Ускорители и блоки нейронной обработки (NPU)

Искусственный интеллект (ИИ) развивается такими темпами, которые привели к ранее неслыханным достижениям в самых разных областях, включая идентификацию изображений, обработку естественного языка, автономные автомобили и здравоохранение. Эти достижения стали возможными благодаря разработке специализированного оборудования, предназначенного для ускорения вычислений искусственного интеллекта. Блоки нейронной обработки (NPU) и ускорители искусственного интеллекта являются важными участниками этого аппаратного рынка. В этой статье исследуется область НПУ и ускорителей искусственного интеллекта, рассматриваются их использование, преимущества и влияние на революцию в области искусственного интеллекта.

Рост числа ускорителей ИИ и NPU:

Когда дело доходит до удовлетворения огромных вычислительных потребностей в деятельности искусственного интеллекта, обычные центральные процессоры (CPU) имеют ограничения. Результатом этого стала разработка специализированного оборудования, такого как графические процессоры (GPU), которые обладают возможностями параллельной обработки, идеально подходящими для задач искусственного интеллекта. Однако графические процессоры предназначены не только для искусственного интеллекта, что привело к созданию NPU и ускорителей искусственного интеллекта.

Ускорители искусственного интеллекта: повышение производительности и КПД:

По сравнению с процессорами общего назначения и графическими процессорами ускорители искусственного интеллекта обеспечивают повышенную скорость и энергоэффективность для ускорения вычислений искусственного интеллекта. Эти ускорители специально решают задачи искусственного интеллекта, такие как матричные операции, свертки и векторные вычисления. Ускорители искусственного интеллекта сокращают время обработки и потребление энергии за счет разгрузки определенных операций от центральных и графических процессоров.

Блоки нейронной обработки (NPU):

Искусственная нейронная сеть (ANN), иногда известная как NPU, представляет собой тип микропроцессора, специально предназначенный для ускорения алгоритмов машинного обучения. Эти чипы были созданы с целью ускорения вывода и обучения модели глубокого обучения. НПУ существенно эффективнее обычных ЦП или графических процессоров при параллельной обработке и сложных матричных вычислениях. Они широко используются во многих различных приложениях, включая распознавание речи, компьютерное зрение и обработку естественного языка, среди прочих.

Как работают NPU?

Логический вывод – одна из важных задач, которую может выполнять NPU. Чтобы понять, как функционируют NPU, мы воспользуемся примером “логического вывода”. Создание прогнозов или выводов на основе свежих поступающих данных с использованием обученной модели нейронной сети называется логическим выводом. Рассмотрим в качестве примера обученную нейронную сеть, которая может распознавать объекты на фотографиях. Нейронная сеть овладела способностью идентифицировать различные объекты, включая транспортные средства, деревья и людей. Нейронная сеть может делать вывод, чтобы определить, присутствуют ли предметы на картинке, когда вы предоставляете ей новое изображение в качестве входных данных.

Логический вывод – одна из важных задач, которую может выполнять NPU. Чтобы понять, как функционируют NPU, мы воспользуемся примером “логического вывода”. Создание прогнозов или выводов на основе свежих поступающих данных с использованием обученной модели нейронной сети называется логическим выводом. Рассмотрим в качестве примера обученную нейронную сеть, которая может распознавать объекты на фотографиях. Нейронная сеть овладела способностью идентифицировать различные объекты, включая транспортные средства, деревья и людей. Нейронная сеть может делать вывод, чтобы определить, присутствуют ли предметы на картинке, когда вы предоставляете ей новое изображение в качестве входных данных.

Преимущества и особенности NPU

Способность NPU выполнять высокопараллельные вычисления с низкой задержкой и хорошей энергоэффективностью является одной из его ключевых особенностей. Матричные операции, которые часто используются в приложениях глубокого обучения, могут быть ускорены с использованием специализированного оборудования для достижения этой производительности. Центральный процессор может сосредоточиться на других действиях, передав эти вычисления на аутсорсинг NPU, повышая производительность системы в целом.

