CPU vs. GPU vs. NPU: Was ist der Unterschied?

Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz kommt eine neue Art von Computerchip, der immer häufiger zum Einsatz kommen wird. Inzwischen haben Sie wahrscheinlich alle schon von der CPU, der GPU und neuerdings auch von der NPU gehört. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen diesen verschiedenen Recheneinheiten herausfinden und wie man sie am besten einsetzt. Doch zunächst eine Geschichtsstunde.

Die erstmals in den 1960er Jahren eingeführten CPUs (Central Processing Units) sind das Herzstück aller Computer und für die Ausführung aller grundlegenden Operationen zuständig. Sie wurden so konzipiert, dass sie vielseitig einsetzbar sind und eine Vielzahl von Befehlen und Operationen verarbeiten können. Sie sind daher ideal für die Ausführung von Betriebssystemen, Produktivitätssoftware und vielen anderen Allzweckanwendungen. Mit dem Aufkommen der ersten 3D-Videospiele und fortgeschrittenen Grafikanwendungen wurden jedoch die Grenzen der CPUs deutlich. Ihre Architektur war nicht für die massive parallele Verarbeitung optimiert, die für grafikintensive Anwendungen und wissenschaftliche Simulationen erforderlich ist, da sie für allgemeine Berechnungen konzipiert wurden.

Mit der wachsenden Nachfrage nach massiver Parallelverarbeitung, die für grafikintensive Anwendungen und wissenschaftliche Simulationen erforderlich ist, wurden jedoch die Grenzen von CPUs und mathematischen Koprozessoren deutlich. Dies führte in den 1990er Jahren zur Entwicklung von Grafikprozessoren (GPUs), die schnell unverzichtbar und auf die parallele Verarbeitung großer Datenmengen spezialisiert wurden. GPUs (erhältlich als integrierte Grafikchips oder eigenständige Grafikkarten) sind mit Hunderten oder Tausenden von kleinen, spezialisierten Kernen (ALUs: Arithmetic Logic Units) ausgestattet, die mehrere Operationen gleichzeitig ausführen können, was sie ideal für das Grafik-Rendering und seit kurzem auch für das Training und die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen macht.

In den letzten Jahren hat sich eine neue Kategorie herausgebildet, die Neural Processing Units (NPUs). Während mathematische Koprozessoren und GPUs Gleitkommaberechnungen und die parallele Verarbeitung großer Datenmengen beschleunigt haben, sind NPUs für die effiziente Verarbeitung von Matrixmultiplikation und -addition ausgelegt, die für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen unerlässlich sind.

In der Praxis sind CPUs, GPUs und NPUs für den Betrieb eines modernen Computers unentbehrlich, aber jede ist für unterschiedliche Arten von Berechnungen und Rendering optimiert. Schauen wir uns das mal an.

Das Herzstück eines jeden Computers ist der Prozessor, der oft als das "Gehirn" des Systems bezeichnet wird. Er ist bekannt für seine Vielseitigkeit und seine universellen Rechenfähigkeiten dank einer Architektur, die für die Verwaltung von Anwendungen und Aufgaben, die komplexe Entscheidungen erfordern, ausgelegt ist.

Stärken

• Kompatibilität
  Praktisch alle Softwareanwendungen sind für den Betrieb auf der CPU ausgelegt, was eine nahtlose Integration in bestehende Systeme gewährleistet.
  
• Vielseitigkeit
  Ob Betriebssysteme oder komplexe Algorithmen - CPUs können problemlos verschiedene Arbeitslasten bewältigen.

Schwachstellen

• Begrenzte Parallelität
  Herkömmliche CPUs sind nicht in der Lage, parallele Aufgaben effizient zu bearbeiten, was zu Engpässen bei parallelen Berechnungen führt.
  
• Skalierungskosten
  Die Implementierung von CPU-basiertem Computing, um den Anforderungen von KI-Workloads gerecht zu werden, kann unerschwinglich teuer sein, insbesondere bei groß angelegten Implementierungen.
  
  

Ursprünglich für das Rendering von Grafiken in Videospielen konzipiert, haben Grafikprozessoren mit ihren unübertroffenen parallelen Verarbeitungsmöglichkeiten, wie Deep Learning und Bildverarbeitung, die KI verändert.

Im Gegensatz zu CPUs können GPUs Tausende von Rechenaufgaben gleichzeitig und parallel durchführen, was sie für das Training und den Betrieb komplexer neuronaler Netze unverzichtbar macht.

Stärken

• Parallele Rechenleistung
  Mit Tausenden von Kernen, die für parallele Berechnungen optimiert sind, ermöglichen GPUs immer realistischere Grafiken. Außerdem beschleunigen sie KI-Arbeitslasten dramatisch und verkürzen die Trainingszeiten von Wochen auf Stunden.
• Skalierbarkeit
  Durch die parallele Nutzung der Leistung mehrerer GPUs können Unternehmen ihre KI-Infrastruktur nahtlos skalieren, um ihren wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.

Schwachstellen

• Spezifische Anwendungsfälle
  Während sich GPUs bei der parallelen Verarbeitung von Aufgaben auszeichnen, sind sie bei sequentiellen oder Single-Thread-Anwendungen möglicherweise nicht so effizient, was ihre Vielseitigkeit einschränkt.

Auf der Suche nach KI-Innovationen ist ein neuer Akteur auf den Plan getreten: die NPU (Neural Processing Unit). NPUs wurden von Grund auf für die Beschleunigung von Berechnungen in neuronalen Netzwerken entwickelt und sind maßgeschneidert für die Anforderungen von Deep Learning und KI-Arbeitslasten. NPUs bieten eine unübertroffene Leistung und Energieeffizienz durch Hardware- und Softwareoptimierung.

Stärken

• KI-spezifische Optimierung
  NPUs wurden speziell zur Beschleunigung der Verarbeitung und des Trainings von neuronalen Netzwerken entwickelt und bieten eine höhere Leistung als CPUs und GPUs.
  
• Energieeffizienz
  Durch die Minimierung unnötiger Operationen und die Maximierung der Recheneffizienz verbrauchen NPUs weit weniger Strom als ihre CPU- und GPU-Gegenstücke, was sie ideal für batteriebetriebene Geräte und IoT-Anwendungen macht.
  
• Edge-Computing-Funktionen
  NPUs eignen sich gut für den Einsatz in Edge-Computing-Umgebungen, in denen niedrige Latenzzeiten und Datenverarbeitung in Echtzeit wichtig sind.

Schwachstellen

• Komplexität der Entwicklung
  Die Entwicklung und Optimierung von Softwareanwendungen für NPUs erfordert spezielle Fachkenntnisse und Tools, was die Entwicklungskosten und die Zeit bis zur Markteinführung erhöhen kann.
  
• Begrenzte Vielseitigkeit
  NPUs eignen sich zwar hervorragend für KI-spezifische Aufgaben, aber nicht für allgemeine Rechenaufgaben, was ihre Anwendbarkeit einschränkt.