NPU یا پردازنده مخصوص هوش مصنوعی چیست؟

NPU یا پردازنده مخصوص هوش مصنوعی چیست؟

در کنار CPU (واحد پردازش مرکزی) در لپ‌تاپ‌ها، برای بهبود عملکرد در کاربردهای مرتبط با هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و پردازش‌های سنگین گرافیکی، از پردازنده‌های اختصاصی دیگری استفاده می‌شود. یکی از مهم‌ترین این پردازنده‌ها، NPU (واحد پردازش عصبی) است.

 NPU (واحد پردازش عصبی)

– نام: NPU یا Neural Processing Unit

– کاربرد: NPU به طور خاص برای تسریع پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده است. این واحد پردازشی می‌تواند عملیات‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و سایر الگوریتم‌های هوش مصنوعی را با سرعت و کارایی بسیار بالاتری نسبت به CPU یا حتی GPU انجام دهد.

 NPU در لپ‌تاپ‌های مدرن:

در سال‌های اخیر، برخی از لپ‌تاپ‌ها به‌ویژه لپ‌تاپ‌های مبتنی بر پردازنده‌های جدید اینتل و AMD، از NPU بهره می‌برند. به عنوان مثال:

1. پردازنده‌های اینتل Core Ultra (مثل Meteor Lake):

   – اینتل در نسل جدید پردازنده‌های خود (مانند سری Core Ultra) از NPU برای بهبود عملکرد در کاربردهای هوش مصنوعی استفاده کرده است.

   – این NPU به لپ‌تاپ‌ها کمک می‌کند تا وظایفی مانند بهبود کیفیت تصویر دوربین، تشخیص صدا، بهینه‌سازی باتری و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی را با کارایی بیشتری انجام دهند.

2. پردازنده‌های AMD Ryzen با فناوری XDNA:

   – AMD نیز در پردازنده‌های Ryzen 7040 سری موبایل از NPU با فناوری XDNA استفاده کرده است.

   – این NPU برای تسریع وظایف هوش مصنوعی مانند پردازش تصویر، تشخیص چهره و بهینه‌سازی عملکرد سیستم طراحی شده است.

3. لپ‌تاپ‌های اپل با تراشه‌های Apple Silicon (M1, M2, M3):

   – اپل در تراشه‌های Apple Silicon خود (مانند M1، M2 و M3) از موتور عصبی (Neural Engine) استفاده کرده است که عملکردی مشابه NPU دارد.

   – این موتور عصبی برای تسریع وظایف هوش مصنوعی مانند تشخیص صدا، پردازش تصویر و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین به کار می‌رود.

تاریخچه و پیدایش NPU

با گسترش فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، نیاز به سخت‌افزارهای تخصصی که بتوانند عملیات سنگین محاسباتی را با سرعت و کارایی بالا انجام دهند، افزایش یافت. CPUها به عنوان واحدهای پردازش مرکزی، اگرچه قادر به انجام طیف وسیعی از وظایف هستند، اما در پردازش عملیات ماتریسی و موازی که در شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند، کارایی محدودی دارند. از سوی دیگر، GPUها که برای پردازش موازی طراحی شده‌اند، اگرچه بهبود قابل توجهی در سرعت پردازش ایجاد کردند، اما هنوز بهینه‌سازی کامل برای عملیات خاص یادگیری عمیق را ارائه نمی‌دهند. اینجا بود که NPUها به عنوان یک راه‌حل تخصصی مطرح شدند.

NPUها برای اولین بار در اواخر دهه 2010 و با افزایش تقاضا برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در دستگاه‌های همراه و اینترنت اشیا (IoT) توسعه یافتند. شرکت‌هایی مانند هاوایی (Huawei)، اپل (Apple) و گوگل (Google) از پیشگامان توسعه و استفاده از NPU در محصولات خود بودند.

معماری و ساختار NPU

NPUها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند عملیات مرتبط با شبکه‌های عصبی را با حداکثر کارایی انجام دهند. این واحدها معمولاً از تعداد زیادی هسته‌های پردازشی کوچک تشکیل شده‌اند که به صورت موازی کار می‌کنند. این معماری به NPUها اجازه می‌دهد تا عملیات ماتریسی و برداری را که در یادگیری عمیق بسیار رایج هستند، با سرعت بسیار بالا انجام دهند.

یکی از ویژگی‌های کلیدی NPUها، توانایی آن‌ها در انجام عملیات کوانتیزاسیون (Quantization) است. کوانتیزاسیون فرآیندی است که در آن اعداد ممیز شناور (Floating Point) به اعداد صحیح (Integer) تبدیل می‌شوند. این کار باعث کاهش حجم محاسبات و افزایش سرعت پردازش می‌شود، بدون اینکه تأثیر منفی قابل توجهی بر دقت مدل داشته باشد.

