристроях розумного будинку, роботах і безпілотних автомобілях, де обробка ШІ в реальному часі має важливе значення. Перекладаючи обчислення ШІ на NPU, ці пристрої можуть надавати інтелектуальні функції та послуги, не покладаючись на хмарну обробку, підвищуючи конфіденційність користувачів і зменшуючи затримки.

NPU також можуть бути інтегровані безпосередньо в центральний процесор як спеціальний апаратний компонент, призначений для прискорення обчислень ШІ. Наприклад, процесори Intel Core Ultra оснащені нейронним процесором, який працює разом з центральним і графічним процесорами. Така тріадна конфігурація забезпечує ефективну паралельну обробку, значно підвищуючи загальну продуктивність і енергоефективність робочих навантажень зі штучним інтелектом. Комп'ютери з такими процесорами, наприклад, ноутбук Acer Swift Go 14, мають розширені можливості для роботи з додатками зі штучним інтелектом, що працюють швидше і з меншим енергоспоживанням.

Вибір між TPU та NPU

Якщо ви розробник, який обирає між TPU та NPU для свого ШІ-проєкту, ось коротка порада, яка може допомогти у прийнятті рішення.

Фокус та масштаб проєкту:

Якщо ваш проєкт значною мірою пов'язаний із завданнями глибинного навчання і для нього пріоритетними є продуктивність та ефективність, TPU може бути найкращим вибором, особливо для великомасштабного навчання складних моделей. TPU мають достатню обчислювальну потужність для роботи з великими наборами даних. Однак, якщо ваш проєкт менший за масштабом або потребує ширшого функціонала ШІ, ніж глибинне навчання, універсальність NPU може бути більш корисною.

Обмеження бюджету:

Доступ до TPU зазвичай здійснюється через хмарні сервіси, які можуть бути дорогими, залежно від масштабу проєкту. Тим часом NPU стають все дешевими й легко доступні на персональних пристроях. Це більш бюджетний варіант для індивідуальних розробників або невеликих проєктів.

Розробка апаратного забезпечення для ШІ — сфера, що швидко розвивається. Як TPU, так і NPU постійно вдосконалюються, а нові ітерації забезпечують вищу продуктивність та ефективність. Також з'являються нові типи апаратного забезпечення ШІ, такі як архітектури для конкретних доменів (Domain-Specific Architecture, DSA), розроблені для конкретних завдань ШІ. Оскільки сфери застосування ШІ продовжують урізноманітнюватися, можна очікувати подальшої спеціалізації апаратного забезпечення ШІ для задоволення певних унікальних потреб.

Рекомендовані продукти

Acer Swift Go 14 Дізнатися більше	Acer Aspire Vero 16 Дізнатися більше