NPU (нейронный процессор) — это тип процессора, специально разработанный для ускорения задач машинного обучения, особенно нейронных сетей. Он отличается от ЦП (центрального процессора), который представляет собой процессор общего назначения, способный выполнять различные типы вычислений. NPU оптимизированы для параллельной обработки и матричных операций, что делает их намного быстрее и энергоэффективнее, чем CPU, при выполнении задач искусственного интеллекта.
Если вы подумывали о покупке нового ноутбука, возможно, вы заметили, что многие из них теперь рекламируют в своих характеристиках нейронные процессоры (NPU). Эти NPU очень похожи на оборудование, которое уже давно используется в смартфонах высокого класса. Причиной этой тенденции является стремление оснастить ноутбуки передовыми возможностями искусственного интеллекта, аналогичными мобильным устройствам. Благодаря расширенным функциям, таким как Microsoft Copilot, эти ноутбуки могут выполнять функции искусственного интеллекта локально, не требуя подключения к Интернету, что обеспечивает повышенную безопасность и эффективность. В этой статье мы рассмотрим значение NPU в ноутбуках, почему ваш следующий ноутбук может включать его и стоит ли вам рассматривать возможность покупки ноутбука с возможностями NPU.
Что такое НПУ?
NPU означает блок нейронной обработки. Эти подразделения специализируются на выполнении математических операций, связанных с нейронными сетями, машинным обучением и искусственным интеллектом. Изначально они существовали как отдельные микросхемы. Однако благодаря развитию технологий NPU постепенно интегрируются в системы на кристаллах (SoC), используя одну и ту же платформу с общими компонентами ЦП и графического процессора.
NPU предназначены для ускорения машинного обучения, известного как задачи искусственного интеллекта.
Как аналитик, я бы перефразировал это следующим образом:
Как технический энтузиаст, я рад видеть рост количества нейронных процессоров (NPU) на рынке ноутбуков и ПК. Чип Apple M4, платформа Qualcomm Snapdragon X Elite, новейшие чипсеты AMD и Intel — все они оснащены этими мощными компонентами. Хотя графические процессоры NVIDIA и не идентичны, они близки по своим замечательным способностям к обработке чисел. Тенденция очевидна: NPU становятся все более распространенными в технологиях.
Зачем гаджетам нужен NPU?
Проще говоря, нейронные процессоры (NPU) — это специализированные устройства, предназначенные для управления задачами машинного обучения и другими математически интенсивными нагрузками. По сути, они позволяют реализовать возможности искусственного интеллекта на устройствах, а не полагаться на облачные вычисления. С ростом распространенности ИИ в различных приложениях интеграция этой поддержки непосредственно в продукты является значительным достижением в разработке и внедрении ИИ на устройствах.
Многие современные приложения искусственного интеллекта полагаются на облачную обработку, но эта установка имеет определенные недостатки. Одной из проблем является задержка и зависимость от сети: вы не сможете использовать определенные инструменты в автономном режиме или столкнетесь с увеличенным временем ожидания в периоды большого трафика. Кроме того, передача данных через Интернет для обработки сопряжена с риском безопасности, особенно при работе с системами искусственного интеллекта, которые обрабатывают конфиденциальную личную информацию, такими как Recall от Microsoft.
Проще говоря, обычно лучше, чтобы процессы ИИ работали непосредственно на устройствах. Однако сложные задачи ИИ предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам и могут не работать оптимально при использовании стандартного оборудования. Вы могли столкнуться с этой проблемой, если попытались сгенерировать изображения с помощью Stable Diffusion на ноутбуке — процесс может быть мучительно медленным для более сложных задач, в то время как менее требовательные задачи искусственного интеллекта все равно могут адекватно работать на процессорах.
NPU позволяют задачам ИИ выполняться на устройстве без необходимости подключения к Интернету.
Один из способов профессионально перефразировать это: для быстрого решения сложных задач рекомендуется использовать специализированное оборудование, такое как нейронные процессоры (NPU). Хотя дальнейшее изучение возможностей NPU представлено в последующих разделах этой статьи, важно отметить, что они значительно превосходят процессоры в выполнении задач ИИ с впечатляющей эффективностью. Их производительность часто измеряется триллионами операций в секунду (TOPS), но этот показатель может не дать четкого понимания конкретных решаемых задач. Вместо этого рассмотрите возможность сосредоточиться на показателях, показывающих скорость обработки для больших моделей, таких как время обработки токена.
Как заядлый поклонник передовых технологий, я был бы рад объяснить, как рейтинг TOPS (тера операций в секунду) играет роль, когда речь идет о процессорах в смартфонах и ранних NPU (нейронных процессорах) ноутбуков. Проще говоря, эти устройства обычно набирают десятки TOPS. Это означает, что они могут эффективно решать фундаментальные задачи искусственного интеллекта, такие как обнаружение объектов камеры для применения размытия боке или обобщения текста.
Отличается ли NPU от CPU?
Нейронный процессор (NPU) значительно отличается от центрального процессора (ЦП) с точки зрения задач, для решения которых он предназначен. Стандартный процессор вашего ноутбука или смартфона универсален и подходит для различных приложений, а NPU специально разработан для решения сложных вычислительных задач, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением.
Задачи машинного обучения имеют особые характеристики, которые отличаются от обычных вычислительных нагрузок. Они в значительной степени полагаются на математические вычисления, включающие повторяющиеся, трудоемкие операции, такие как умножение матриц. Более того, модели машинного обучения часто обрабатывают данные в нетрадиционных форматах, например, шестнадцати-, восьми- или даже четырехбитные целые числа. Напротив, стандартная архитектура ЦП в первую очередь предназначена для 64-битных целых чисел и арифметических операций с плавающей запятой, включая дополнительные инструкции.
