Корзина
0
231
Нейронный процессор NPU, революция в смартфонах и ИИ

Нейронный процессор NPU, революция в смартфонах и ИИ

По информации опубликованной на сайте РБК, нейронный процессор NPU взбудоражил технологических гигантов, таких как Apple, Google и др. Давайте разберемся подробнее.

Что же такое нейронный процессор?

Нейронный процессор (Neural Processing Unit, NPU) — это специализированный тип микропроцессора, который используется для ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, распознавания голоса, машинного обучения, а также других методов искусственного интеллекта.

Он относится к вычислительной технике и предназначен для аппаратного ускорения эмуляции работы нейронных сетей, а также цифровой обработки сигналов в режиме реального времени.

Небывалый интерес к NPU

Крупные технологические компании, таких как Apple и Intel, проявляют также небывалую активность к новому типу процессоров - NPU. Однако ни одна из компаний пока не предоставила подробной информации о возможностях и особенностях NPU.

Несмотря на то, что NPU (нейронные процессоры) существуют уже некоторое время, в последнее время интерес к ним значительно возрос. Это связано с растущим вниманием к искусственному интеллекту.

На конференции Google I/O в мае 2024 года слово "ИИ" было упомянуто более 120 раз, что подчеркивает важность искусственного интеллекта для новых приложений и "умных" помощников. В том же месяце на конференции Microsoft Build были представлены новые компьютеры Copilot+, оснащенные процессорами Qualcomm Snapdragon X Elite и X Plus, каждый из которых имеет встроенный NPU мощностью 45 TOPS. Это позволяет новым ПК поддерживать встроенный искусственный интеллект.

Техноблогер Albacore утверждает, что функцию Recall, отслеживающую и фиксирующую все действия пользователя на компьютере, можно запустить и на других ПК на базе ARM64, даже если они не работают на NPU. Однако это утверждение требует проверки, поскольку новые ноутбуки еще не поступили в продажу.

Традиционные процессоры

Самые распространенные виды компьютерных процессоров — центральные (CPU) и графические (GPU).

CPU (центральный процессор) — это, по сути, «мозг» компьютера, который обрабатывает большинство задач пользователя по очереди.

GPU (графический процессор) может работать с разными задачами параллельно, поэтому он нужен для задач, в которых огромные объемы данных обрабатываются одновременно (например, для видеоигр или 3D-рендеринга). GPU может быть как отдельным устройством, так и входить в состав CPU.

NPU, подобно GPU, способен выполнять сложные математические вычисления, необходимые для работы алгоритмов машинного обучения. Он делает это параллельно, обрабатывая несколько задач одновременно. И он справляется с повышенными требованиями нейронных сетей, не задействуя другие процессоры. Скорость работы NPU измеряется в TOPS (триллионах операций в секунду), что является стандартом для оценки скорости нейронных процессоров.

Нейронные процессоры в смартфонах

Хотя некоторые телефоны и компьютеры предыдущих лет уже использовали NPU, современные модели обладают значительно большей мощностью. Однако, несмотря на это, большинство пользователей до сих пор не осведомлены о возможностях искусственного интеллекта в своих устройствах.

Нейронные процессоры уже используются в некоторых моделях смартфонов. Например, Apple начала использовать нейронные процессоры собственной разработки под названием Neural Engine начиная с iPhone XS, iPhone XS Max и iPhone XR в 2018 году. Эти процессоры помогают ускорить работу функций, связанных с искусственным интеллектом, таких как распознавание лиц и обработка изображений. Однако, несмотря на увеличение мощности NPU, возможности поддержки искусственного интеллекта в приложениях до последнего времени оставались ограниченными.

Huawei также использует нейронные процессоры в своих устройствах. Они разработали свою собственную технологию под названием Kirin 970, которая была представлена в 2017 году и использовалась в некоторых моделях смартфонов Huawei и Honor. Этот процессор также помогает ускорить работу функций, связанных с AI, включая распознавание лиц и обработку изображений.

Samsung также разрабатывает свои собственные нейронные процессоры, но пока они не были использованы в массовых моделях смартфонов.

Таким образом, нейронные процессоры становятся все более распространенными в смартфонах, помогая улучшить производительность, а также функциональность устройств.

Архитектура и механизм работы

Архитектура нейронных процессоров может меняться в зависимости от цели реализации. Обычно она включает в себя следующие компоненты: регистры, блоки памяти магазинного типа, коммутатор, вычислительное устройство, включающее матрицу умножения, дешифраторы, триггеры и мультиплексоры.

  1. Матрица умножения –это основной компонент нейронного процессора, который выполняет операцию умножения векторов. Она принимает входной вектор и матрицу весов, чтобы вычислить взвешенную сумму входных данных.
  2. Блоки памяти: Нейронный процессор использует различные виды блоков памяти для хранения весов, входных данных и выходных результатов.
  3. Коммутатор перенаправляет данные между различными блоками памяти и матрицей умножения.
  4. Устройство управления контролирует поток данных и выполнение операций в нейронном процессоре.

Механизм работы нейронного процессора основан на принципах работы искусственной нейронной сети. Он обрабатывает данные, передавая их через слои нейронов, каждый из которых выполняет определенную функцию. Входные данные проходят через слои, преобразуются и передаются дальше до тех пор, пока не достигнут выходного слоя. В процессе передачи данных происходит обучение нейронной сети, что позволяет ей улучшать свою способность предсказывать или классифицировать данные.

