Qu’est-ce qu’une NPU?Comment comparer ses spécifications comme les autres matériels PC
Intelligence artificielle Par Jayric Maning publié il y a 4 minutes
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- Qu’est-ce qu’une NPU?
- En quoi les NPU diffèrent des CPU et des GPU
- Comment comparer les spécifications NPU
- Comment une NPU améliorera votre prochain ordinateur portable ou votre PC
Points clés à retenir
- Les NPU comme les pommes ANE et les Googles TPU sont intégrés dans leurs smartphones et ordinateurs portables pour un traitement efficace d’IA.
- Les NPU sont des processeurs spécialisés pour les tâches d’IA, différents des CPU et des GPU, améliorant les performances avec une consommation d’énergie plus faible.
- Les spécifications clés de NPU comme les hauts, l’efficacité électrique, la précision, la bande passante de la mémoire et les performances d’impact de compatibilité et l’expérience utilisateur.
Avec les NPU permettant des conceptions SOC (System on Chip) utilisées dans les ordinateurs portables, les smartphones et les ordinateurs monomodes, il est important de comprendre et de comparer leurs spécifications pour optimiser les performances et prendre des décisions d’achat éclairées.
Mais comment comparez-vous les spécifications d’un NPU comme les autres matériels informatiques?
Qu’est-ce qu’une NPU?
Une unité de traitement neuronal (NPU est un type spécial de processeur qui gère les tâches liées à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique. Dans des appareils tels que les smartphones et les ordinateurs portables, un NPU fait des tâches à forte intensité de processeur telles que le traitement d’image, les filtres vidéo en temps réel, Reconnaissance vocale, réalité augmentée et reconnaissance d’objets beaucoup plus efficace.
Vous pouvez trouver des NPU sur certains des appareils portables les plus populaires aujourd’hui.Par exemple, les derniers ordinateurs ordinateurs portables des pommes et de la série M sont tous intégrés à leur propre NPU appelé ANE (Apple Neural Engine).Google utilise un NPU propriétaire appelé TPU (Unité de traitement du tenseur) sur ses appareils de pixels et ses kits de prototypage corail, et Qualcomm intègre ses NPU ARM dans leurs derniers SOC pour smartphones et ordinateurs portables.
Les NPU deviennent de plus en plus courants car nous utilisons l’IA dans de nombreux appareils, des smartphones aux grands centres de données.À mesure que l’IA se développe, nous avons besoin de matériel qui peut mieux le gérer et les NPU sont la réponse.
En quoi les NPU diffèrent des CPU et des GPU
Pour les ordinateurs portables modernes, les appareils portables et autres appareils portables, le NPU, le CPU et le GPU sont intégrés dans un seul SOC pour un transfert de données plus rapide, une consommation d’énergie inférieure et une empreinte plus petite.
- Un processeur est un processeur à usage général pour l’exécution de logiciels.
- Un GPU est un processeur parallèle spécialisé qui aide le CPU dans l’exécution de tâches graphiquement intensives.
- Un NPU est un processeur encore plus spécialisé qui aide le GPU et le CPU dans l’apprentissage automatique et les tâches de traitement de réseau neuronal telles que la détection d’objets, la reconnaissance vocale et le traitement de l’IA.
Essentiellement, les CPU sont excellents pour gérer de nombreuses applications différentes, mais ne sont pas optimisées pour les graphiques et les tâches d’IA.Les GPU sont meilleurs pour les graphiques et les tâches d’IA que les CPU car ils peuvent faire beaucoup de choses simultanément.Les NPU excellent à des calculs parallèles de haut niveau comme les GPU mais avec des besoins en puissance inférieurs, ce qui les rend idéaux pour apporter les calculs exigeants du traitement de l’IA aux appareils mobiles.
Comment comparer les spécifications NPU
Lorsque vous comparez les NPU, il est important de comprendre les spécifications clés qui affectent leurs performances.Voici quelques-unes des spécifications les plus importantes à surveiller:
- Tops (opérations TERA par seconde): Il s’agit d’une mesure du nombre de milliards d’opérations qu’un NPU peut effectuer par seconde.Des valeurs supérieures supérieures indiquent généralement de meilleures performances.
- Efficacité énergétique: Mesurée en sommet par watt, cette spécification vous indique à quel point le NPU est efficace en termes de consommation d’énergie.Une efficacité plus élevée signifie une durée de vie de la batterie plus longue pour les appareils mobiles.
