Sisällysluettelo:
- Mikä on GPU, CPU ja NPU ja mitkä ovat niiden erot?
- NPU, tekoäly, koneoppiminen ja syvällinen oppiminen
CPU, GPU ja nyt NPU. Eri puhelintuottajat ovat jo jonkin aikaa korostaneet uutta, toistaiseksi tuntematonta komponenttia. NPU tai paremmin sanottu, hermoprosessointiyksikkö tai neutraali prosessointiyksikkö on komponentti, joka puuttuu suoraan tekoälyyn liittyviin toimintoihin. Mutta mikä on NPU oikeastaan ja mikä erottaa sen prosessorista ja GPU: sta? Näemme sen alla.
Mikä on GPU, CPU ja NPU ja mitkä ovat niiden erot?
CPU: ksi ja GPU: ksi tiedämme kaksi tärkeintä tietokonetta ja älypuhelinta. Karkeasti ottaen CPU on yksikkö, joka vastaa kaiken taustalla ankkuroitujen sovellusten, ohjelmien ja järjestelmäprosessien tietojen käsittelystä.
Fyysisellä tasolla se ei ole muuta kuin yksikkö, joka ratkaisee matemaattiset operaatiot ja tulkitsee ne ohjeiden muodossa. Kuten muillakin komponenteilla, mitä korkeampi taajuus ja ytimet, sitä korkeampi suorituskyky, koska sillä on enemmän kapasiteettia tietojen käsittelyyn.
GPU: n osalta grafiikkaprosessoriyksikkö on tarkoitettu käsittelemään kaikki 3D- ja 2D-grafiikoihin liittyvät tiedot. Koska nykyiset rajapinnat perustuvat monimutkaisiin 2D- ja 3D-karttoihin, tiimi vaatii toisen yksikön toimimaan datan kanssa liukkaalla tavalla.
Pelien ja videoiden lisäksi grafiikkasuoritin on erittäin hyödyllinen järjestelmän animaatioiden ja korkealaatuisen videotallennuksen hallinnassa muun pinnallisemman tehtävän lisäksi.
Joten mikä on NPU? Mainittu komponentti on tarkoitettu vastaanottamaan CPU: n ohjeet, jotka edellyttävät tekoälyn käytön käsittelyä paljon tehokkaammin, ja sen toiminnalla yritetään simuloida aivojen toimintoja.
NPU: n vastuulla olevat toiminnot liittyvät suuren määrän matemaattisten laskelmien ratkaisemiseen lyhyessä ajassa. Avain tämän tyyppiseen siruun perustuu nopeuteen ja energiatehokkuuteen, ja sen matka on paljon suurempi kuin suorittimilla ja näytönohjaimilla.
NPU, tekoäly, koneoppiminen ja syvällinen oppiminen
Olemme jo nähneet, mikä on NPU ja mikä on sen päätehtävä, mutta mitkä tehtävät edellyttävät NPU: n käyttöä ja mikä on sen todellinen sovellus matkapuhelimessa? Yksityiskohtaisemmiksi meidän on ensin tiedettävä, mitä tekoäly, Marchine-oppiminen ja syvä oppiminen ovat.
Ensimmäisen käsitteen on tehtävä fyysisellä tasolla kaiken toiminnan, joka vaihtelee tietyn tyyppisen ohjelmiston käytön mukaan. Ja että samalla kun CPU ja GPU ratkaisevat järjestelmän ennalta määrittelemiä toimintoja, NPU ratkaisee laskelmat, jotka voivat vaihdella käyttäjän mukaan.
Nämä laskelmat voivat liittyä valokuvien käsittelyyn muotokuva-tilassa, videon vakauttamiseen reaaliajassa, erilaisten objektien etäisyyden laskemiseen kameran läpi 3D-tilassa tai kielen ennustamiseen näppäimistöllä. Tehtävät, jotka edellyttävät lyhyesti muuttujien laskelmien ratkaisua hyvin lyhyessä ajassa.
Mutta tekoälyn todellinen avain liittyy juuri koneoppimiseen. Tämä termi viittaa tietyn tyyppisen järjestelmän kykyyn oppia laitteen käyttötavat ajan myötä. NPU on juuri vastuussa näiden tapojen ratkaisemisesta ja toimimisesta sen mukaisesti. Aktivoi tietyt toiminnot tiettynä ajankohtana, nopeuta sovellusten lataamista, joita käytämme eniten matkapuhelimessa, ennakoi hymiöitä näppäimistöllä, säädä akun käyttöä kellonajan mukaan…
Joten mitä on syvä oppiminen? Tämä käsite on epäilemättä mielenkiintoisin kolmesta. Deep Learning viittaa NPU-operaatioihin, jotka eivät tarvitse ihmisen puuttumista ratkaisuun.
Sen toiminta muistuttaa enemmän aivoja ja enkefalonia kuin prosessoria sinänsä , ja se pystyy ratkaisemaan yhtälöt ilman käyttäjän asettamista, vaan ympäristön. Tällä hetkellä sen soveltaminen ei ole kovin yleistä nykyisissä matkapuhelinjärjestelmissä, joten on odotettava, että Android ja iOS toteuttavat Deep Learning -toiminnot, jotta kaikki ohjelmistot voidaan mukauttaa käyttäjän tarpeisiin ilman käyttäjän aktiivista puuttumista.
