CPU vs GPU vs NPU: Jaka jest różnica?

Wraz z nadejściem sztucznej inteligencji pojawia się nowy typ układu komputerowego, który będzie coraz częściej wykorzystywany. Prawdopodobnie wszyscy słyszeli już o CPU, GPU, a ostatnio o NPU. Rozszyfrujmy różnicę między tymi różnymi jednostkami obliczeniowymi i dowiedzmy się, jak najlepiej z nich korzystać. Ale najpierw lekcja historii.

Wprowadzone po raz pierwszy w latach 60-tych, procesory (jednostki centralne) są bijącym sercem wszystkich komputerów, odpowiedzialnym za wykonywanie wszystkich podstawowych operacji. Zaprojektowane tak, aby były wszechstronne i zdolne do obsługi szerokiego zakresu instrukcji i operacji, są idealne do uruchamiania systemów operacyjnych, oprogramowania zwiększającego produktywność i wielu innych aplikacji ogólnego przeznaczenia. Jednak wraz z pojawieniem się pierwszych gier wideo 3D i zaawansowanych aplikacji graficznych, ograniczenia procesorów stały się oczywiste. Zaprojektowane z myślą o obliczeniach ogólnego przeznaczenia, ich architektura nie była zoptymalizowana pod kątem masowego przetwarzania równoległego wymaganego przez aplikacje intensywnie wykorzystujące grafikę i symulacje naukowe.

Jednak wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na masowe przetwarzanie równoległe wymagane przez aplikacje intensywnie wykorzystujące grafikę i symulacje naukowe, ograniczenia procesorów centralnych i koprocesorów matematycznych stały się oczywiste. Doprowadziło to do rozwoju procesorów graficznych (GPU) w latach 90-tych, które szybko stały się niezbędne i wyspecjalizowane do równoległego przetwarzania dużych ilości danych. Procesory graficzne (dostępne jako zintegrowane układy graficzne lub samodzielne karty graficzne) są zbudowane z setek lub tysięcy małych, wyspecjalizowanych rdzeni (ALU: Arithmetic Logic Units), które mogą wykonywać wiele operacji jednocześnie, co czyni je idealnymi do renderowania grafiki, a ostatnio także do trenowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia.

W ciągu ostatnich kilku lat pojawiła się nowa kategoria o nazwie Neural Processing Units (NPU). Podczas gdy koprocesory matematyczne i układy GPU przyspieszyły obliczenia zmiennoprzecinkowe i równoległe przetwarzanie dużych ilości danych, jednostki NPU zostały zaprojektowane z myślą o wydajnej obsłudze mnożenia i dodawania macierzy, co jest niezbędne w przypadku obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML), takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe.

W praktyce procesory CPU, GPU i NPU są niezbędne do działania nowoczesnego komputera, ale każdy z nich jest zoptymalizowany pod kątem różnych typów obliczeń i renderowania. Rozłóżmy to na czynniki pierwsze.

Sercem każdego urządzenia komputerowego jest procesor, często nazywany "mózgiem" systemu. Jest on znany ze swojej wszechstronności i możliwości obliczeniowych ogólnego przeznaczenia, dzięki architekturze zaprojektowanej do zarządzania aplikacjami i zadaniami wymagającymi podejmowania złożonych decyzji.

Mocne strony

• Kompatybilność
  Praktycznie wszystkie aplikacje są zaprojektowane do pracy z procesorem, zapewniając bezproblemową integrację z istniejącymi systemami.
  
• Wszechstronność
  Niezależnie od tego, czy chodzi o uruchamianie systemów operacyjnych, czy wykonywanie złożonych algorytmów, procesory mogą z łatwością obsługiwać różne obciążenia.

Słabe strony

• Ograniczona równoległość
  Tradycyjne procesory są ograniczone przez ich niezdolność do wydajnej obsługi zadań równoległych, tworząc wąskie gardła w scenariuszach obliczeń równoległych.
  
• Koszt skalowania
  Wdrożenie obliczeń opartych na CPU w celu zaspokojenia potrzeb obciążeń AI może być zbyt kosztowne, zwłaszcza w przypadku wdrożeń na dużą skalę.
  
  

Pierwotnie zaprojektowane do renderowania grafiki w grach wideo, układy GPU zmieniły zasady gry w sztucznej inteligencji dzięki niezrównanym możliwościom przetwarzania równoległego, takim jak głębokie uczenie i przetwarzanie obrazu.

W przeciwieństwie do procesorów centralnych, układy GPU doskonale radzą sobie z równoległym wykonywaniem tysięcy zadań obliczeniowych, co czyni je niezbędnymi do trenowania i obsługi złożonych sieci neuronowych.

Mocne strony

• Moc przetwarzania równoległego
  Dzięki tysiącom rdzeni zoptymalizowanych pod kątem obliczeń równoległych, układy GPU umożliwiają tworzenie coraz bardziej realistycznej grafiki. Znacząco przyspieszają one również wykonywanie zadań związanych ze sztuczną inteligencją, skracając czas szkolenia z tygodni do godzin.
• Skalowalność
  Wykorzystując moc wielu równoległych układów GPU, organizacje mogą płynnie skalować swoją infrastrukturę SI, aby sprostać zmieniającym się potrzebom.

Słabe strony

• Konkretne przypadki użycia
  Choć układy GPU doskonale sprawdzają się w zadaniach przetwarzania równoległego, mogą nie być tak wydajne w aplikacjach sekwencyjnych lub jednowątkowych, co ogranicza ich wszechstronność.

W dążeniu do innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji na scenę wkroczył nowy gracz: jednostka NPU (Neural Processing Unit). Zaprojektowane od podstaw w celu przyspieszenia obliczeń sieci neuronowych, jednostki NPU są dostosowane do wymagań głębokiego uczenia i obciążeń AI. Jednostki NPU zapewniają niezrównaną wydajność i energooszczędność dzięki optymalizacji sprzętu i oprogramowania.

Mocne strony

• Optymalizacja specyficzna dla sztucznej inteligencji
  Jednostki NPU zostały zaprojektowane specjalnie w celu przyspieszenia przetwarzania i szkolenia sieci neuronowych, zapewniając wyższą wydajność w porównaniu z procesorami CPU i GPU.
  
• Efektywność energetyczna
  Minimalizując zbędne operacje i maksymalizując wydajność obliczeniową, jednostki NPU zużywają znacznie mniej energii niż ich odpowiedniki CPU i GPU, dzięki czemu idealnie nadają się do urządzeń zasilanych bateryjnie i aplikacji IoT.
  
• Możliwości przetwarzania brzegowego
  Jednostki NPU dobrze nadają się do stosowania w środowiskach przetwarzania brzegowego, w których kluczowe znaczenie mają niskie opóźnienia i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.

Słabe strony

• Złożoność rozwoju
  Rozwój i optymalizacja aplikacji dla procesorów NPU wymaga specjalistycznej wiedzy i narzędzi, co może zwiększyć koszty rozwoju i czas wprowadzenia na rynek.
  
• Ograniczona wszechstronność
  Chociaż jednostki NPU doskonale sprawdzają się w zadaniach specyficznych dla sztucznej inteligencji, nie są dobrze przystosowane do zadań obliczeniowych ogólnego przeznaczenia, co ogranicza ich zastosowanie.