Оглавление:
- Что такое GPU, CPU и NPU и в чем их различия?
- NPU, искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
CPU, GPU, а теперь и NPU. В течение некоторого времени различные производители телефонов уделяли особое внимание новому компоненту, ранее неизвестному большинству. NPU, или, лучше сказать, Neural Processing Unit или Neutral Processing Unit, - это компонент, который напрямую мешает деятельности, связанной с искусственным интеллектом. Но что такое NPU на самом деле и что отличает его от CPU и GPU? Мы видим это ниже.
Что такое GPU, CPU и NPU и в чем их различия?
То, что мы знаем как процессор и графический процессор, - это два самых важных компонента компьютера и смартфона. Грубо говоря, ЦП - это блок, отвечающий за обработку всей информации, связанной с данными из приложений, программ и системных процессов, закрепленных в фоновом режиме.
На физическом плане это не что иное, как устройство, которое решает математические операции и интерпретирует их в форме инструкций. Как и в случае с другими компонентами, чем выше частота и количество ядер, тем выше производительность, поскольку у него больше возможностей для обработки информации.
Что касается графического процессора, то графический процессор предназначен для обработки всей информации, связанной с трехмерной и двухмерной графикой. Поскольку современные интерфейсы основаны на сложных 2D- и 3D-картах, команде требуется второй блок для работы с данными растворителем.
Помимо игр и видео, графический процессор чрезвычайно полезен для управления системной анимацией и высококачественной видеозаписью, а также для других более поверхностных задач.
Так для чего нужен NPU? Этот компонент предназначен для получения инструкций от ЦП, которые требуют использования искусственного интеллекта для более эффективной обработки, и его работа пытается напоминать функции мозга.
Функции, за которые отвечает NPU, связаны с разрешением большого количества математических вычислений за короткий период времени. Ключ к этому типу микросхем основан на скорости и энергоэффективности, с гораздо большим ходом, чем у CPU и GPU.
NPU, искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
Мы уже видели, что такое NPU и какова его основная функция, но для каких задач требуется использование NPU и каково его фактическое приложение на мобильном телефоне? Чтобы вдаваться в подробности, нам сначала нужно знать, что такое искусственный интеллект, марчинское обучение и глубокое обучение.
Первая концепция связана на физическом уровне со всеми видами деятельности, которые варьируются в зависимости от использования определенного типа программного обеспечения. И дело в том, что в то время как ЦП и графический процессор выполняют операции, которые предопределены системой, NPU выполняет вычисления, которые могут варьироваться в зависимости от пользователя.
Эти вычисления могут быть связаны с обработкой фотографий в портретном режиме, стабилизацией видео в реальном времени, вычислением в 3D расстояния до различных объектов через камеру или предсказанием языка на клавиатуре. Короче говоря, задачи, требующие выполнения вычислений переменных за очень короткий период времени.
Но настоящий ключ к искусственному интеллекту лежит именно в машинном обучении. Этот термин относится к способности системы определенного типа изучать привычки использования устройства с течением времени. NPU как раз отвечает за решение этих привычек и за соответствующие действия. Активируйте определенные функции в определенное время, ускорьте загрузку приложений, которые мы чаще всего используем на мобильном телефоне, предугадываете смайлы на клавиатуре, регулируйте расход заряда батареи в зависимости от времени суток…
Так что же такое глубокое обучение? Эта концепция, без сомнения, самая интересная из трех. Глубокое обучение относится к операциям NPU, для решения которых не требуется вмешательство человека.
Его работа больше похожа на работу мозга и головного мозга, чем на работу процессора как такового , поскольку он способен решать уравнения, не задавая их пользователем, а только окружающей средой. На данный момент его применение не очень широко распространено в современных мобильных системах, поэтому необходимо подождать, пока Android и iOS будут реализовывать функции, направленные на глубокое обучение, чтобы адаптировать все программное обеспечение к потребностям пользователя без активного вмешательства.
