Cuprins:
- Ce este GPU, CPU și NPU și care sunt diferențele lor?
- NPU, inteligență artificială, învățare automată și învățare profundă
CPU, GPU și acum NPU. De ceva timp, diferiții producători de telefoane au subliniat o nouă componentă necunoscută până acum de majoritatea. NPU, sau mai bine spus, Unitatea de procesare neuronală sau Unitatea de procesare neutră, este o componentă care interferează direct cu activitățile legate de inteligența artificială. Dar ce este cu adevărat NPU și ce îl diferențiază de CPU și GPU? O vedem mai jos.
Ce este GPU, CPU și NPU și care sunt diferențele lor?
Ceea ce cunoaștem sub numele de CPU și GPU sunt două dintre cele mai importante componente ale unui computer și ale unui smartphone. Aproximativ, CPU este unitatea responsabilă de procesarea tuturor informațiilor legate de datele din aplicații, programe și procese de sistem ancorate în fundal.
Pe un plan fizic nu este altceva decât o unitate care rezolvă operații matematice și le interpretează sub formă de instrucțiuni. Ca și în cazul altor componente, cu cât frecvența și nucleele sunt mai mari, cu atât performanța este mai mare, având o capacitate mai mare de procesare a informațiilor.
În ceea ce privește GPU, Unitatea de procesare grafică este destinată procesării tuturor informațiilor legate de grafica 3D și 2D. Deoarece interfețele de astăzi se bazează pe hărți complexe 2D și 3D, echipa necesită o a doua unitate pentru a lucra cu datele într-un mod solvent.
În plus față de jocuri și videoclipuri, GPU este extrem de util pentru gestionarea animațiilor de sistem și a înregistrării video de înaltă calitate, printre alte sarcini mai superficiale.
Deci, la ce servește NPU? Această componentă este destinată să primească instrucțiunile de la CPU care necesită utilizarea inteligenței artificiale pentru a fi procesate mult mai eficient, iar funcționarea sa încearcă să simuleze funcțiile unui creier.
Funcțiile de care este responsabil NPU au legătură cu rezolvarea unei cantități mari de calcule matematice într-o perioadă scurtă de timp. Cheia acestui tip de cip se bazează pe viteză și eficiență energetică, cu o deplasare mult mai mare decât CPU-urile și GPU-urile.
NPU, inteligență artificială, învățare automată și învățare profundă
Am văzut deja care este NPU și care este funcția sa principală, dar ce sarcini necesită utilizarea NPU și care este aplicația sa efectivă pe un telefon mobil? Pentru a intra în detaliu, va trebui mai întâi să știm ce sunt inteligența artificială, învățarea marchină și învățarea profundă.
Primul concept are legătură, la nivel fizic, cu toată activitatea care variază în funcție de utilizarea unui anumit tip de software. Și este că, în timp ce CPU și GPU rezolvă operațiuni care sunt predefinite de sistem, NPU rezolvă calcule care pot varia în funcție de utilizator.
Aceste calcule pot fi legate de procesarea fotografiilor în modul portret, stabilizarea unui videoclip în timp real, calculul în 3D al distanței diferitelor obiecte prin intermediul camerei sau predicția limbajului de pe tastatură. Sarcini care, pe scurt, necesită rezoluția calculelor variabile într-o perioadă foarte scurtă de timp.
Dar adevărata cheie a inteligenței artificiale are legătură tocmai cu învățarea automată. Acest termen se referă la capacitatea unui anumit tip de sistem de a învăța obiceiurile de utilizare ale unui dispozitiv în timp. NPU se ocupă tocmai de rezolvarea acestor obiceiuri și de acțiune în consecință. Activați anumite funcții la o anumită oră, accelerați încărcarea aplicațiilor pe care le folosim cel mai mult pe un telefon mobil, preziceți emoticoane pe tastatură, reglați utilizarea bateriei în funcție de ora din zi…
Deci, ce este învățarea profundă? Acest concept este fără îndoială cel mai interesant dintre cele trei. Învățarea profundă se referă la operațiunile NPU care nu necesită intervenția umană pentru a fi rezolvate.
Funcționarea sa este mai asemănătoare cu cea a unui creier și a unui encefal decât cea a unui procesor în sine , fiind capabilă să rezolve ecuații fără a fi nevoie să fie setate de utilizator, ci de mediu. În momentul de față, aplicația sa nu este foarte răspândită în sistemele mobile actuale, așa că va fi necesar să așteptați ca Android și iOS să implementeze funcții care vizează Deep Learning pentru a adapta toate software-ul la nevoile utilizatorului fără ca acesta să intervină în mod activ.
