هر آنچه که باید درباره NPU بدانید

با ظهور واحد پردازش عصبی یا NPU، گوشی‌های هوشمند به ابزارهایی فراتر از دستگاه‌های ارتباطی معمول تبدیل شده‌اند.

به گزارش تک‌ناک، در دنیای امروزی، این دستگاه‌ها دیگر تنها وسیله‌ای برای برقراری ارتباط یا سرگرمی نیستند، بلکه به دستیاران دیجیتالی هوشمندی تبدیل شده‌اند که وظایف پیچیده‌ای مانند: تشخیص تصاویر، پردازش صدا و حتی پیش‌بینی رفتار کاربران را انجام می‌دهند.

واحد پردازش عصبی یا NPU یکی از عوامل کلیدی در تحقق این توانمندی‌ها است. این فناوری پیشرفته، در سال‌های اخیر به بخشی جدایی‌ناپذیر از تراشه‌های مدرن تبدیل شده و انقلابی در صنعت گوشی‌های هوشمند و دیگر دستگاه‌های دیجیتال به وجود آورده است.

در این مقاله، به شکلی جامع و دقیق، به بررسی NPU خواهیم پرداخت. از تاریخچه و نحوه عملکرد آن گرفته تا مزایا، تفاوت‌های آن با سایر واحدهای پردازشی و چشم‌انداز آینده این فناوری مورد بررسی قرار می‌گیرد.

NPU چیست و چرا اهمیت دارد؟

NPU مخفف Neural Processing Unit است و به عنوان یک واحد پردازشی تخصصی در SoC (سیستم روی تراشه) گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های دیجیتالی مدرن تعبیه می‌شود.

این واحد، به طور خاص برای اجرای وظایف مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده است.

برخلاف CPU (واحد پردازش مرکزی) که برای وظایف عمومی و پیچیده استفاده می‌شود یا GPU (واحد پردازش گرافیکی) که برای پردازش‌های موازی بهینه‌سازی شده است، NPU روی وظایف تخصصی هوش مصنوعی تمرکز دارد.

وظیفه اصلی NPU تسریع پردازش وظایف هوش مصنوعی، افزایش بهره‌وری انرژی و کاهش وابستگی به سرویس‌های ابری است.

به عنوان مثال، گوشی‌های هوشمند مجهز به NPU می‌توانند وظایف پیچیده‌ای مانند: تشخیص اشیا در تصاویر، ترجمه هم‌زمان، تبدیل گفتار به متن و حتی پیش‌بینی کلمات بعدی را که کاربر ممکن است تایپ کند، به سرعت و با دقت انجام دهند.

تاریخچه NPU: از آغاز تا امروز

NPUها به عنوان بخشی از پیشرفت تکنولوژی در حوزه تراشه‌های موبایل معرفی شدند. اولین حضور قابل توجه این فناوری در سال ۲۰۱۵ بود، زمانی که کوالکام در تراشه Snapdragon 820 از موتور هوش مصنوعی خود رونمایی کرد.

این موتور، ترکیبی از سخت‌افزار و نرم‌افزار بود که وظایف مرتبط با هوش مصنوعی را با سرعت بیشتری اجرا می‌کرد.

شرکت اپل نیز در سال ۲۰۱۷ با معرفی تراشه A11 Bionic و واحد پردازش عصبی Neural Engine، این فناوری را وارد محصولات خود کرد. از آن زمان به بعد، NPU به یکی از اجزای کلیدی تراشه‌های پیشرفته تبدیل شد.

تراشه‌های Snapdragon از شرکت کوالکام، Exynos از سامسونگ، Dimensity از مدیاتک و سری Apple A همگی اکنون دارای NPU هستند.

عملکرد و نقش NPU در هوش مصنوعی

NPUها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند وظایف مرتبط با هوش مصنوعی را با سرعت و کارایی بالا انجام دهند. این وظایف شامل:

• تشخیص تصویر و ویدیو: شناسایی افراد، اشیا و صحنه‌ها در عکس‌ها و ویدیوها.
• پردازش صوت: تبدیل گفتار به متن و ترجمه آنی.
• تولید محتوا: تولید تصاویر، ویدیوها و متون به کمک هوش مصنوعی.
• پیش‌بینی رفتار کاربران: پیش‌بینی کلماتی که کاربران ممکن است تایپ کنند یا پیشنهادهایی بر اساس رفتارهای قبلی ارائه دهند.

بدون NPU، انجام این وظایف به کمک CPU یا GPU نیز امکان‌پذیر است، اما زمان‌برتر و پرمصرف‌تر خواهد بود. NPU با بهینه‌سازی این وظایف، سرعت پردازش را افزایش و مصرف انرژی را کاهش می‌دهد.