• Высокая производительность: превосходная эффективность и быстродействие НПУ позволяют им ускорить этапы вывода и обучения моделей глубокого обучения.
• Специализированный дизайн: приложения, связанные с искусственными нейронными сетями, включая распознавание речи и изображений, обработку естественного языка и другие рабочие нагрузки машинного обучения, специально оптимизированы для NPU.
• Энергоэффективность: НПУ созданы для того, чтобы быть энергоэффективными, что позволяет им работать в течение длительных периодов времени без использования большого количества энергии.
• Аппаратное ускорение: По сравнению с использованием только центрального процессора, NPU могут значительно ускорить выполнение действий, связанных с машинным обучением.
• Гибкость: НПУ являются гибкими аппаратными ускорителями, поскольку они могут быть включены в широкий спектр устройств, таких как смартфоны, планшеты, ноутбуки и другие виды вычислительных устройств.

Применение NPU

Приложения NPU обсуждаются ниже:

• Здравоохранение: ускоренное выявление заболеваний, поиск лекарств и анализ медицинских изображений.
• Автомобилестроение: безопасность транспортных средств, автономное суждение о вождении и обнаружение объектов в режиме реального времени.
• Финансы: обнаружение мошенничества, алгоритмическая торговля и оценка рисков.
• Бытовая электроника: голосовые помощники, распознавание изображений в смартфонах и интеллектуальных устройствах.
• Промышленная автоматизация: контроль качества, профилактическое обслуживание и роботизированная автоматизация.

Заключение:

Революция в области искусственного интеллекта продвигается вперед с помощью ускорителей искусственного интеллекта и НПУ, которые позволяют разрабатывать системы искусственного интеллекта, которые быстрее, эффективнее и мощнее. По мере развития этих специализированных аппаратных средств они способны открывать новые возможности для инноваций во всех секторах и влиять на направление развития технологий, основанных на искусственном интеллекте.

Часто задаваемые вопросы, связанные с ускорителями и блоками нейронной обработки (NPU):

1. Чем ускорители искусственного интеллекта отличаются от традиционных процессоров и графических процессоров?

В отличие от процессоров общего назначения и графических процессоров, ускорители искусственного интеллекта оптимизированы специально для задач искусственного интеллекта. Они обеспечивают более высокую производительность и энергоэффективность, фокусируясь на типах вычислений, обычно встречающихся в алгоритмах искусственного интеллекта.

2. Какова основная функция NPU?

NPU, или блоки нейронной обработки, представляют собой тип ускорителя искусственного интеллекта, предназначенный для эффективного выполнения вычислений в нейронных сетях. Они превосходно справляются с такими задачами, как умножение матриц и функции активации, которые имеют решающее значение для глубокого обучения.

3. Какие типы задач искусственного интеллекта выигрывают от ускорителей искусственного интеллекта и NPU?

Ускорители и нейронные процессоры полезны для широкого спектра задач искусственного интеллекта, включая распознавание изображений, обработку естественного языка, распознавание речи, автономное вождение, анализ медицинских изображений и многое другое.

4. Как ускорители искусственного интеллекта повышают энергоэффективность?

Ускорители искусственного интеллекта разгружают вычисления искусственного интеллекта от процессоров и графических процессоров, что может привести к значительной экономии энергии. Они предназначены для более эффективного выполнения конкретных задач, снижая общее энергопотребление рабочих нагрузок искусственного интеллекта.

5. Могут ли ускорители искусственного интеллекта и NPU быть интегрированы в различные устройства?

Да, ускорители искусственного интеллекта и НПУ универсальны и могут быть интегрированы в различные устройства, начиная от периферийных устройств, таких как смартфоны, носимые устройства и устройства Интернета вещей, и заканчивая облачными серверами и центрами обработки данных.

(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)

Загрузка...