【詳解】什麼是 NPU?與 AI 有什麼關係?與 CPU 及 GPU 的差異

隨著 AI 時代的來臨,生成式 AI 不斷推進,英特爾 (Intel)、AMD 和高通 (Qualcomm) 等公司也在談論硬體方面的問題。隨著神經處理器單元 (NPU) 的引入,使用 AI 的處理過程將被加速 – 至少在理論上是如此。

蘋果 (Apple) 多年來一直在其芯片中使用 NPU,所以它們並不是全新的。然而,它們被譽為各個行業的「下一個大事」,比以往任何時候都更加重要。

什麼是神經處理器單元 (NPU)?

從本質上講,神經處理器單元 (NPU) 是一種專門設計用於執行機器學習算法的專用處理器。與傳統的中央處理器 (CPU) 和圖形處理器 (GPU) 不同,神經處理器單元 (NPU) 被優化用於處理人工神經網絡所需的複雜數學計算。

它們擅長於並行處理大量數據,非常適合進行圖像識別、自然語言處理和其他與 AI 相關的功能。例如,如果你在 GPU 中擁有一個 NPU,該 NPU 可能負責特定的任務,如物體檢測或圖像加速。

NPU vs. GPU vs. CPU:了解差異

雖然圖形處理器 (GPU) 在並行處理方面表現出色,通常用於機器學習,但神經處理器單元 (NPU) 更進一步專注於特殊化。GPU 具有多功能性,擅長處理圖形渲染和並行任務,而中央處理器 (CPU) 則是計算機的通用腦部,處理各種任務。

然而,神經處理器單元 (NPU) 是專為加速深度學習算法而設計的。它們針對神經網絡所需的特定操作進行了定制。這種專業化程度使得神經處理器單元 (NPU) 在某些情況下相比於 CPU 甚至 GPU 能夠提供更高的 AI 工作負載性能。

GPNPU:GPU 和 NPU 的融合

GPNPU (GPU-NPU 混合) 的概念已經出現,旨在結合 GPU 和 NPU 的優勢。GPNPU 利用 GPU 的並行處理能力,同時整合 NPU 架構以加速 AI 相關任務。這種結合旨在在單一芯片中平衡多樣化的計算需求,既具備多功能性又能進行專門的 AI 處理。

機器學習算法和神經處理器單元 (NPU)

機器學習算法是 AI 應用的核心。雖然常常被誤解為 AI,但機器學習可以被看作是 AI 的一種類型。這些算法通過學習數據模式進行預測和決策,而無需明確編程。機器學習算法分為四種類型:監督式、半監督式、無監督式和強化學習。

神經處理器單元 (NPU) 在高效執行這些算法方面起著關鍵作用,執行訓練和推斷等任務,處理大量數據集以改進模型並進行實時預測。

神經處理器單元 (NPU) 的未來

在 2024 年,我們看到神經處理器單元 (NPU) 在各個領域中迅速興起,其中英特爾的 Meteor Lake 芯片是最為突出的。至於它們在未來會有多大影響,還有待觀察。理論上,增強的 AI 功能將帶來更複雜的應用和改進的自動化,使其在各個領域更易於使用。

從那時起,對基於 AI 的應用的需求應該會繼續增加,神經處理器單元 (NPU) 將處於前沿。它們針對機器學習任務進行了專門的架構優化,使得神經處理器單元 (NPU) 在計算領域不斷前進。GPNPU 的融合以及機器學習算法的進步無疑將推動我們從未見過的進步,推動技術的發展並重塑我們的數字世界。

目前,對於大多數人來說,神經處理器單元 (NPU) 可能並不是一個很大的問題,只是加快了一些已經可以在個人電腦上完成的任務,如在 Zoom 通話中模糊背景或在本機上執行 AI 圖像生成。然而,在未來,隨著越來越多的應用程序引入 AI 功能,它們可能成為個人電腦中不可或缺的重要組件。

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