CPU vs GPU vs NPU: Care este diferența?

Odată cu apariția inteligenței artificiale, apare un nou tip de cip de calculator care va fi utilizat din ce în ce mai mult. Până acum ați auzit probabil cu toții de CPU, GPU și, mai recent, NPU. Haideți să deslușim diferența dintre aceste unități de calcul diferite și cum să le utilizăm cel mai bine. Dar mai întâi, o lecție de istorie.

Introduse pentru prima dată în anii 1960, unitățile centrale de procesare (CPU) sunt inima tuturor computerelor, fiind responsabile pentru efectuarea tuturor operațiunilor de bază. Proiectate pentru a fi versatile și capabile să gestioneze o gamă largă de instrucțiuni și operații, acestea sunt ideale pentru rularea sistemelor de operare, a programelor de productivitate și a multor alte aplicații de uz general. Cu toate acestea, odată cu apariția primelor jocuri video 3D și a aplicațiilor grafice avansate, limitările procesoarelor au devenit evidente. Proiectate pentru calculul de uz general, arhitectura lor nu a fost optimizată pentru procesarea paralelă masivă necesară aplicațiilor grafice intensive și simulărilor științifice.

Cu toate acestea, odată cu creșterea cererii de procesare paralelă masivă necesară aplicațiilor grafice intensive și simulărilor științifice, limitările procesoarelor și ale coprocesoarelor matematice au devenit evidente. Acest lucru a condus la dezvoltarea unităților de procesare grafică (GPU) în anii 1990, care au devenit rapid indispensabile și specializate pentru procesarea paralelă a unor cantități mari de date. GPU-urile (disponibile sub formă de cipuri grafice integrate sau plăci grafice autonome) sunt construite cu sute sau mii de nuclee mici, specializate (ALU: unități logice aritmetice) care pot efectua mai multe operații simultan, ceea ce le face ideale pentru redarea grafică și, mai recent, pentru formarea și implementarea modelelor de învățare profundă.

În ultimii câțiva ani, a apărut o nouă categorie numită unități de procesare neuronală (NPU). În timp ce coprocesoarele matematice și GPU-urile au accelerat calculele în virgulă mobilă și procesarea paralelă a unor cantități mari de date, NPU-urile sunt concepute pentru a gestiona în mod eficient multiplicarea și adunarea matricei, ceea ce este esențial pentru inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML), cum ar fi recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și învățarea automată.

În practică, procesoarele, GPU-urile și NPU-urile sunt toate esențiale pentru funcționarea unui computer modern, dar fiecare este optimizat pentru diferite tipuri de calcul și redare. Haideți să le defalcăm.

În centrul oricărui dispozitiv de calcul se află procesorul, denumit adesea "creierul" sistemului. Acesta este cunoscut pentru versatilitatea sa și pentru capacitățile sale de calcul de uz general, datorită unei arhitecturi concepute pentru a gestiona aplicații și sarcini care necesită luarea unor decizii complexe.

Puncte forte

• Compatibilitate - Practic, toate aplicațiile software sunt concepute pentru a rula pe CPU, asigurând o integrare perfectă cu sistemele existente.
  
• Versatilitate - Fie că rulează sisteme de operare sau execută algoritmi complecși, procesoarele pot gestiona cu ușurință diverse sarcini de lucru.

Slăbiciuni

• Paralelism limitat - Procesoarele tradiționale sunt limitate de incapacitatea lor de a gestiona eficient sarcinile paralele, creând blocaje în scenariile de calcul paralel.
  
• Costuri de scalare - Implementarea calculatoarelor bazate pe CPU pentru a satisface nevoile volumelor de lucru AI poate fi prohibitiv de costisitoare, în special pentru implementările la scară largă.
  
  

Proiectate inițial pentru a reda grafică în jocurile video, GPU-urile au schimbat regulile jocului în domeniul inteligenței artificiale cu capacitățile lor de procesare paralelă de neegalat, cum ar fi învățarea profundă și procesarea imaginilor.

Spre deosebire de procesoare, GPU-urile excelează la efectuarea simultană a mii de sarcini de calcul în paralel, ceea ce le face esențiale pentru formarea și operarea rețelelor neuronale complexe.

Puncte forte

• Putere de procesare paralelă - Cu mii de nuclee optimizate pentru calcul paralel, GPU-urile permit o grafică din ce în ce mai realistă. De asemenea, acestea accelerează în mod spectaculos sarcinile de lucru AI, reducând timpul de instruire de la săptămâni la ore.
• Scalabilitate - Exploatând puterea mai multor GPU în paralel, organizațiile își pot scala fără probleme infrastructura de inteligență artificială pentru a-și satisface nevoile în continuă evoluție.

Slăbiciuni

• Cazuri de utilizare specifice - În timp ce GPU-urile excelează în sarcinile de procesare paralelă, este posibil să nu fie la fel de eficiente în cazul aplicațiilor secvențiale sau cu un singur fir, ceea ce limitează versatilitatea acestora

În căutarea inovării în domeniul IA, un nou jucător a intrat în scenă: NPU (Neural Processing Unit). Proiectate de la zero pentru a accelera calculele rețelelor neuronale, NPU sunt adaptate pentru a satisface cerințele învățării profunde și ale volumelor de lucru ale IA. NPU oferă performanțe de neegalat și eficiență energetică prin optimizarea hardware și software.

Puncte forte

• Optimizare specifică IA - NPU sunt special concepute pentru a accelera procesarea și formarea rețelelor neuronale, oferind performanțe superioare față de CPU și GPU.
  
• Eficiență energetică - Prin minimizarea operațiunilor inutile și maximizarea eficienței de calcul, NPU consumă mult mai puțină energie decât echivalentele lor CPU și GPU, ceea ce le face ideale pentru dispozitivele alimentate de baterii și aplicațiile IoT.
  
• Capacități de calcul de margine - NPU sunt potrivite pentru utilizarea în medii de calcul de margine, unde latența redusă și procesarea datelor în timp real sunt esențiale.

Slăbiciuni

• Complexitatea dezvoltării - Dezvoltarea și optimizarea aplicațiilor software pentru NPU necesită expertiză și instrumente specializate, ceea ce poate crește costurile de dezvoltare și timpul de lansare pe piață.
  
• Versatilitate limitată - În timp ce NPU excelează în sarcinile specifice IA, acestea nu sunt potrivite pentru sarcinile de calcul de uz general, ceea ce le limitează aplicabilitatea.