Применение нейронных процессоров в различных областях

Нейронные процессоры применяются в различных областях, включая:

  1. Распознавание образов и компьютерное зрение: распознавание объектов, лиц, текста, а также других типов образов.
  2. Автономные транспортные средства: управление автономными автомобилями, так как они требуют быстрого принятия решений на основе сложных алгоритмов.
  3. Робототехника: управление роботами, позволяя им обучаться, а также адаптироваться к изменяющимся условиям.
  4. Медицина: анализ медицинских изображений, диагностика заболеваний, разработка новых лекарств.
  5. Финансы: анализ финансовых данных и прогноз рыночных трендов.
  6. Интернет вещей (IoT): нейронные процессоры могут быть встроены в устройства IoT для сбора, анализа данных, а также для принятия решений на основе этих данных.
  7. Игры: улучшение графики и искусственного интеллекта в играх.

Автоматизация промышленных процессов

Нейронные процессоры могут использоваться для автоматизации промышленных процессов благодаря своей способности обучаться и адаптироваться к изменяющимся условиям. Вот несколько примеров использования нейронных процессоров в промышленности:

  1. Прогнозирование отказов оборудования: NPU могут анализировать данные, полученные от различных датчиков, чтобы предсказать возможные отказы оборудования до их возникновения. Это позволяет предотвратить простои, а также повысить эффективность производства.
  2. Автоматическое управление производственными линиями: NPU могут использоваться для автоматического управления производственными линиями, оптимизируя работу и повышая качество продукции.
  3. Системы распознавания образов: NPU могут использоваться для создания систем распознавания образов, которые могут автоматически определять дефекты продукции или проблемы в процессе производства.
  4. Роботизированные системы: Нейронные процессоры могут использоваться для обучения роботов выполнению сложных задач, таких как сборка компонентов или обслуживание оборудования.
  5. Энергосбережение: NPU могут анализировать данные о потреблении энергии и оптимизировать работу оборудования, чтобы снизить энергопотребление.

Возможности применения этих технологий продолжают расширяться, и они могут стать ключевым элементом в автоматизации и оптимизации промышленных процессов в будущем.

Тренды и перспективы развития

Будущее нейронных процессоров выглядит очень перспективным. С развитием искусственного интеллекта, а также машинного обучения, нейронные процессоры становятся все более важными и востребованными.

Уже есть идея создать GPNPU — по сути, комбинацию из GPU и NPU. Это значит, что уже очень скоро возможности небольших ПК с поддержкой ИИ и более крупных, мощностью в сотни и даже тысячи TOPS, будут очень сильно отличаться.

В данный момент возможности внедрения искусственного интеллекта на устройства ограничены из-за недостатка вычислительной мощности. Для поддержки продвинутых чат-ботов, а также других сложных функций требуется большое количество ресурсов, включая крупные центры обработки данных, а также сотни графических процессоров. Это требует денег и ресурсов (таких как электроэнергия и вода). Поэтому более продвинутые функции искусственного интеллекта доступны только в облаке и требуют оплаты.

Можно выделить несколько направлений, в которых ожидается развитие нейронных процессоров в ближайшем будущем:

  1. Производители чипов работают над созданием более скоростных и производительных нейронных процессоров, способных обрабатывать большие объемы данных, а также выполнять сложные задачи.
  2. Нейронные процессоры должны быть способны обрабатывать большие объемы данных, а также поддерживать масштабируемость для работы с более сложными моделями и алгоритмами.
  3. Важным аспектом является снижение энергопотребления нейронных процессоров, особенно для мобильных устройств и автономных систем.
  4. Разработчики создают специализированные нейронные процессоры для конкретных приложений, таких как распознавание речи, компьютерное зрение или автономные транспортные средства.
  5. Нейронные процессоры могут играть важную роль в IoT, обрабатывая данные от множества сенсоров и устройств, а также принимая решения на основе этих данных.
  6. Развитие квантовых компьютеров может привести к созданию квантовых нейронных процессоров, которые смогут решать задачи, недоступные для традиционных нейронных сетей.
  7. Нейронные процессоры могут быть использованы для улучшения безопасности, например, для обнаружения мошенничества или защиты от кибератак.
  8. Возможно создание гибридных архитектур, сочетающих преимущества нейронных процессоров и традиционных процессоров.

Все эти направления развития нейронных процессоров обещают сделать их еще более полезными и универсальными инструментами в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

 

Компания АО "Промтехкомплект" является сертифицированным поставщиком оборудования и компонентов. Мы готовы предложить быстрое решение для ваших производственных потребностей, связанных с необходимыми комплектующими и оборудованием. Кроме того, мы предоставляем техническую поддержку по требованиям Вашего проекта.

Вместе с этим смотрят:

Введите ваш номер телефона, и менеджер свяжется с вами в ближайшее время

Ваше имя

Ваш номер

Комментарий

Нажимая на кнопку "Оставить заявку", Вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с условиями политики конфиденциальности

Спасибо за вашу заявку!

Мы свяжемся с вами в ближайшее время

На главную