- Précision: Les NPU peuvent gérer différents niveaux de précision, tels que les opérations 8 bits, 16 bits et 32 bits.Une précision plus faible peut accélérer les calculs et économiser de l’énergie mais peut réduire la précision.Pour de nombreuses tâches d’IA, la précision 8 bits est suffisante.
- Bande passante de mémoire: Cela mesure la quantité de données que le NPU peut lire ou écrire par seconde.Une bande passante de mémoire plus élevée peut aider à un traitement plus rapide des grands ensembles de données.
- Frameworks pris en charge: Les NPU doivent prendre en charge les cadres d’IA populaires comme Tensorflow, Pytorch et Caffe.Cela garantit que les développeurs peuvent facilement déployer leurs modèles d’IA sur le NPU.
Mais comme pour la plupart des morceaux de matériel informatique, plus haut, c’est mieux.Un NPU capable de 40 hauts, comme Qualcomms Snapdragon x Elite Chips, aura de meilleures capacités d’IA que NPU capables de 10 hauts, comme les puces du lac Intels Meteor.
Comment une NPU améliorera votre prochain ordinateur portable ou votre PC
L’achat d’un ordinateur portable ou d’un PC avec une NPU aura plusieurs avantages clés:
- Performances améliorées pour les tâches d’IA: Les NPU sont spécifiquement conçus pour gérer efficacement les tâches d’IA, ce qui signifie des performances plus rapides pour les applications qui reposent sur l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones.
- Meilleure durée de vie de la batterie: Les NPU sont optimisés pour une faible consommation d’énergie, ce qui peut aider à prolonger la durée de vie de la batterie des ordinateurs portables et des appareils mobiles.
- Expérience utilisateur améliorée: Des fonctionnalités telles que la traduction du langage en temps réel, les assistants vocaux, les applications de réalité augmentée et le traitement amélioré d’images peuvent fonctionner plus facilement et efficacement avec un NPU.
- Travaux de déchargement de CPU / GPU: En gérant les tâches spécifiques à l’IA, les NPU libèrent le CPU et le GPU pour remplir d’autres fonctions, conduisant à de meilleures performances globales du système.
- À l’épreuve du futur: Au fur et à mesure que l’IA s’intègre plus dans les applications quotidiennes, le fait d’avoir un NPU garantit que votre appareil est prêt pour les futures progrès des logiciels et technologiques.
Les NPU transforment la façon dont les tâches d’IA sont traitées dans des appareils modernes, et leur rôle dans l’informatique ne fera que croître à mesure que l’IA deviendra un élément essentiel de notre vie quotidienne.Avec les NPU qui gagnent en adoption plus large, la compréhension et la comparaison des spécifications de la NPU peuvent vous aider à prendre des décisions éclairées pour optimiser les performances et sauvegarder vos appareils.
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Il existe un type de processeur qui fonctionne de la même manière que le cerveau humain, appelé NPU ou unité de traitement neuronal.Le NPU est composé d’innombrables nombres de cellules nerveuses et de synapses qui transmettent et reçoivent des signaux les uns aux autres simultanément, tout comme le cerveau humain.
En quoi une NPU diffère-t-elle d’un GPU?
Les NPU comportent un nombre plus élevé d’unités de traitement plus petites par rapport aux GPU.Les NPU peuvent également intégrer des hiérarchies de mémoire spécialisées et des optimisations de flux de données qui rendent les charges de travail en profondeur de traitement particulièrement efficaces.Les GPU ont un plus grand nombre de noyaux plus polyvalents par rapport aux NPU.
NPU est-il un GPU?
Un NPU peut faire partie d’un GPU, d’un processeur ou de sa propre puce.> S’ils avaient dit que c’était le moyen le plus rapide d’exécuter des réseaux de neurones, je l’aurais remis en question, ils ont dit une NPU la plus rapide, unité de traitement neuronal.
Que peut faire un NPU Intel?
C’est grâce à la technologie du compilateur qu’Intels NPU atteint son plein potentiel en optimisant et en orchestrant les charges de travail de l’IA.Exécution parallèle de la charge de travail: le compilateur garantit que les tâches AI sont exécutées en parallèle, en dirigeant à la fois des flux de calcul et de données dans un motif de carrelage avec des flux de contrôle intégrés et programmables.