W erze dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji (AI), kluczową rolę odgrywają wyspecjalizowane układy scalone, znane jako NPU (Neural Processing Unit). Te innowacyjne jednostki obliczeniowe rewolucjonizują sposób, w jaki komputery i urządzenia mobilne radzą sobie z zadaniami związanymi z uczeniem maszynowym, głębokim uczeniem (deep learning) i widzeniem komputerowym (computer vision).
Czym jest NPU?
NPU, czyli Jednostka Przetwarzania Neuronowego, to wyspecjalizowany procesor zaprojektowany do przyspieszania obliczeń związanych z sieciami neuronowymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych procesorów CPU (Central Processing Unit) i GPU (Graphics Processing Unit), NPU są zoptymalizowane do wykonywania operacji macierzowych i wektorowych, które są podstawą algorytmów AI.
Jak produkuje się NPU?
Produkcja NPU to skomplikowany proces, który wymaga zaawansowanych technologii i specjalistycznej wiedzy. Kluczowe etapy produkcji obejmują:
- Projektowanie układu: Inżynierowie projektują architekturę NPU, uwzględniając specyficzne wymagania aplikacji AI.
- Produkcja wafli krzemowych: Wafle krzemowe są poddawane procesom litografii, trawienia i osadzania, aby utworzyć tranzystory i inne elementy układu.
- Testowanie i pakowanie: Gotowe układy są testowane pod kątem wydajności i niezawodności, a następnie pakowane w obudowy.
Kto produkuje NPU?
Wiodący producenci NPU to między innymi:
- Intel
- Nvidia
- Qualcomm
- AMD
- Apple
Kto wymyślił NPU?
Trudno wskazać jedną osobę, która „wymyśliła” NPU. Rozwój tych układów to efekt pracy wielu inżynierów i naukowców z różnych firm i instytucji badawczych. Jednak Google z pewnością przyśpieszyło rozwój tych technologii, poprzez wypuszczenie własnego NPU, nazwanego TPU (Tensor Processing Unit).
Wpływ NPU na LLM, Deep Learning i Computer Vision
NPU odgrywają kluczową rolę w rozwoju i wdrażaniu zaawansowanych technologii AI, takich jak:
- Modele językowe (LLM): NPU przyspieszają przetwarzanie i generowanie tekstu, umożliwiając tworzenie bardziej zaawansowanych chatbotów i asystentów głosowych.
- Głębokie uczenie (Deep Learning): NPU umożliwiają szybsze trenowanie i wnioskowanie modeli głębokiego uczenia, co prowadzi do lepszej dokładności i wydajności systemów AI.
- Widzenie komputerowe (Computer Vision): NPU przyspieszają przetwarzanie obrazów i wideo, umożliwiając tworzenie bardziej zaawansowanych systemów rozpoznawania obiektów, analizy wideo i rzeczywistości rozszerzonej.
Kiedy powstał pierwszy NPU?
Pierwsze układy scalone zaprojektowane specjalnie do przetwarzania sieci neuronowych pojawiły się w latach 90. XX wieku. Jednak dopiero w ostatnich latach, wraz z rozwojem głębokiego uczenia, NPU zyskały na znaczeniu i stały się powszechnie stosowane w urządzeniach mobilnych, centrach danych i systemach wbudowanych.
Różnice między NPU, CPU i GPU
- CPU (Central Processing Unit): Uniwersalny procesor, który wykonuje szeroki zakres zadań.
- GPU (Graphics Processing Unit): Procesor zoptymalizowany do przetwarzania grafiki, ale również wykorzystywany do obliczeń związanych z AI.
- NPU (Neural Processing Unit): Wyspecjalizowany procesor zaprojektowany do przyspieszania obliczeń związanych z sieciami neuronowymi.
Przyszłość NPU
Przyszłość NPU rysuje się obiecująco. Oczekuje się, że te układy scalone staną się jeszcze bardziej wydajne i energooszczędne, co umożliwi wdrażanie zaawansowanych technologii AI w coraz większej liczbie urządzeń i zastosowań.
Moc obliczeniowa NPU
Moc obliczeniowa NPU stale rośnie. Obecnie najnowsze NPU osiągają wydajność rzędu setek TOPS (tera operacji na sekundę). Pierwsze NPU miały znacznie mniejszą moc obliczeniową, ale ich rozwój jest dynamiczny.
