Spisu treści:
- Co to jest GPU, CPU i NPU i jakie są między nimi różnice?
- NPU, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i uczenie głębokie
CPU, GPU, a teraz NPU. Od jakiegoś czasu różni producenci telefonów kładą nacisk na nowy komponent, dotąd nieznany większości. NPU, lub lepiej mówiąc, jednostka przetwarzania neuronowego lub jednostka przetwarzania neutralnego, jest komponentem, który bezpośrednio zakłóca działania związane ze sztuczną inteligencją. Ale czym tak naprawdę jest NPU i co odróżnia ją od procesora i karty graficznej? Widzimy to poniżej.
Co to jest GPU, CPU i NPU i jakie są między nimi różnice?
To, co znamy jako procesor i GPU, to dwa najważniejsze elementy komputera i smartfona. Z grubsza mówiąc, procesor jest jednostką odpowiedzialną za przetwarzanie wszystkich informacji związanych z danymi z aplikacji, programów i procesów systemowych zakotwiczonych w tle.
Na płaszczyźnie fizycznej to nic innego jak jednostka, która rozwiązuje operacje matematyczne i interpretuje je w formie instrukcji. Podobnie jak w przypadku innych komponentów, im wyższa częstotliwość i rdzenie, tym wyższa wydajność dzięki większej zdolności przetwarzania informacji.
Jeśli chodzi o GPU, jednostka przetwarzania grafiki jest przeznaczona do przetwarzania wszystkich informacji związanych z grafiką 3D i 2D. Ponieważ dzisiejsze interfejsy są oparte na złożonych mapach 2D i 3D, zespół potrzebuje drugiej jednostki do pracy z danymi w sposób solwentowy.
Oprócz gier i filmów procesor GPU jest niezwykle przydatny do zarządzania animacjami systemowymi i nagrywaniem wysokiej jakości wideo, a także innych bardziej powierzchownych zadań.
Więc do czego służy NPU? Wspomniany komponent ma na celu otrzymywanie instrukcji z CPU, które wymagają użycia sztucznej inteligencji do znacznie wydajniejszego przetwarzania, a jego działanie jest próbą symulacji funkcji mózgu.
Funkcje, za które odpowiada NPU, mają związek z rozwiązywaniem dużej liczby obliczeń matematycznych w krótkim okresie czasu. Kluczem do tego typu chipów jest szybkość i energooszczędność, przy znacznie większym skoku niż procesory i procesory graficzne.
NPU, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i uczenie głębokie
Widzieliśmy już, czym jest NPU i jaka jest jego główna funkcja, ale jakie zadania wymagają użycia NPU i jakie jest jego rzeczywiste zastosowanie w telefonie komórkowym? Aby wejść w szczegóły, najpierw będziemy musieli wiedzieć, czym są sztuczna inteligencja, uczenie Marchine i uczenie głębokie.
Pierwsza koncepcja dotyczy, na poziomie fizycznym, wszelkich działań, które różnią się w zależności od zastosowania określonego typu oprogramowania. I to jest to, że podczas gdy CPU i GPU rozwiązują operacje, które są wstępnie zdefiniowane przez system, NPU rozwiązuje obliczenia, które mogą się różnić w zależności od użytkownika.
Obliczenia te mogą być związane z obróbką zdjęć w trybie portretowym, stabilizacją wideo w czasie rzeczywistym, obliczeniem w 3D odległości różnych obiektów przez aparat lub przewidywaniem języka na klawiaturze. Zadania, które w skrócie wymagają rozwiązania obliczeń zmiennych w bardzo krótkim czasie.
Jednak prawdziwy klucz do sztucznej inteligencji dotyczy właśnie uczenia maszynowego. Termin ten odnosi się do zdolności określonego typu systemu do uczenia się nawyków użytkowania urządzenia w czasie. NPU jest dokładnie odpowiedzialny za rozwiązanie tych nawyków i odpowiednie działanie. Aktywuj określone funkcje o określonej godzinie, przyspiesz ładowanie aplikacji, których najczęściej używamy na telefonie komórkowym, przewiduj emotikony na klawiaturze, dostosuj zużycie baterii w zależności od pory dnia…
Czym więc jest uczenie głębokie? Ta koncepcja jest bez wątpienia najciekawsza z trzech. Deep Learning odnosi się do operacji NPU, których rozwiązanie nie wymaga interwencji człowieka.
Jego działanie jest bardziej podobna do mózgu i encephalon niż procesora per se , ponieważ jest zdolny do rozwiązywania równań bez konieczności być ustawiony przez użytkownika, ale przez środowisko. W tej chwili jego aplikacja nie jest zbyt rozpowszechniona w obecnych systemach mobilnych, dlatego trzeba będzie poczekać, aż Android i iOS zaimplementują funkcje mające na celu Deep Learning, aby dostosować całe oprogramowanie do potrzeb użytkownika bez aktywnej interwencji.
