CPU vs GPU vs NPU: Wat is het verschil?

Met de komst van AI komt er een nieuw type computerchip dat steeds meer gebruikt gaat worden. Inmiddels heb je waarschijnlijk allemaal gehoord van de CPU, de GPU en meer recentelijk de NPU. Laten we het verschil tussen deze verschillende rekeneenheden eens op een rijtje zetten en kijken hoe je ze het beste kunt gebruiken. Maar eerst een geschiedenisles.

CPU's (centrale verwerkingseenheden) werden voor het eerst geïntroduceerd in de jaren 60. Ze vormen het kloppend hart van alle computers en zijn verantwoordelijk voor het uitvoeren van alle basisbewerkingen. Ze zijn ontworpen om veelzijdig te zijn en een breed scala aan instructies en bewerkingen aan te kunnen. Daarom zijn ze ideaal voor het uitvoeren van besturingssystemen, productiviteitssoftware en vele andere algemene toepassingen. Met de komst van de eerste 3D videogames en geavanceerde grafische toepassingen werden de beperkingen van CPU's echter duidelijk. Ontworpen voor algemeen computergebruik, was hun architectuur niet geoptimaliseerd voor de massale parallelle verwerking die nodig is voor grafisch-intensieve toepassingen en wetenschappelijke simulaties.

Met de groeiende vraag naar massale parallelle verwerking die nodig is voor grafisch-intensieve toepassingen en wetenschappelijke simulaties, werden de beperkingen van CPU's en wiskundecoprocessors echter duidelijk. Dit leidde tot de ontwikkeling van grafische verwerkingseenheden (GPU's) in de jaren 1990, die al snel onmisbaar en gespecialiseerd werden voor het parallel verwerken van grote hoeveelheden gegevens. GPU's (verkrijgbaar als geïntegreerde grafische chips of stand-alone grafische kaarten) zijn gebouwd met honderden of duizenden kleine, gespecialiseerde kernen (ALU's: Arithmetic Logic Units) die meerdere bewerkingen tegelijk kunnen uitvoeren, waardoor ze ideaal zijn voor grafische rendering en, meer recent, voor het trainen en inzetten van deep learning modellen.

In de afgelopen paar jaar is er een nieuwe categorie ontstaan die Neural Processing Units (NPU's) wordt genoemd. Terwijl wiskundecoprocessors en GPU's drijvende-kommaberekeningen en parallelle verwerking van grote hoeveelheden gegevens hebben versneld, zijn NPU's ontworpen om efficiënt matrixvermenigvuldigingen en optellingen uit te voeren, wat essentieel is voor kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) werklasten zoals beeldherkenning, verwerking van natuurlijke taal en machinaal leren.

In de praktijk zijn CPU's, GPU's en NPU's allemaal essentieel voor de werking van een moderne computer, maar ze zijn allemaal geoptimaliseerd voor verschillende soorten berekeningen en rendering. Laten we het eens uitsplitsen.

Het hart van elk computerapparaat is de processor, vaak het "brein" van het systeem genoemd. Hij staat bekend om zijn veelzijdigheid en universele rekencapaciteiten, dankzij een architectuur die is ontworpen om toepassingen en taken te beheren die complexe beslissingen vereisen.

Sterke punten

• Compatibiliteit
  Vrijwel alle softwaretoepassingen zijn ontworpen om op de CPU te draaien, zodat ze naadloos integreren met bestaande systemen.
  
• Veelzijdigheid
  Of het nu gaat om het draaien van besturingssystemen of het uitvoeren van complexe algoritmen, CPU's kunnen met gemak verschillende werklasten aan.

Zwakke punten

• Beperkt parallellisme
  Traditionele CPU's zijn beperkt doordat ze parallelle taken niet efficiënt aankunnen, waardoor knelpunten ontstaan in scenario's voor parallel rekenen.
  
• Schaalkosten
  Het implementeren van CPU-gebaseerde computing om te voldoen aan de behoeften van AI workloads kan onbetaalbaar duur zijn, vooral voor grootschalige implementaties.
  
  

GPU's zijn oorspronkelijk ontworpen voor het renderen van graphics in videogames, maar hebben het spel veranderd op het gebied van AI met hun ongeëvenaarde parallelle verwerkingsmogelijkheden, zoals deep learning en beeldverwerking.

In tegenstelling tot CPU's blinken GPU's uit in het parallel uitvoeren van duizenden rekentaken tegelijk, waardoor ze essentieel zijn voor het trainen en aansturen van complexe neurale netwerken.

Sterke punten

• Parallelle verwerkingskracht
  Met duizenden kernen die geoptimaliseerd zijn voor parallel rekenen, maken GPU's steeds realistischere graphics mogelijk. Ze versnellen AI-workloads ook aanzienlijk, waardoor de trainingstijd wordt teruggebracht van weken tot uren.
• Schaalbaarheid
  Door de kracht van meerdere parallelle GPU's te benutten, kunnen organisaties hun AI-infrastructuur naadloos schalen om aan hun veranderende behoeften te voldoen.

Zwakke punten

• Specifieke gebruikssituaties
  Hoewel GPU's uitblinken in parallelle verwerkingstaken, zijn ze niet zo efficiënt in sequentiële of single-threaded toepassingen, waardoor hun veelzijdigheid beperkt is.

In de zoektocht naar AI-innovatie heeft een nieuwe speler zijn intrede gedaan: de NPU (Neural Processing Unit). NPU's zijn vanaf de basis ontworpen om neurale netwerkberekeningen te versnellen en zijn op maat gemaakt om aan de eisen van deep learning en AI-workloads te voldoen. NPU's leveren ongeëvenaarde prestaties en zijn energiezuinig dankzij hardware- en softwareoptimalisatie.

Sterke punten

• AI-specifieke optimalisatie
  NPU's zijn speciaal ontworpen om de verwerking en training van neurale netwerken te versnellen, waardoor ze superieure prestaties leveren ten opzichte van CPU's en GPU's.
  
• Energie-efficiëntie
  Door onnodige bewerkingen te minimaliseren en de rekenefficiëntie te maximaliseren, verbruiken NPU's veel minder stroom dan hun tegenhangers CPU en GPU, waardoor ze ideaal zijn voor apparaten die op batterijen werken en IoT-toepassingen.
  
• Edge computing-mogelijkheden
  NPU's zijn zeer geschikt voor gebruik in edge computing-omgevingen waar een lage latentie en real-time gegevensverwerking essentieel zijn.

Zwakke punten

• Ontwikkelingscomplexiteit
  Het ontwikkelen en optimaliseren van softwaretoepassingen voor NPU's vereist gespecialiseerde expertise en hulpmiddelen, waardoor de ontwikkelingskosten en de time-to-market kunnen toenemen.
  
• Beperkte veelzijdigheid
  Hoewel NPU's uitblinken in AI-specifieke taken, zijn ze niet goed geschikt voor algemene rekentaken, wat hun toepasbaarheid beperkt.