В чем разница между нейронным процессором (NPU) и графическим процессором (GPU)?

С развитием искусственного интеллекта (ИИ) нейронный процессор (NPU) стал важным фактором при покупке ПК или ноутбука следующего поколения. Но знаете ли вы разницу между NPU и GPU?

Разница между нейронным процессором (NPU) и графическим процессором (GPU) является важной темой. Каждый из этих модулей играет важную роль в нескольких технологических приложениях, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, компьютерные игры и графические вычисления. В этой статье мы рассмотрим основные различия между NPU и GPU, а также то, как эти различия влияют на их производительность в разных приложениях. Мы подчеркнем их специализированные возможности и способы повышения производительности и эффективности в соответствующих областях. Проверять Что такое компьютеры с искусственным интеллектом и чем они отличаются?

Пояснения | Графический процессор и NPU 1 | 1es2nCZld2inCwBqUUt9HDg DzTechs

Что такое НПУ?

Пояснения | Графический процессор и NPU 2 | 1XcRDtiCBZIFnNZ5hSosaWA DzTechs

NPU — это специализированный процессор, используемый для ускорения операций нейронной сети, включая задачи обработки искусственного интеллекта и машинного обучения (ML). Он включает в себя конкретные улучшения аппаратного обеспечения, которые делают его более производительным, сохраняя при этом высокую энергоэффективность.

NPU обладают возможностями параллельной обработки (способны выполнять несколько процессов одновременно), а благодаря улучшениям аппаратной архитектуры они могут эффективно выполнять задачи искусственного интеллекта и машинного обучения, такие как вывод и обучение. NPU можно использовать для выполнения различных задач искусственного интеллекта, таких как распознавание лиц и даже обучение систем искусственного интеллекта.

Если вы хотите узнать больше, прочтите нашу статью о Что такое НПУ? Как расшифровать его характеристики.

Что такое графический процессор?

Пояснения | Графический процессор и NPU 3 | 1UysYwdOCmVFD89StNFbDpQ DzTechs

Графический процессор (GPU) — это специальный процессор, используемый для ускорения графических задач, таких как обработка и отображение изображений/видео. Подобно NPU, графические процессоры поддерживают параллельную обработку и могут выполнять триллионы операций в секунду.

Первоначально графические процессоры использовались для ускорения обработки графики и задач отображения, таких как редактирование фото/видео и игры, теперь графические процессоры используются для широкого спектра вычислительных задач. Благодаря своей высокой пропускной способности графические процессоры выполняют операции с интенсивным использованием данных, такие как крупномасштабная обработка данных и сложные вычисления, например Майнинг криптовалюты.

По той же причине графические процессоры также используются для обучения больших нейронных сетей. Например, технологические компании используют графические процессоры Nvidia корпоративного класса H-100 для обучения больших языковых моделей (LLM). Наше объяснение графического процессора (GPU) углубляется. Определение графических процессоров и как это работает.

Сравнение NPU и GPU

Принципиальное различие между NPU и GPU заключается в том, что первый ускоряет рабочие нагрузки искусственного интеллекта и машинного обучения, а второй ускоряет задачи обработки графики и рендеринга. Другими словами, каждый из них представляет собой специализированный процессор для определенной функции вашего устройства.

Помимо своих специализированных функций, графические процессоры также все чаще используются для других общих вычислительных задач, включая обучение систем искусственного интеллекта и глубокое обучение. Но если графический процессор также можно использовать для задач искусственного интеллекта и машинного обучения, зачем компаниям беспокоиться о выделенном процессоре для этих целей? Короткий ответ: производительность и эффективность.

Использование выделенного процессора в компьютерах для решения конкретной задачи (обычно для ускорения выполнения задачи) называется... Аппаратное ускорение. Это помогает повысить производительность, поскольку различные компоненты предназначены для более эффективного выполнения конкретных задач, чем использование компонента общего назначения, такого как ЦП, для всего.

В результате аппаратное ускорение является стандартным для современных компьютеров. Например, вы найдете графический процессор (GPU) для обработки графики и звуковую карту для звука.

Пояснения | Графический процессор и NPU 4 | 1EAiWcEDJ1Sn9pAwx1oPvGg DzTechs

Производительность как графического процессора, так и NPU измеряется количеством триллионов операций, которые процессор может выполнить в секунду. Обычно это называется тера (или триллион) операций в секунду (TOPS). Например, Snapdragon от Qualcomm.

Графические процессоры могут быть дискретными (отдельными от процессора) или интегрированными (интегрированными в процессор). На момент написания NPU интегрированы в процессор. Например, процессоры Apple-Series и M-Series имеют встроенный в процессор NPU (так называемый Apple Neural Engine). Однако некоторые NPU являются дискретными, например, официальная шляпа NPU Raspberry Pi.

В заключение отметим, что NPU — это процессор, ускоряющий нейронную обработку, а графический процессор — это специализированный процессор для обработки графики. Благодаря своей архитектуре параллельной обработки оба могут выполнять триллионы операций в секунду.

Хотя NPU специализируются только на задачах искусственного интеллекта и машинного обучения, в последние годы варианты использования графических процессоров вышли за рамки графики. Они также используются в других приложениях общего назначения, особенно в процессах с интенсивным использованием данных, таких как обучение моделей искусственного интеллекта и майнинг криптовалюты. Теперь вы можете просмотреть У вас возникли проблемы с производительностью процессора или видеокарты? Как проверить (и что хуже).

ДзТех

Я государственный инженер с большим опытом работы в области программирования, создания веб-сайтов, SEO и технического написания. Я увлечен технологиями и посвящаю себя предоставлению качественной информации общественности. Я могу стать более ценным ресурсом для пользователей, которые ищут точную и достоверную информацию об обзорах продуктов и специализированных приложениях в различных областях. Моя непоколебимая приверженность качеству и точности гарантирует, что предоставляемая информация заслуживает доверия и полезна для аудитории. Постоянное стремление к знаниям заставляет меня идти в ногу с новейшими технологическими разработками, гарантируя, что общие идеи будут передаваться в ясной и доступной форме.
Перейти к верхней кнопке