S nástupem umělé inteligence (AI) se neurální procesorová jednotka (NPU) stala důležitým faktorem při nákupu PC nebo notebooku nové generace. Ale víte, jaký je rozdíl mezi NPU a GPU?
Rozdíl mezi neurální procesorovou jednotkou (NPU) a grafickým procesorem (GPU) je zásadní téma. Každý z těchto modulů hraje zásadní roli v různých technologických aplikacích, jako je umělá inteligence, strojové učení, počítačové hry a grafické výpočty. V tomto článku prozkoumáme klíčové rozdíly mezi NPU a GPU a jak tyto rozdíly ovlivňují jejich výkon v různých aplikacích. Zdůrazníme jejich specializované schopnosti a to, jak mohou zlepšit výkon a efektivitu ve svých oborech. Viz Co jsou počítače s umělou inteligencí a čím se liší?
Co je NPU?
NPU je specializovaný procesor používaný k urychlení operací neuronové sítě, včetně úloh zpracování umělé inteligence a strojového učení (ML). Zahrnuje specifická hardwarová vylepšení, která zlepšují výkon a zároveň dosahují vysoké energetické účinnosti.
Jednotky NPU mají možnosti paralelního zpracování (schopné spouštět více procesů současně) a díky vylepšení hardwarové architektury mohou efektivně provádět úlohy umělé inteligence a strojového učení, jako je vyvozování a školení. Jednotky NPU lze použít k provádění různých úkolů umělé inteligence, jako je rozpoznávání obličeje, a dokonce k trénování systémů umělé inteligence.
Pokud se chcete dozvědět více, podívejte se na náš článek o tom, co je NPU a jak dekódovat jeho specifikace.
Co je to grafická procesorová jednotka?
Grafický procesor (GPU) je speciální procesor používaný k urychlení grafických úloh, jako je zpracování obrazu/videa a vykreslování. Stejně jako NPU i GPU podporují paralelní zpracování a mohou provádět biliony operací za sekundu.
Původně se používaly k urychlení zpracování grafiky a úloh vykreslování, jako je úprava fotografií/videí a hraní her, nyní se GPU používají pro širokou škálu výpočetních úloh. Díky své vysoké propustnosti provádějí GPU datově náročné operace, jako je rozsáhlé zpracování dat a složité výpočty, jako je těžba kryptoměn.
Ze stejného důvodu se GPU používají také k trénování velkých neuronových sítí. Technologické společnosti například používají GPU H-100 podnikové třídy Nvidia k trénování velkých jazykových modelů (LLM). Naše vysvětlení grafického procesoru (GPU) jde podrobněji o tom, co jsou GPU a jak fungují.
Srovnání mezi NPU a GPU
Zásadní rozdíl mezi NPU a GPU je v tom, že první zrychluje AI a strojové učení, zatímco druhé zrychluje grafické zpracování a úlohy vykreslování. Jinými slovy, každý z nich je specializovaný procesor pro určitou funkci na vašem zařízení.
Kromě své specializované funkce se GPU stále častěji používají také pro další obecné výpočetní úlohy, včetně trénovacích systémů AI a hloubkového učení. Ale pokud lze GPU použít také pro úkoly AI/ML, proč by se společnosti měly starat o dedikovaný procesor pro tyto aplikace? Krátká odpověď je výkon a efektivita.
Použití speciálního procesoru v počítačích pro konkrétní úlohu (obvykle pro urychlení provedení úlohy) se nazývá hardwarová akcelerace. Pomáhá to zlepšit výkon, protože různé komponenty jsou navrženy tak, aby prováděly konkrétní úkoly efektivněji než použití univerzální součásti, jako je CPU, pro všechno.
V důsledku toho je hardwarová akcelerace na moderních počítačích poměrně standardní. Najdete zde například grafický procesor (GPU) pro grafické zpracování a zvukovou kartu pro zvuk.
Výkon GPU i NPU se měří počtem bilionů operací, které může procesor provést za sekundu. To se běžně nazývá Tera (nebo bilion) operací za sekundu (TOPS). Například Snapdragon od Qualcommu
GPU mohou být diskrétní (oddělené od procesoru) nebo integrované (integrované do procesoru). V době psaní tohoto článku jsou NPU integrovány do CPU. Například procesory řady Apple a řady M mají v procesoru integrovanou NPU (tzv. Apple Neural Engine). Některé NPU jsou však samostatné, jako například oficiální NPU HAT Raspberry Pi.
Závěrem lze říci, že NPU je procesor, který urychluje neurální zpracování, zatímco GPU je specializovaný procesor pro zpracování grafiky. Díky architektuře paralelního zpracování mohou oba provádět biliony operací za sekundu.
Zatímco NPU se specializují pouze na AI a úlohy strojového učení, případy použití GPU se v posledních letech rozšířily i mimo grafiku. Používají se také v jiných obecných aplikacích, zejména v procesech náročných na data, jako jsou tréninkové modely AI a těžba kryptoměn. Nyní můžete vidět: Máte problém s výkonem procesoru nebo grafické karty? Jak se tam dostat (a co je horší).
