NPU là gì? Đây là lý do tại sao mọi người bỗng nhiên nói về nó

Thời đại AI đang đến gần chúng ta. Với AI sáng tạo tiếp tục phát triển, các công ty như Intel, AMD và Qualcomm cũng đang nói về khía cạnh phần cứng của phương trình. Với sự ra đời của NPU (Neural Processing Unit), viết tắt của đơn vị xử lý thần kinh, các quy trình sử dụng AI sẽ được tăng tốc - ít nhất là về mặt lý thuyết.

Apple đã sử dụng nhân xử lý NPU trong chip của mình từ nhiều năm nay, vì vậy chúng không hẳn là mới. Chưa hết, được báo trước là “điều lớn tiếp theo” trong nhiều ngành khác nhau, chúng quan trọng hơn bao giờ hết.

Nhân xử lý NPU là gì?

Về cốt lõi, nhân AI NPU là một bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế rõ ràng để thực thi các thuật toán học máy. Không giống như CPU ​​và GPU truyền thống , NPU được tối ưu hóa để xử lý các phép tính toán học phức tạp tích hợp với mạng nơ-ron nhân tạo của AI.

Chúng vượt trội trong việc xử lý song song lượng lớn dữ liệu, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các chức năng khác liên quan đến AI. Ví dụ: nếu bạn có NPU trong GPU thì NPU có thể chịu trách nhiệm thực hiện một tác vụ cụ thể như phát hiện đối tượng hoặc tăng tốc hình ảnh.

NPU so với GPU so với CPU: Hiểu sự khác biệt

Trong khi GPU (đơn vị xử lý đồ họa) thành thạo xử lý song song và thường được sử dụng trong học máy, thì NPU còn tiến thêm một bước chuyên môn hóa. GPU rất linh hoạt và vượt trội trong việc xử lý kết xuất đồ họa và các tác vụ song song, trong khi CPU (Bộ xử lý trung tâm) là bộ não đa năng của máy tính, xử lý nhiều loại tác vụ.

Tuy nhiên, NPU được xây dựng nhằm mục đích tăng tốc các thuật toán học sâu. Chúng được điều chỉnh để thực hiện các hoạt động cụ thể cần thiết cho mạng lưới thần kinh. Mức độ chuyên môn hóa này cho phép NPU mang lại hiệu suất cao hơn đáng kể cho khối lượng công việc AI so với CPU và thậm chí cả GPU trong một số trường hợp nhất định.

GPNPU: Sự kết hợp giữa GPU và NPU

Khái niệm GPNPU (GPU-NPU hybrid) đã xuất hiện, nhằm mục đích kết hợp sức mạnh của GPU và NPU. GPNPU tận dụng khả năng xử lý song song của GPU đồng thời tích hợp kiến ​​trúc NPU để tăng tốc các tác vụ tập trung vào AI. Sự kết hợp này nhằm mục đích đạt được sự cân bằng giữa tính linh hoạt và khả năng xử lý AI chuyên dụng, phục vụ nhu cầu điện toán đa dạng trong một con chip duy nhất.

Thuật toán học máy và NPU

Các thuật toán học máy tạo thành xương sống của các ứng dụng AI . Mặc dù thường bị nhầm lẫn với AI, nhưng machine learning có thể được coi là một loại AI. Các thuật toán này học hỏi từ các mẫu dữ liệu, đưa ra dự đoán và quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Có bốn loại thuật toán học máy: có giám sát, bán giám sát, không giám sát và tăng cường.

NPU đóng vai trò then chốt trong việc thực thi các thuật toán này một cách hiệu quả, thực hiện các nhiệm vụ như đào tạo và suy luận, trong đó các bộ dữ liệu khổng lồ được xử lý để tinh chỉnh mô hình và đưa ra dự đoán theo thời gian thực.

Tương lai của NPU

Chúng ta sẽ thấy NPU xuất hiện khắp nơi vào năm 2024, trong đó nổi bật nhất là chip Meteor Lake của Intel . Về việc họ sẽ đạt được thỏa thuận lớn như thế nào trong tương lai, điều đó vẫn chưa được nhìn thấy. Về lý thuyết, khả năng AI nâng cao sẽ dẫn đến các ứng dụng phức tạp hơn và tự động hóa được cải thiện, giúp nó dễ tiếp cận hơn trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Từ đó, nhu cầu về các ứng dụng dựa trên AI sẽ tiếp tục tăng cao, trong đó NPU sẽ dẫn đầu. Kiến trúc chuyên biệt của chúng, được tối ưu hóa cho các tác vụ học máy, cho phép NPU tiến lên trong thế giới điện toán. Sự kết hợp giữa GPNPU và những tiến bộ trong thuật toán học máy chắc chắn sẽ thúc đẩy những tiến bộ mà chúng ta chưa từng thấy trước đây, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ và định hình lại bối cảnh kỹ thuật số của chúng ta.

Hiện tại, NPU có vẻ không phải là vấn đề lớn đối với hầu hết mọi người, chỉ tăng tốc những việc bạn có thể làm trên PC của mình, chẳng hạn như làm mờ nền trong cuộc gọi Zoom hoặc thực hiện tạo hình ảnh AI cục bộ trên máy của bạn. Tuy nhiên, trong tương lai, khi các tính năng AI ngày càng có nhiều ứng dụng hơn, chúng có thể trở thành một phần thiết yếu trong PC của bạn.

Theo dõi Phúc Anh để cập nhật các tin tức công nghệ mới nhất nhé!