Tämä artikkelisarja on osa "Anna AI:n selittää AI:ta", ja koko teksti on kirjoitettu GPT-4:n kaltaisten suurten kielimallien avulla ihmisen valvonnassa. Syvällisellä mutta helposti ymmärrettävällä tavalla eri taustoista tulevat ammattilaiset voivat helposti täydentää AI-tietämystään. Tällä kertaa "Anna AI:n selittää AI:ta" -sarjassa tutustumme NPU:hun!

Joka vuosi syyskuun koulujen alkamiskausi on myös monille yliopisto-opiskelijoille tietokoneiden ostoaikaa. Oletko huomannut, että viime vuosina kannettavien tietokoneiden valikoimaan on tullut uusi vaihtoehto, nimeltään "AI-kannettava", perinteisten luokkien, kuten toimistokoneiden ja peliläppäreiden, lisäksi? Tiedätkö, mikä on "AI-kannettavan" ominaisuus - NPU, ja miten se liittyy AI:hin?

Mikä on NPU?

NPU, eli "Neural Processing Unit" (neuroverkkojen käsittelyyksikkö), on erityinen siru, joka on suunniteltu käsittelemään tekoälyn (AI) laskentaa. Verrattuna perinteisiin keskusyksiköihin (CPU) ja grafiikkaprosessoreihin (GPU), NPU on erityisesti suunniteltu AI-algoritmeille, erityisesti syväoppimiselle ja neuroverkkomaalleille. Tämä tarkoittaa, että se voi suorittaa laajamittaisia matriisilaskelmia nopeammin ja tehokkaammin, mikä on modernien AI-mallien toiminnan ydin.

Miksi NPU liittyy AI:hin?

AI, erityisesti syväoppimismallit, vaativat suurten tietomäärien ja monimutkaisten laskelmien käsittelyä. Vaikka perinteiset CPU:t pystyvät käsittelemään yleisiä laskentatarpeita, niiden tehokkuus on alhaisempi AI-tehtävissä. GPU:t voivat auttaa tässä, koska ne ovat erinomaisia rinnakkaiskäsittelyssä. AI-teknologian nopean kehityksen myötä, erityisesti syväoppimismallien kasvavan kysynnän myötä, NPU:sta on tullut tärkeä - NPU pystyy käsittelemään AI-mallien vaatimien suurten matemaattisten laskelmien tehokkaammin, tarjoten nopeamman nopeuden ja alhaisemman energiankulutuksen, mikä parantaa merkittävästi AI:n suorituskykyä.

Miten NPU toimii?

NPU:n toimintaperiaate on samanlainen kuin ihmisen aivojen neuroverkko. AI-mallien neuroverkot tarvitsevat suurten matriisilaskelmien, kuten kertolaskujen ja yhteenlaskujen, käsittelyä datan kouluttamiseen ja päättelyyn. NPU pystyy erityisen arkkitehtuurisuunnittelunsa ansiosta käsittelemään näitä laskelmia nopeasti ja suorittamaan useita rinnakkaisia laskentatehtäviä samanaikaisesti. NPU:n ydinominaisuus on sen sisältämät lukuisat käsittelyyksiköt, jotka pystyvät käsittelemään useita laskentavaiheita samanaikaisesti, ja vähentämällä datansiirron pullonkauloja, se parantaa tehokkuutta merkittävästi. Lisäksi NPU on parantanut AI-mallien yleisiä operaatioita (kuten matriisikertolaskuja ja konvoluutio-operaatioita), mikä mahdollistaa nopeamman koulutuksen ja päättelyn.

NPU:n sovellukset arjessa?

Monissa älypuhelimissa ja älykotilaitteissa on sisäänrakennettu NPU, joka mahdollistaa esimerkiksi kasvojentunnistuksen, puheentunnistuksen, puheavustajan, kuvankäsittelyn ja valokuvauskokemuksen parantamisen. Esimerkiksi kun otat kuvia puhelimellasi, AI tunnistaa kohtauksen reaaliajassa ja parantaa automaattisesti valokuvan laatua, mikä on NPU:n ansiota.

NPU:n tulevaisuuden potentiaali

Laajempi NPU:n käyttö - voimme odottaa näkevämme enemmän NPU:ta esimerkiksi itseohjautuvissa autoissa ja älykkäissä lääketieteellisissä laitteissa. Se ei ainoastaan auta näitä laitteita suorittamaan AI-laskentaa nopeammin, vaan myös vähentää energiankulutusta ja pidentää järjestelmän jatkuvaa toimintaa. Siksi NPU ei ole vain modernin AI-kehityksen tärkeä moottori, vaan se tulee myös olemaan keskeisessä roolissa tulevaisuuden teknologisessa kehityksessä.

Toimittajan kysymys: Tarvitsenko ostaa NPU:lla varustetun AI-kannettavan?

Jos käytät kannettavaa tietokonetta usein AI-tehtäviin, kuten koneoppimismallien kouluttamiseen, syväoppimissovellusten kehittämiseen tai tarvitset voimakasta laskentatehoa vaativiin sovelluksiin, kuten kuvankäsittelyyn tai puheentunnistukseen, NPU:lla varustettu AI-kannettava on erittäin houkutteleva valinta. NPU voi parantaa merkittävästi näiden AI-tehtävien suorituskykyä, jolloin voit suorittaa monimutkaisia laskelmia nopeammin. Jos olet luova ammattilainen, joka usein muokkaa valokuvia, käsittelee videoita tai käyttää esimerkiksi Adobe-sarjan työkaluja, NPU voi myös optimoida näiden työkalujen sisäänrakennettuja AI-ominaisuuksia ja parantaa kokonaiskokemusta. Kuitenkin, jos päivittäiset tarpeesi ovat pääasiassa tekstinkäsittelyä, verkkoselailua tai muita yleisiä käyttötarkoituksia, NPU:lla varustettu kannettava ei välttämättä ole sinulle tarpeellinen.

Jos olet kiinnostunut siitä, miten generatiivinen AI voi tuottaa korkealaatuisia artikkeleita tai integroida suuria kielimalleja tuotteisiin tai yrityksen sisäisiin prosesseihin, voit täyttää alla olevan lomakkeen ja ottaa yhteyttä generatiivisen AI:n asiantuntijaan Appar Technologies varataksesi konsultaation.