Zkratka NPU a vše, co byste o ní měli vědět

Víte, co se skrývá za zkratkou NPU, která je v počítačovém světě žhavým tématem? Proč je často spojována se segmentem umělé inteligence a kde jinde nachází své užití?

Umělá inteligence je trendem současné doby, o tom není žádných pochyb. Svět technologií jde v tomto směru neuvěřitelným tempem kupředu, a to se týká i vývoje výpočetní techniky, potažmo jednotlivých komponent. Ty totiž musí být schopné pracovat s umělou inteligencí z pohledu strojového učení a provádění jednotlivých úkonů.

Právě v této souvislosti se můžete setkat se zkratkou NPU, která vznikla ze slovního spojení Neural Processing Unit neboli Neuronová procesorová jednotka. Ta je konkurentem čili pomocným nástrojem CPU a GPU. Jejich práce v kombinaci s umělou inteligencí totiž není tak efektivní, jako v případě neuronového procesoru. Ten je navržen přímo pro zpracování výpočtů umělé inteligence a do značné míry simuluje neurální síť lidského mozku.

CPU vs GPU vs NPU

Na úvod je vhodné zmínit základní srovnání mezi procesorem, grafickým výkonem a NPU z pohledu práce s umělou inteligencí. Standardním provedením CPU je velká vyrovnávací paměť a několik výkonných jader. Toto řešení samozřejmě pracuje s AI, avšak je primárně určeno k běžným výpočtům. Proto CPU cílí především na chod systému.

GPU v roli rychlého zpracovatele graficky disponuje paralelními multiprocesory SM a jeho doménou je grafika a numerické výpočty. Dokáže sice zpracovávat velké množství informací, ale je k tomu používána víceméně hrubá síla této technologie, která s efektivitou nemá příliš společného.

Přesně kvůli tomu vznikly neuronové procesory označované zkratkou NPU, jenž jsou zaměřeny na práci s umělou inteligencí a jejich doménou jsou speciální jádra určená pro zpracování tenzorů. Hlavní předností tohoto řešení je hluboké učení AI.

NPU – Důležitá fakta

NPU se pyšní unikátním architektonickým návrhem. Na rozdíl od CPU a GPU dokáže lépe pracovat s výpočty díky obsahu velkého množství výpočetních jednotek. Pro maticové výpočty a pro souběžné vyhotovení více kroků najednou je neuronová procesorová jednotka zcela ideální záležitostí. Jednou z největších dominant NPU je již zmiňovaná efektivita, která se promítá do spotřeby. Oproti CPU a GPU dokáže NPU zpracovávat hromadu informací s minimální spotřebou energie. Na tento benefit se váží i mnohé jiné.

• Spoustu informací je možné tvořit offline bez použití cloudového řešení.
• Díky lokálnímu výpočtu jsou výsledky rychle dostupné.
• V potaz je bráno chování uživatele, tedy důraz kladný na inteligentní přizpůsobení.

Na vývoj neuronové procesorové jednotky se vrhla velká spousta výrobců výpočetní techniky a obecně technologií. Patří mezi ně samozřejmě společnosti Intel, AMD, Apple, ale také Qualcomm a další. Možná i díky tomu, že každý k celé tematice přistupuje trochu odlišně a cílí na vlastní architekturu, můžete narazit na rozdíly v implementaci a určité komplikace. Každý hledá svoji rovnováhu mezi výkonem a výslednou efektivitou. Zároveň je třeba počítat se závislostí na konkrétním softwaru, s nímž daný NPU využije svůj potenciál na maximum. Optimalizace aplikací je tedy nevyhnutelná. Zároveň si uvědomte, že NPU svým výkonem nenahradí GPU, takže u rozsáhlejšího 3D renderování jednoduše ztrácí.

Využitelnost NPU v praxi

Kombinace neuronového procesoru a umělé inteligence AI poskytuje bohaté možnosti využití. Budete schopni zpracovávat biliony operací za vteřinu, tedy velké objemy dat. Značná šířka pásma v reálném čase se týká propracovaného zpracování obrazu, rozpoznávání hlasu, vylepšování fotografií, hlasových asistentů, analyzování videí, generování obrázků, překládání textů a identifikace obličejů v reálném čase. Nezávislost na cloudu a schopnost pracovat efektivně přináší zautomatizování mnoha každodenních úloh. NPU se kvůli tomu podílí na plynulejším chodu systému a moderní zařízení jsou díky přednostem neuronových procesorů déle udržitelné.

TOPS jako měrná jednotka

Pokud si začnete všímat NPU v technologiích, potažmo výpočetní technice, zaregistrujete další poměrně důležitou zkratku TOPS. Ta definuje jediné – Tera Operations per Second. Jde o měrnou jednotku výkonu neuronového procesoru, která sice nemusí být zcela přesná, ale mnohé napoví. I když mají různé NPU rozdílné číslo TOPS, můžete si udělat představu, co taková neuronová procesorová jednotka dokáže.

Vzhledem k tomu, že jde o počet operací za vteřinu platí, že čím vyšší číslo, tím více úloh umělá inteligence zvládne. Zároveň lze tento údaj sledovat s ohledem na využití konkrétní AI vyžadující minimální hodnotu TOPS. Pakliže chcete mít plnou podporu potenciálu dané umělé inteligence, není radno tento údaj podceňovat. Při výběru procesoru NPU si ujasněte, co od AI očekáváte, aby splňoval požadavky v rámci TOPS. Měrná jednotka výkonu umělé inteligence je zkrátka důležitá.

NPU v různých zařízeních

Většina čtenářů asi správně tuší, že zkratka NPU není jen záležitostí výpočetní techniky. Umělá inteligence se propisuje v podstatě do všech moderních technologií. Typickým příkladem jsou mobilní telefony, automobily, zdravotnická technika, televizory a další výrobky. Obvykle se jedná o high-tech produkty, kde má neuronový proces v kombinaci s umělou inteligencí své pevné místo.

Z výše uvedeného jednoznačně vyplývá, že NPU je v současnosti bráno, jako měřítko technologického pokroku, to je bez debat. Nový parametr pro porovnávání, který při nákupu zařízení bude sehrávat důležitou roli. Inovativní součást výpočetní techniky, jíž v budoucnu čeká celkem velký potenciál. AI výpočty jsou hudbou budoucnosti a NPU bude při pořizování notebooku či jiné výpočetní techniky pomyslným odrazovým můstkem.