NPU быстрее и более энергоэффективен при выполнении задач искусственного интеллекта по сравнению с CPU.
Как технический энтузиаст, я бы сказал: когда дело доходит до создания нейронного процессора (NPU) для массовых параллельных вычислений конкретных функций, результаты впечатляют. Более высокая производительность достигается за счет меньшего количества энергии, затрачиваемой на ненужные функции, которые не способствуют выполнению поставленной задачи. Однако не все NPU одинаковы. Помимо своих способностей к обработке чисел, они могут выполнять различные целочисленные типы и операции. Например, некоторые мобильные NPU работают в форматах INT8 или даже INT4 для повышения энергоэффективности, но более продвинутые модели FP16 обеспечивают лучшую точность. Однако если вам требуются расширенные вычислительные возможности, автономные графические процессоры и внешние ускорители остаются более мощными и универсальными, чем интегрированные NPU, когда дело касается поддержки форматов.
ЦП могут выполнять задачи машинного обучения в качестве резервного варианта, хотя обычно они гораздо менее эффективны, чем специализированное оборудование, такое как нейронные процессоры (NPU). Современные процессоры таких компаний, как Arm, Apple, Intel и AMD, оснащены необходимыми математическими инструкциями и некоторыми меньшими уровнями квантования для машинного обучения. Однако их основным ограничением является неспособность одновременно выполнять большое количество этих функций или быстро перемещать данные между памятью и процессорами. Именно здесь NPU превосходят других, поскольку они разработаны специально для параллельной обработки и быстрой передачи данных.
Стоит ли покупать ноутбук с NPU?
Если вы не особо заинтересованы в развитии технологий искусственного интеллекта, нейронные процессоры (NPU) могут вам не понадобиться. Однако они имеют решающее значение для доступа к некоторым новейшим функциям приложений как для мобильных устройств, так и для персональных компьютеров.
Microsoft Copilot Plus устанавливает минимальные требования в 40 TOPS (триллионы операций в секунду) для своего нейронного процессора (NPU). Это необходимо для запуска Windows Recall. К сожалению, процессоры Intel Meteor Lake и AMD Ryzen 8000 в современных ноутбуках не достигают этой отметки. Однако недавно анонсированные чипы AMD Stix Point Ryzen соответствуют этому условию. Вам не придется долго ждать альтернатив x64 ноутбукам Snapdragon X Elite на базе Arm, поскольку ожидается, что ноутбуки на базе Stix Point появятся в первой половине 2024 года.
Передовые компьютерные приложения, такие как Audacity, DaVinci Resolve, Zoom и другие, постепенно интегрируют более сложные функции искусственного интеллекта (ИИ) на устройстве. Хотя эти функции искусственного интеллекта не являются жизненно важными для фундаментальных задач, они набирают популярность и могут стать важным фактором при совершении следующей покупки, если вы часто используете эти приложения.
CoPilot Plus будет поддерживаться только на ноутбуках с достаточно мощным NPU.
В сфере смартфонов бренды предлагают разнообразные функции и возможности. Например, технология Samsung Galaxy AI является эксклюзивной для высококлассных телефонов серии Galaxy S, таких как Galaxy S21 Ultra. В бюджетных моделях, таких как Galaxy A55, отсутствуют некоторые расширенные функции, такие как чат-ассист или переводчик, из-за недостаточной вычислительной мощности. Однако некоторые функции Samsung работают в облаке, но они могут быть недоступны при более доступных покупках. Что касается Google, он демонстрирует аналогичную картину в отношении согласованности функций. Pixel 8 Pro может похвастаться лучшими улучшениями искусственного интеллекта Google, такими как Video Boost. Между тем, Pixel 8 и даже бюджетный 8a поддерживают многие из тех же инструментов искусственного интеллекта.
В конце концов, появился искусственный интеллект (ИИ), и нейронные процессоры (NPU) необходимы для доступа к расширенным возможностям устройства, которые старое оборудование не может поддерживать. Однако мы находимся только в начале пути использования ИИ, особенно в ноутбуках. Требования к программному обеспечению и аппаратным возможностям будут продолжать расширяться в будущем. Поэтому выжидательная позиция, прежде чем приступить к делу, может оказаться полезной.
Смотрите также
- Представлен первый взгляд на ужасающую новую ошибку Годзиллы Кайдзю
- Дядя Бен наконец-то стал супергероем в продолжающемся сериале «Человек-паук»
- Я перешел с наушников Bose QuietComfort Ultra на Bowers & Wilkins Pi8 и изо всех сил пытаюсь вернуться обратно.
- ТКЛ П755К (65П755К)
- Ищете гладкие и шелковистые подставки? Получите скидку 180 фунтов стерлингов на эти полнозвучные Focals.
- Режиссер Келли Марсел объясняет выбор Энди Серкиса на роль Кнулла в «Веноме: Последний танец»
- Hasbro Marvel Legends раскрывает новый взгляд на Капитана Америку, Красного Халка и Сокола из «Капитан Америка: О дивный новый мир»
- Нет необходимости совершенствовать свои навыки письма: искусственный интеллект Google теперь сделает ваш звук в Gmail более умным.
- Ходят слухи, что Marvel надеется вернуть Гвинет Пэлтроу в «Судный день» и «Секретные войны»
- Я заменил Panasonic OLED на Samsung QD-OLED, и мне очень не хватает этой особенности.
2024-06-15 20:11