NPU là gì?

Với việc NPU hỗ trợ công nghệ AI trên thiết bị trên các thiết kế SoC (System on Chip) dùng trong laptop, điện thoại thông minh và máy tính đơn bo, điều quan trọng là phải hiểu và so sánh thông số kỹ thuật của chúng để tối ưu hóa hiệu suất và đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt.

NPU là gì?

Neural Processing Unit (NPU) là một loại bộ xử lý đặc biệt xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning. Trong các thiết bị như điện thoại thông minh và laptop, NPU thực hiện các tác vụ đòi hỏi nhiều bộ xử lý như xử lý hình ảnh, bộ lọc video thời gian thực, nhận dạng giọng nói, thực tế tăng cường và nhận dạng đối tượng hiệu quả hơn nhiều.

Bạn có thể tìm thấy NPU trên một số thiết bị cầm tay phổ biến nhất hiện nay. Ví dụ, iPhone và laptop M-Series mới nhất của Apple đều được tích hợp NPU riêng có tên là ANE (Apple Neural Engine). Google sử dụng NPU độc quyền có tên TPU (Tensor Processing Unit) trên các thiết bị Pixel và bộ công cụ tạo mẫu Coral, còn Qualcomm đang tích hợp NPU ARM vào SoC mới nhất của họ dành cho điện thoại thông minh và laptop.

NPU đang trở nên phổ biến hơn vì chúng ta sử dụng AI trên nhiều thiết bị, từ điện thoại thông minh đến các trung tâm dữ liệu lớn. Khi AI phát triển, chúng ta cần phần cứng có thể xử lý nó tốt hơn và NPU chính là giải pháp.

NPU khác với CPU và GPU như thế nào?

Đối với thiết bị cầm tay, thiết bị đeo hiện đại và các thiết bị di động khác, NPU, CPUGPU được tích hợp vào một SoC duy nhất để truyền dữ liệu nhanh hơn, tiêu thụ điện năng thấp hơn và chiếm ít diện tích hơn.

  • CPU là bộ xử lý đa năng để chạy phần mềm.
  • GPU là bộ xử lý song song chuyên dụng hỗ trợ CPU chạy các tác vụ đồ họa chuyên sâu.
  • NPU thậm chí còn là bộ xử lý chuyên dụng hơn, hỗ trợ GPU và CPU trong các tác vụ Machine Learning và xử lý mạng nơ-ron nhân tạo như phát hiện đối tượng, nhận dạng giọng nói và xử lý AI.

Về cơ bản, CPU có khả năng xử lý tốt nhiều ứng dụng khác nhau nhưng không được tối ưu hóa cho các tác vụ đồ họa và AI. GPU tốt hơn cho những tác vụ đồ họa và AI so với CPU vì chúng có thể làm nhiều việc cùng lúc. NPU vượt trội trong các tính toán song song cấp cao như GPU nhưng với yêu cầu năng lượng thấp hơn, khiến chúng trở nên lý tưởng để đưa những tính toán đòi hỏi khắt khe về xử lý AI vào thiết bị di động.

Cách so sánh thông số kỹ thuật NPU

Khi so sánh các NPU, điều quan trọng là phải hiểu các thông số kỹ thuật chính ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng. Dưới đây là một số thông số kỹ thuật quan trọng nhất cần chú ý:

  • TOPS (Tera hoạt động mỗi giây): Đây là thước đo xem NPU có thể thực hiện bao nhiêu nghìn tỷ hoạt động mỗi giây. Giá trị TOPS cao hơn thường cho thấy hiệu suất tốt hơn.
  • Hiệu suất năng lượng: Được đo bằng TOPS trên mỗi watt, thông số kỹ thuật này cho  biết NPU hiệu quả như thế nào về mặt tiêu thụ điện năng. Hiệu suất cao hơn có nghĩa là tuổi thọ pin dài hơn cho thiết bị di động.
  • Độ chính xác: NPU có thể xử lý các mức độ chính xác khác nhau, chẳng hạn như hoạt động 8 bit, 16 bit và 32 bit. Độ chính xác thấp hơn có thể tăng tốc độ tính toán và tiết kiệm năng lượng nhưng có thể làm giảm độ chính xác. Đối với nhiều tác vụ AI, độ chính xác 8 bit là đủ.
  • Băng thông bộ nhớ: Điều này đo lượng dữ liệu mà NPU có thể đọc hoặc ghi mỗi giây. Băng thông bộ nhớ cao hơn có thể giúp xử lý các tập dữ liệu lớn nhanh hơn.
  • Các framework được hỗ trợ: NPU phải hỗ trợ các framework AI phổ biến như TensorFlow, PyTorch và Caffe. Điều này đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể dễ dàng triển khai những mô hình AI của họ trên NPU.

Nhưng giống như hầu hết các phần cứng máy tính, thông số càng cao càng tốt. Một NPU có khả năng 40 TOPS như chip Snapdragon X Elite của Qualcomm sẽ có khả năng AI tốt hơn NPU có khả năng 10 TOPS như chip Meteor Lake của Intel.

NPU sẽ làm cho laptop hoặc PC tốt hơn như thế nào?

Mua laptop hoặc PC có NPU sẽ có một số lợi ích chính:

  • Hiệu suất nâng cao cho các tác vụ AI: NPU được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ AI một cách hiệu quả, nghĩa là hiệu suất nhanh hơn cho các ứng dụng dựa vào Machine Learning và mạng nơ-ron nhân tạo.
  • Tuổi thọ pin tốt hơn: NPU được tối ưu hóa để tiêu thụ điện năng thấp, có thể giúp kéo dài tuổi thọ pin của laptop và thiết bị di động.
  • Trải nghiệm người dùng được cải thiện: Các tính năng như dịch ngôn ngữ theo thời gian thực, trợ lý giọng nói, ứng dụng thực tế tăng cường và xử lý hình ảnh nâng cao có thể chạy mượt mà và hiệu quả hơn với NPU.
  • Giảm tải công việc từ CPU/GPU: Bằng cách xử lý các tác vụ dành riêng cho AI, NPU giải phóng CPU và GPU để thực hiện những chức năng khác, dẫn đến hiệu suất tổng thể của hệ thống tốt hơn.
  • Chứng minh tương lai: Khi AI được tích hợp nhiều hơn vào các ứng dụng hàng ngày, việc có NPU đảm bảo rằng thiết bị sẵn sàng cho những tiến bộ công nghệ và phần mềm trong tương lai.

NPU đang thay đổi cách xử lý các tác vụ AI trong những thiết bị hiện đại và vai trò của chúng trong điện toán sẽ chỉ tăng lên khi AI trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày. Với việc NPU được áp dụng rộng rãi hơn, việc hiểu và so sánh các thông số kỹ thuật của NPU có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt nhằm tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo thiết bị ổn định trong tương lai.

Thứ Bảy, 15/06/2024 08:56
55 👨 1.467
0 Bình luận
Sắp xếp theo