Mục lục:
CPU, GPU và bây giờ là NPU. Từ lâu, các nhà sản xuất điện thoại khác nhau đã nhấn mạnh đến một thành phần mới mà hầu hết mọi người đều chưa biết. NPU, hay nói đúng hơn, Đơn vị Xử lý Thần kinh hoặc Đơn vị Xử lý Trung lập, là một thành phần can thiệp trực tiếp vào các hoạt động liên quan đến Trí tuệ nhân tạo. Nhưng NPU thực sự là gì và điều gì phân biệt nó với CPU và GPU? Chúng tôi xem nó dưới đây.
GPU, CPU và NPU là gì và sự khác biệt của chúng là gì?
Những gì chúng ta biết là CPU và GPU là hai trong số những thành phần quan trọng nhất của máy tính và điện thoại thông minh. Nói một cách nôm na, CPU là đơn vị chịu trách nhiệm xử lý tất cả các thông tin liên quan đến dữ liệu từ các ứng dụng, chương trình và quy trình hệ thống được neo ở chế độ nền.
Trên bình diện vật lý, nó không hơn gì một đơn vị giải quyết các phép toán và diễn giải chúng dưới dạng hướng dẫn. Cũng như các thành phần khác, tần số và lõi càng cao thì hiệu suất càng cao do có nhiều khả năng xử lý thông tin hơn.
Về GPU, Bộ xử lý đồ họa nhằm xử lý tất cả thông tin liên quan đến đồ họa 3D và 2D. Vì các giao diện ngày nay dựa trên các bản đồ 2D và 3D phức tạp, nhóm nghiên cứu yêu cầu thiết bị thứ hai làm việc với dữ liệu theo cách dung môi.
Ngoài trò chơi và video, GPU cực kỳ hữu ích để quản lý hoạt ảnh hệ thống và quay video chất lượng cao, trong số các tác vụ hời hợt khác.
Vậy NPU để làm gì? Thành phần này nhằm nhận các lệnh từ CPU yêu cầu sử dụng Trí tuệ nhân tạo để được xử lý hiệu quả hơn nhiều và hoạt động của nó cố gắng tương tự các chức năng của não.
Các chức năng mà NPU chịu trách nhiệm liên quan đến việc giải quyết một lượng lớn các phép tính toán học trong một khoảng thời gian ngắn. Mấu chốt của loại chip này là dựa trên tốc độ và hiệu quả sử dụng năng lượng, với khả năng di chuyển lớn hơn nhiều so với CPU và GPU.
NPU, Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu
Chúng ta đã biết NPU là gì và chức năng chính của nó là gì, nhưng những tác vụ nào yêu cầu sử dụng NPU và ứng dụng thực tế của nó trên điện thoại di động là gì? Để đi vào chi tiết, trước tiên chúng ta sẽ phải biết Trí tuệ nhân tạo, Học tập Marchine và Học sâu là gì.
Khái niệm đầu tiên phải làm, ở mức độ vật lý, với tất cả các hoạt động khác nhau tùy thuộc vào việc sử dụng một loại phần mềm nhất định. Và đó là trong khi CPU và GPU giải quyết các hoạt động được hệ thống xác định trước, NPU giải quyết các phép tính có thể khác nhau tùy thuộc vào người dùng.
Các tính toán này có thể liên quan đến việc xử lý ảnh ở chế độ dọc, ổn định video trong thời gian thực, tính toán 3D khoảng cách của các đối tượng khác nhau thông qua máy ảnh hoặc dự đoán ngôn ngữ trên bàn phím. Nói tóm lại, các nhiệm vụ yêu cầu giải quyết các phép tính biến đổi trong một khoảng thời gian rất ngắn.
Nhưng chìa khóa thực sự của Trí tuệ nhân tạo phải thực hiện chính xác với Học máy. Thuật ngữ này đề cập đến khả năng của một loại hệ thống nhất định học được thói quen sử dụng thiết bị theo thời gian. NPU chính xác chịu trách nhiệm giải quyết những thói quen này và hành động phù hợp. Kích hoạt một số chức năng tại một thời điểm cụ thể, tăng tốc độ tải các ứng dụng mà chúng ta sử dụng nhiều nhất trên điện thoại di động, dự đoán biểu tượng cảm xúc trên bàn phím, điều chỉnh mức sử dụng pin tùy theo thời gian trong ngày…
Vậy học sâu là gì? Khái niệm này chắc chắn là thú vị nhất trong ba khái niệm. Deep Learning đề cập đến các hoạt động NPU không cần sự can thiệp của con người để giải quyết.
Hoạt động của nó cũng tương tự như nhiều như của một bộ não và một encephalon so với một bộ xử lý cho mỗi gia nhập , là có thể giải quyết các phương trình mà không cần phải được thiết lập bởi người sử dụng, nhưng do môi trường. Hiện tại, ứng dụng của nó chưa được phổ biến rộng rãi trong các hệ thống di động hiện tại, vì vậy cần phải đợi Android và iOS triển khai các chức năng nhằm vào Deep Learning để điều chỉnh tất cả phần mềm theo nhu cầu của người dùng mà không cần người dùng chủ động can thiệp.