مزایای NPU:

1. سرعت بالا: NPUها به دلیل معماری موازی و بهینه‌سازی‌های خاص، قادر به انجام عملیات یادگیری عمیق با سرعت بسیار بالاتری نسبت به CPUها و حتی GPUها هستند.
2. کارایی انرژی: NPUها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که مصرف انرژی کمتری داشته باشند. این ویژگی به ویژه در دستگاه‌های همراه و اینترنت اشیا که منابع انرژی محدودی دارند، بسیار مهم است.
3. تخصصی‌سازی: NPUها به طور خاص برای پردازش عملیات مرتبط با شبکه‌های عصبی طراحی شده‌اند. این تخصصی‌سازی باعث می‌شود که آن‌ها در انجام این وظایف بسیار کارآمدتر از واحدهای پردازشی عمومی مانند CPU و GPU باشند.
4. کاهش تأخیر: در کاربردهای بلادرنگ مانند تشخیص چهره یا پردازش زبان طبیعی، کاهش تأخیر بسیار مهم است. NPUها با انجام عملیات با سرعت بالا، تأخیر را به حداقل می‌رسانند.

کاربردهای NPU

NPUها در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شوند که برخی از مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از:

1. تشخیص تصویر و ویدئو: NPUها در دستگاه‌هایی مانند دوربین‌های نظارتی، گوشی‌های هوشمند و خودروهای خودران برای تشخیص اشیا، چهره و حرکات استفاده می‌شوند.
2. پردازش زبان طبیعی (NLP): در کاربردهایی مانند ترجمه ماشینی، دستیارهای صوتی و تحلیل متن، NPUها به بهبود سرعت و دقت پردازش کمک می‌کنند.
3. واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR): NPUها در دستگاه‌های AR و VR برای پردازش سریع داده‌های بصری و ایجاد تجربیات تعاملی استفاده می‌شوند.
4. اینترنت اشیا (IoT): در دستگاه‌های IoT، NPUها برای پردازش داده‌های سنسورها و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در لبه (Edge) شبکه استفاده می‌شوند.
5. پزشکی و تشخیص بیماری‌ها: NPUها در تجهیزات پزشکی برای تحلیل تصاویر پزشکی و تشخیص بیماری‌ها به کار می‌روند.

تفاوت NPU با CPU و GPU؟

1. CPU (واحد پردازش مرکزی): CPUها واحدهای پردازشی عمومی هستند که قادر به انجام طیف وسیعی از وظایف می‌باشند. آن‌ها از چند هسته پردازشی تشکیل شده‌اند که به صورت سریالی کار می‌کنند. اگرچه CPUها انعطاف‌پذیر هستند، اما در انجام عملیات موازی و ماتریسی که در یادگیری عمیق استفاده می‌شوند، کارایی کمتری دارند.
2. GPU (واحد پردازش گرافیکی): GPUها برای پردازش موازی طراحی شده‌اند و دارای هزاران هسته کوچک هستند. آن‌ها در انجام عملیات گرافیکی و محاسبات ماتریسی بسیار کارآمد هستند. با این حال، GPUها هنوز بهینه‌سازی کامل برای عملیات خاص یادگیری عمیق را ارائه نمی‌دهند و مصرف انرژی بالاتری دارند.
3. NPU (واحد پردازش عصبی): NPUها به طور خاص برای پردازش عملیات شبکه‌های عصبی طراحی شده‌اند. آن‌ها از معماری موازی و تخصصی‌سازی شده‌ای برخوردار هستند که به آن‌ها اجازه می‌دهد عملیات یادگیری عمیق را با سرعت و کارایی بسیار بالاتری انجام دهند. همچنین، NPUها مصرف انرژی کمتری دارند و برای کاربردهای بلادرنگ مناسب‌تر هستند.

چالش‌ها و محدودیت‌های NPU

اگرچه NPUها مزایای زیادی دارند، اما با چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز مواجه هستند:

1. تخصصی‌سازی: NPUها به طور خاص برای پردازش عملیات شبکه‌های عصبی طراحی شده‌اند و ممکن است در انجام وظایف عمومی عملکرد مناسبی نداشته باشند.
2. هزینه توسعه: طراحی و تولید NPUها هزینه‌بر است و نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در تحقیق و توسعه دارد.
3. سازگاری نرم‌افزاری: برای استفاده از NPUها، نرم‌افزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق باید بهینه‌سازی شوند تا بتوانند از قابلیت‌های این واحدها بهره‌برداری کنند.

آینده NPU

با توجه به رشد سریع فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، انتظار می‌رود که NPUها نقش مهم‌تری در آینده ایفا کنند. پیشرفت‌های آینده در زمینه NPUها ممکن است شامل افزایش کارایی، کاهش مصرف انرژی و بهبود سازگاری با نرم‌افزارهای مختلف باشد. همچنین، انتظار می‌رود که NPUها در دستگاه‌های بیشتری از جمله گوشی‌های هوشمند، خودروهای خودران و دستگاه‌های اینترنت اشیا ادغام شوند.

جمع‌بندی:

NPU (واحد پردازش عصبی) یک پردازنده اختصاصی است که در کنار CPU و GPU در لپ‌تاپ‌های مدرن برای بهبود عملکرد در کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این فناوری در پردازنده‌های جدید اینتل (Core Ultra)، AMD (Ryzen با XDNA) و اپل (Apple Silicon) به کار رفته است و به لپ‌تاپ‌ها کمک می‌کند تا وظایف مرتبط با AI را با سرعت و کارایی بیشتری انجام دهند. تیم ما هم در سایت دکونزو بدلیل تقاضای بالای بازار نسبت به تامین لپ تاپ های مخصوص کار با هوش مصنوعی اقدام کردیم فقط نیاز هست گوشی را بردارین و به ما زنگ بزنید 09120381340 سلطانی تا راهنمایتون کنیم.