Šis straipsnių ciklas „Leiskite AI paaiškinti AI“ yra parašytas naudojant GPT-4 ir kitus didelius kalbos modelius, prižiūrint žmogui. Straipsniai pateikiami taip, kad įvairių sričių specialistai galėtų lengvai įgyti AI žinių. Šį kartą „Leiskite AI paaiškinti AI“ susipažinsime su NPU!

Rugsėjo mėnuo, kai prasideda mokslo metai, taip pat yra laikas, kai daugelis studentų pradeda rinktis kompiuterius. Ar pastebėjote, kad pastaraisiais metais nešiojamuosiuose kompiuteriuose, be įprastų kategorijų, tokių kaip biuro kompiuteriai ir žaidimų nešiojamieji kompiuteriai, atsirado nauja kategorija – „AI nešiojamieji kompiuteriai“? Ar žinote, kas yra NPU, kuris yra „AI nešiojamųjų kompiuterių“ ypatybė, ir koks jo ryšys su AI?

Kas yra NPU?

NPU, pilnas pavadinimas – „Neural Processing Unit“ (neuronų tinklo procesorius), yra specialus lustas, sukurtas dirbtinio intelekto (AI) skaičiavimams. Palyginti su tradiciniais centriniais procesoriais (CPU) ir grafikos procesoriais (GPU), NPU yra specialiai sukurtas AI algoritmams, ypač giliam mokymuisi ir neuronų tinklų modeliams. Tai reiškia, kad jis gali greičiau ir efektyviau atlikti didelio masto matricos skaičiavimus, kurie yra šiuolaikinių AI modelių veikimo pagrindas.

Kodėl NPU susijęs su AI?

AI, ypač giluminio mokymosi modeliai, reikalauja apdoroti didelius duomenų kiekius ir sudėtingus skaičiavimus. Nors tradiciniai CPU gali patenkinti bendrus skaičiavimo poreikius, jų efektyvumas AI užduotyse yra mažesnis. GPU gali padėti šioje srityje, nes jie gerai atlieka lygiagrečius skaičiavimus. Tačiau sparčiai vystantis AI technologijoms, ypač didėjant giliųjų mokymosi modelių poreikiui, NPU tampa būtinas – jis gali efektyviau atlikti didelius matematikos skaičiavimus, reikalingus AI modeliams, suteikdamas didesnį greitį ir mažesnį energijos suvartojimą, taip žymiai pagerindamas AI veikimo efektyvumą.

Kaip veikia NPU?

NPU veikimo principas panašus į žmogaus smegenų neuronų tinklus. AI modelių neuronų tinklai turi apdoroti daugybę matricos skaičiavimų, tokių kaip daugyba ir sudėtis, kad galėtų mokyti ir daryti išvadas iš duomenų. NPU, turėdamas specialią architektūrą, gali greitai atlikti šiuos skaičiavimus ir vienu metu vykdyti kelias lygiagrečias užduotis. Pagrindinė NPU savybė yra ta, kad jo viduje yra daug apdorojimo vienetų, kurie gali vienu metu atlikti kelis skaičiavimo žingsnius, ir sumažinant duomenų perdavimo kliūtis, žymiai padidinti efektyvumą. Be to, NPU taip pat pagerina AI modelių dažnai naudojamas operacijas (pvz., matricos daugybą, konvoliucines operacijas), leidžiančias greičiau atlikti mokymą ir išvadas.

NPU taikymas kasdieniame gyvenime?

Daugelis išmaniųjų telefonų ir išmaniųjų namų įrenginių turi integruotą NPU, kad galėtų atlikti tokias funkcijas kaip veido atpažinimas, balso atpažinimas, balso asistentai, vaizdo apdorojimas ir fotografavimo patirties gerinimas. Pavyzdžiui, kai naudojate telefoną fotografuoti, AI realiu laiku atpažįsta sceną ir automatiškai pagerina fotografavimo efektą – tai yra NPU nuopelnas.

Ateities NPU potencialas

Platesnis NPU taikymas – galime tikėtis, kad daugiau aukštųjų technologijų produktų, tokių kaip autonominis vairavimas, išmanieji medicinos prietaisai, turės NPU. Jis ne tik padės šiems įrenginiams greičiau atlikti AI skaičiavimus, bet ir sumažins energijos suvartojimą, padidins sistemos veikimo laiką. Todėl NPU yra ne tik svarbus šiuolaikinio AI vystymosi variklis, bet ir atliks svarbų vaidmenį ateities technologijų pažangoje.

Redaktoriaus klausimas: Ar man reikia pirkti AI nešiojamąjį kompiuterį su NPU?

Jei dažnai naudojate nešiojamąjį kompiuterį AI susijusioms užduotims, tokioms kaip mašininio mokymosi modelių mokymas, giliųjų mokymosi programų kūrimas ar intensyviai naudojate vaizdo apdorojimą, balso atpažinimą ir kitas programas, kurioms reikia didelės skaičiavimo galios, tada AI nešiojamasis kompiuteris su NPU bus labai patrauklus pasirinkimas. NPU gali žymiai pagerinti šių AI užduočių veikimo efektyvumą, leidžiant jums atlikti sudėtingus skaičiavimus per trumpesnį laiką. Be to, jei esate kūrėjas, dažnai redaguojate nuotraukas, apdorojate vaizdo įrašus ar naudojate tokias priemones kaip Adobe serija, NPU taip pat gali optimizuoti šių įrankių integruotas AI funkcijas, pagerindamas bendrą patirtį. Tačiau, jei jūsų kasdieniai poreikiai yra pagrindiniai, tokie kaip dokumentų tvarkymas, naršymas internete ar kiti bendri tikslai, tada nešiojamasis kompiuteris su NPU gali būti jums nereikalingas.

Jei jus domina, kaip generatyvinis AI gali kurti aukštos kokybės straipsnius, integruoti didelius kalbos modelius į produktus ar įmonės vidinius procesus, galite užpildyti žemiau esančią formą ir susisiekti su generatyvinio AI ekspertais Appar Technologies konsultacijai.