CPU vs GPU vs NPU: Hvad er forskellen?

Med fremkomsten af AI kommer en ny type computerchip, som vil blive brugt mere og mere. Nu har du sikkert alle sammen hørt om CPU'en, GPU'en og for nylig NPU'en. Lad os se nærmere på forskellen mellem disse forskellige computerenheder, og hvordan man bedst bruger dem. Men først en historielektion.

CPU'er (central processing units), der blev introduceret i 1960'erne, er det bankende hjerte i alle computere og er ansvarlige for at udføre alle grundlæggende operationer. De er designet til at være alsidige og i stand til at håndtere en bred vifte af instruktioner og operationer, og de er ideelle til at køre operativsystemer, produktivitetssoftware og mange andre generelle anvendelser. Men med fremkomsten af de første 3D-videospil og avancerede grafikprogrammer blev CPU'ernes begrænsninger tydelige. De er designet til generel databehandling, men deres arkitektur var ikke optimeret til den massive parallelle behandling, der kræves af grafikintensive programmer og videnskabelige simuleringer.

Men med den voksende efterspørgsel efter massiv parallelbehandling, som grafikintensive applikationer og videnskabelige simuleringer kræver, blev begrænsningerne i CPU'er og matematiske coprocessorer tydelige. Det førte til udviklingen af grafikprocessorenheder (GPU'er) i 1990'erne, som hurtigt blev uundværlige og specialiserede til parallel behandling af store datamængder. GPU'er (der fås som integrerede grafikchips eller selvstændige grafikkort) er bygget med hundredvis eller tusindvis af små, specialiserede kerner (ALU'er: Arithmetic Logic Units), der kan udføre flere operationer samtidig, hvilket gør dem ideelle til grafikrendering og for nylig til træning og implementering af deep learning-modeller.

I de sidste par år er der opstået en ny kategori kaldet Neural Processing Units (NPU'er). Mens matematiske coprocessorer og GPU'er har fremskyndet beregninger med flydende komma og parallel behandling af store datamængder, er NPU'er designet til effektivt at håndtere matrixmultiplikation og -addition, hvilket er afgørende for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) som f.eks. billedgenkendelse, behandling af naturligt sprog og maskinlæring.

I praksis er CPU'er, GPU'er og NPU'er alle vigtige for driften af en moderne computer, men de er hver især optimeret til forskellige typer beregninger og gengivelser. Lad os bryde det ned.

Kernen i enhver computerenhed er processoren, som ofte kaldes systemets "hjerne". Den er kendt for sin alsidighed og sine generelle computeregenskaber takket være en arkitektur, der er designet til at håndtere applikationer og opgaver, der kræver kompleks beslutningstagning.

Styrker

• Kompatibilitet - Stort set alle softwareprogrammer er designet til at køre på CPU'en, hvilket sikrer problemfri integration med eksisterende systemer.
  
• Alsidighed - Uanset om de kører operativsystemer eller udfører komplekse algoritmer, kan CPU'er nemt håndtere forskellige arbejdsbyrder.

Svagheder

• Begrænset parallelitet - Traditionelle CPU'er er begrænsede af deres manglende evne til effektivt at håndtere parallelle opgaver, hvilket skaber flaskehalse i parallelle beregningsscenarier.
  
• Skaleringsomkostninger - Implementering af CPU-baseret databehandling for at opfylde behovene for AI-arbejdsbelastninger kan være uoverkommeligt dyrt, især ved store implementeringer.
  
  

GPU'er blev oprindeligt designet til at gengive grafik i videospil, men de har ændret spillet inden for AI med deres uovertrufne parallelbehandlingskapacitet, f.eks. inden for deep learning og billedbehandling.

I modsætning til CPU'er udmærker GPU'er sig ved at udføre tusindvis af beregningsopgaver samtidigt i parallel, hvilket gør dem afgørende for træning og drift af komplekse neurale netværk.

Styrker

• Parallel processorkraft - Med tusindvis af kerner, der er optimeret til parallel databehandling, muliggør GPU'er stadig mere realistisk grafik. De fremskynder også AI-arbejdsbelastninger dramatisk og reducerer træningstiderne fra uger til timer.
• Skalerbarhed - Ved at udnytte kraften i flere GPU'er parallelt kan organisationer problemfrit skalere deres AI-infrastruktur for at imødekomme deres skiftende behov.

Svagheder

• Specifikke brugsscenarier - Mens GPU'er udmærker sig ved parallelle behandlingsopgaver, er de måske ikke så effektive til sekventielle eller enkelttrådede applikationer, hvilket begrænser deres alsidighed.

I jagten på AI-innovation er der kommet en ny spiller på banen: NPU'en (Neural Processing Unit). NPU'er er designet fra bunden til at accelerere neurale netværksberegninger og er skræddersyet til at opfylde kravene til deep learning og AI-arbejdsbelastninger. NPU'er leverer uovertruffen ydeevne og strømeffektivitet gennem hardware- og softwareoptimering.

Styrker

• AI-specifik optimering - NPU'er er specielt designet til at fremskynde behandlingen og træningen af neurale netværk, hvilket giver en bedre ydeevne end CPU'er og GPU'er.
  
• Energieffektivitet - Ved at minimere unødvendige operationer og maksimere beregningseffektiviteten bruger NPU'er langt mindre strøm end deres CPU- og GPU-modstykker, hvilket gør dem ideelle til batteridrevne enheder og IoT-applikationer.
  
• Edge computing-funktioner - NPU'er er velegnede til brug i edge computing-miljøer, hvor lav latenstid og databehandling i realtid er afgørende.

Svagheder

• Udviklingskompleksitet - Udvikling og optimering af softwareprogrammer til NPU'er kræver specialiseret ekspertise og værktøjer, hvilket kan øge udviklingsomkostningerne og time-to-market.
  
• Begrænset alsidighed - Mens NPU'er udmærker sig ved AI-specifikke opgaver, er de ikke velegnede til generelle computeropgaver, hvilket begrænser deres anvendelighed.