Obsah:
CPU, GPU a teraz NPU. Rôzni výrobcovia telefónov už nejaký čas zdôrazňujú nový komponent, ktorý väčšina doteraz nepoznala. NPU, alebo lepšie povedané Neural Processing Unit alebo Neutral Processing Unit, je komponent, ktorý priamo zasahuje do aktivít súvisiacich s umelou inteligenciou. Ale to, čo je naozaj NPU a čo ho odlišuje od CPU a GPU? Vidíme to nižšie.
Čo je GPU, CPU a NPU a v čom sa líšia?
To, čo poznáme ako CPU a GPU, sú dve najdôležitejšie súčasti počítača a smartphonu. Zhruba povedané, CPU je jednotka zodpovedná za spracovanie všetkých informácií týkajúcich sa údajov z aplikácií, programov a systémových procesov ukotvených na pozadí.
Vo fyzickej rovine to nie je nič iné ako jednotka, ktorá rieši matematické operácie a interpretuje ich vo forme pokynov. Rovnako ako v prípade ostatných komponentov, tým vyššia je frekvencia a jadrá, tým vyššia je výkonnosť, pretože má väčšiu kapacitu na spracovanie informácií.
Pokiaľ ide o GPU, jednotka grafického spracovania je určená na spracovanie všetkých informácií týkajúcich sa 3D a 2D grafiky. Pretože dnešné rozhrania sú založené na komplexných 2D a 3D mapách, tím vyžaduje druhú jednotku, ktorá bude s dátami pracovať solventným spôsobom.
Okrem hier a videí je GPU mimoriadne užitočný okrem iných povrchných úloh aj na správu systémových animácií a vysoko kvalitné nahrávanie videa.
Na čo teda slúži NPU? Uvedený komponent je určený na prijímanie pokynov od CPU, ktoré vyžadujú oveľa efektívnejšie spracovanie umelej inteligencie a jeho prevádzka sa snaží simulovať funkcie mozgu.
Funkcie, za ktoré je zodpovedná NPU, súvisia s rozlíšením veľkého množstva matematických výpočtov v krátkom časovom období. Kľúč k tomuto typu čipu je založený na rýchlosti a energetickej efektívnosti s oveľa dlhšou jazdou ako CPU a GPU.
NPU, umelá inteligencia, strojové učenie a hlboké učenie
Už sme videli, čo je NPU a aká je jej hlavná funkcia, ale aké úlohy si vyžadujú použitie NPU a aká je jej skutočná aplikácia v mobilnom telefóne? Ak pôjdeme do podrobností, najskôr budeme musieť vedieť, čo sú to umelá inteligencia, Marchine Learning a Deep Learning.
Prvý koncept musí na fyzickej úrovni robiť všetku činnosť, ktorá sa líši v závislosti od použitia určitého typu softvéru. A je to tak, že zatiaľ čo CPU a GPU riešia operácie, ktoré sú preddefinované systémom, NPU rieši výpočty, ktoré sa môžu líšiť v závislosti od používateľa.
Tieto výpočty môžu súvisieť so spracovaním fotografií v režime na výšku, stabilizáciou videa v reálnom čase, 3D výpočtom vzdialenosti rôznych objektov cez kameru alebo s predikciou jazyka na klávesnici. Úlohy, ktoré skrátka vyžadujú vyriešenie výpočtov premenných vo veľmi krátkom časovom období.
Skutočný kľúč k umelej inteligencii však musí súvisieť presne so strojovým učením. Tento termín označuje schopnosť určitého typu systému naučiť sa návyky používania zariadenia v priebehu času. NPU má práve na starosti riešenie týchto zvykov a príslušné konanie. Aktivujte určité funkcie v konkrétnom čase, urýchlite načítanie aplikácií, ktoré na mobilnom telefóne používame najviac, predpovedajte emotikony na klávesnici, upravujte využitie batérie v závislosti na dennej dobe…
Čo je to teda hlboké učenie? Tento koncept je bezpochyby najzaujímavejší z týchto troch. Hlboké učenie sa týka operácií NPU, ktoré si nevyžadujú zásah človeka.
Jeho prevádzka je podobný tomu z mozgu a encephalon než u procesora per se , je schopný riešenie rovníc, bez toho aby musel byť nastavená užívateľom, ale životné prostredie. V súčasnosti nie je jeho aplikácia v súčasných mobilných systémoch veľmi rozšírená, preto bude potrebné počkať, kým Android a iOS implementujú funkcie zamerané na Deep Learning, aby bez aktívneho zásahu prispôsobili všetok softvér potrebám používateľa.
