Kazalo:
- Kaj so GPU, CPU in NPU in kakšne so njihove razlike?
- NPU, Umetna inteligenca, Strojno učenje in poglobljeno učenje
CPU, GPU in zdaj NPU. Že nekaj časa različni proizvajalci telefonov poudarjajo novo komponento, ki je bila do zdaj večini neznana. NPU ali bolje rečeno nevronska procesna enota ali nevtralna procesna enota je komponenta, ki neposredno posega v dejavnosti, povezane z umetno inteligenco. Toda kaj je NPU res in kaj jo loči od CPU in GPU? Vidimo spodaj.
Kaj so GPU, CPU in NPU in kakšne so njihove razlike?
To, kar poznamo kot CPU in GPU, sta dve najpomembnejši komponenti računalnika in pametnega telefona. Grobo rečeno, CPU je enota, zadolžena za obdelavo vseh informacij, povezanih s podatki iz aplikacij, programov in sistemskih procesov, zasidranih v ozadju.
Na fizični ravni ni nič drugega kot enota, ki rešuje matematične operacije in jih interpretira v obliki navodil. Kot pri drugih komponentah, večja kot sta frekvenca in jedra, večja je zmogljivost z večjo zmogljivostjo za obdelavo informacij.
Kar zadeva GPU, je enota za obdelavo grafike namenjena obdelavi vseh informacij, povezanih s 3D in 2D grafiko. Ker današnji vmesniki temeljijo na zapletenih 2D in 3D zemljevidih, ekipa zahteva drugo enoto za delo s podatki na topen način.
GPU je poleg iger in videoposnetkov med drugimi bolj površnimi nalogami izjemno uporaben za upravljanje sistemskih animacij in visokokakovostnega snemanja videoposnetkov.
Čemu je torej NPU? Omenjena komponenta naj bi prejemala navodila od CPE, ki zahtevajo, da je uporaba umetne inteligence mnogo učinkovitejša, njeno delovanje pa poskuša simulirati funkcije možganov.
Naloge, za katere je odgovoren NPU, so povezane z ločitvijo velikega števila matematičnih izračunov v kratkem času. Ključ te vrste čipov temelji na hitrosti in energetski učinkovitosti, z veliko večjim potovanjem kot CPU in GPU.
NPU, Umetna inteligenca, Strojno učenje in poglobljeno učenje
Že smo videli, kaj je NPU in katera je njegova glavna funkcija, toda za katere naloge je potrebna uporaba NPU in kakšna je njegova dejanska uporaba na mobilnem telefonu? Če gremo v podrobnosti, bomo najprej morali vedeti, kaj so umetna inteligenca, marinec in globoko učenje.
Prvi koncept mora biti na fizični ravni povezan z vso dejavnostjo, ki se razlikuje glede na uporabo določene vrste programske opreme. In čeprav CPU in GPU rešujeta operacije, ki jih sistem vnaprej določi, NPU rešuje izračune, ki se lahko razlikujejo glede na uporabnika.
Ti izračuni so lahko povezani z obdelavo fotografij v pokončnem načinu, stabilizacijo videoposnetka v realnem času, izračunom razdalje razdalje različnih predmetov skozi kamero v 3D ali predvidevanjem jezika na tipkovnici. Naloge, ki skratka zahtevajo razrešitev spremenljivih izračunov v zelo kratkem času.
Toda resnični ključ do umetne inteligence je ravno pri strojnem učenju. Ta izraz se nanaša na sposobnost določene vrste sistema, da se sčasoma nauči navad uporabe naprave. NPU je natančno zadolžen za reševanje teh navad in ustrezno ravnanje. Aktivirajte določene funkcije ob točno določenem času, pospešite nalaganje aplikacij, ki jih najpogosteje uporabljamo na mobilnem telefonu, predvidevajte čustvene simbole na tipkovnici, prilagodite porabo baterije glede na čas dneva…
Kaj je torej globoko učenje? Ta koncept je nedvomno najbolj zanimiv od treh. Poglobljeno učenje se nanaša na operacije NPU, ki jih ni treba rešiti s človeškim posredovanjem.
Njeno delovanje je bolj podoben tistemu iz možganov in možganov, kot da bi šlo za procesor na sebi , saj je sposoben reševanja enačb, ne da bi ga določi uporabnik, ampak okolje. Trenutno njegova uporaba v trenutnih mobilnih sistemih ni zelo razširjena, zato bo treba počakati, da bosta Android in iOS implementirala funkcije za globinsko učenje, da prilagodita vso programsko opremo potrebam uporabnika, ne da bi uporabnik aktivno posegel.