تفاوت NPU با CPU و GPU

برای درک بهتر NPU، باید تفاوت‌های آن با CPU و GPU را بررسی کنیم:

1. CPU:
   • واحد پردازش مرکزی یا CPU برای وظایف چندمنظوره طراحی شده است.
   • قادر به انجام محاسبات پیچیده با دقت بالا است، اما سرعت آن در وظایف موازی پایین‌تر می‌باشد.
   • مصرف انرژی بیشتری نسبت به NPU دارد.
2. GPU:
   • واحد پردازش گرافیکی یا GPU برای انجام محاسبات موازی طراحی شده است.
   • در وظایفی مانند پردازش گرافیک و برخی محاسبات هوش مصنوعی بهتر از CPU عمل می‌کند.
   • با وجود این، مصرف انرژی آن در مقایسه با NPU بیشتر است.
3. NPU:
   • برای وظایف تخصصی هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده است.
   • در انجام محاسبات هوش مصنوعی سرعت و بهره‌وری بیشتری دارد.
   • مصرف انرژی بسیار کمتری دارد و برای دستگاه‌های باتری‌محور مانند گوشی‌های هوشمند ایدئال است.

مزایای NPU: سرعت، بهره‌وری و امنیت

وجود NPU در تراشه‌های گوشی هوشمند چندین مزیت کلیدی را ارائه می‌دهد:

1. افزایش سرعت:
   • NPU می‌تواند وظایف پیچیده هوش مصنوعی را با سرعت بیشتری انجام دهد، که این موضوع برای برنامه‌هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ دارند، حیاتی است.
2. کاهش مصرف انرژی:
   • با بهینه‌سازی وظایف هوش مصنوعی، NPU مصرف انرژی را کاهش و عمر باتری دستگاه را افزایش می‌دهد.
3. اجرای وظایف روی دستگاه:
   • با استفاده از NPU، بسیاری از وظایف هوش مصنوعی به صورت محلی روی دستگاه اجرا می‌شود. این ویژگی وابستگی به سرویس‌های ابری را کاهش می‌دهد و سرعت پردازش را افزایش می‌دهد.
4. حریم خصوصی بهتر:
   • اجرای وظایف هوش مصنوعی روی دستگاه، از ارسال داده‌های حساس به سرورهای خارجی جلوگیری می‌کند و امنیت داده‌های کاربران را تضمین می‌کند.

رقابت در دنیای پردازش عصبی

در حالی که بسیاری از شرکت‌ها از NPU در تراشه‌های خود استفاده می‌کنند، گوگل رویکرد متفاوتی را پیش گرفته است.

این شرکت از واحد پردازش تنسور یا TPU در محصولات خود استفاده می‌کند. TPU که برای برنامه‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow بهینه‌سازی شده است، تنها در محصولات سخت‌افزاری گوگل و مراکز داده این شرکت یافت می‌شود.

آینده NPU: انقلابی در صنعت فناوری

با رشد سریع هوش مصنوعی و نقش کلیدی آن در زندگی روزمره، آینده NPU بسیار روشن به نظر می‌رسد. انتظار می‌رود که تراشه‌های آینده، NPU‌های پیشرفته‌تری داشته باشند، که بتوانند وظایف پیچیده‌تر را با سرعت بیشتر و مصرف انرژی کمتر انجام دهند.

به عنوان مثال، تراشه Snapdragon 8 Elite که به تازگی معرفی شده، عملکرد هوش مصنوعی را نسبت به مدل قبلی خود ۴۵ درصد بهبود داده است.

این پیشرفت‌ها نشان می‌دهد که NPUها به زودی نقشی حیاتی‌تر در دستگاه‌های هوشمند ایفا خواهند کرد.

جمع‌بندی: تحولی در دنیای فناوری

واحد پردازش عصبی یا NPU، انقلابی در نحوه عملکرد دستگاه‌های دیجیتال، به ویژه گوشی‌های هوشمند، ایجاد کرده است.

این فناوری با افزایش سرعت پردازش، کاهش مصرف انرژی و حفظ حریم خصوصی کاربران، تجربه‌ای مدرن‌تر و کارآمدتر را برای کاربران به ارمغان آورده است.

در آینده نزدیک، با پیشرفت بیشتر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، NPUها نقش بزرگ‌تری در توسعه فناوری خواهند داشت و به یکی از اجزای حیاتی در دنیای دیجیتال تبدیل خواهند شد.