مروری بر تفاوت های واحد پردازش عصبی NPU با GPU و TPU

واحد پردازش عصبی (NPU)، یا همان Neural Processing Unit، یک پردازشگر تخصصی برای انجام عملیات مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است. طراحی و معماری NPU به گونه‌ای است که عملیات محاسباتی پیچیده‌ی مورد نیاز شبکه‌های عصبی مصنوعی را به صورت بهینه و با مصرف انرژی کمتر اجرا کند. این واحد پردازشی می‌تواند به طور مؤثرتر و سریع‌تر نسبت به پردازنده‌های دیگر، وظایف مرتبط با هوش مصنوعی را به انجام رساند و به همین دلیل در طیف وسیعی از دستگاه‌ها، از تلفن‌های همراه و دستگاه‌های اینترنت اشیا گرفته تا خودروهای هوشمند و سرورها، استفاده می‌شود. در ادامه به بررسی کلی و تفاوت‌های NPU با واحد پردازش گرافیکی (GPU) و واحد پردازش تنسور (TPU) می پردازیم. پس با ماهمراه باشید.

شرحی مختصر درباره NPU ،GPU و TPU

NPU ،GPU و TPU هر سه پردازنده‌هایی هستند که برای تسریع پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده‌اند، اما هر یک رویکردی متفاوت دارند.

• GPU: مخفف Graphics Processing Unit است که به معنای واحد پردازش گرافیکی می‌باشد. GPU در اصل برای پردازش گرافیک و رندرینگ تصاویر طراحی شده است، اما به دلیل توانایی پردازش موازی بالایی که دارد، برای اجرای عملیات یادگیری عمیق و هوش مصنوعی نیز به کار گرفته می‌شود. به دلیل ساختار طراحی‌شده برای محاسبات ماتریسی و برداری، GPU در پردازش داده‌های بزرگ و موازی عملکرد خوبی دارد.

• TPU: مخفف Tensor Processing Unit است که به معنای واحد پردازش تنسور می‌باشد. TPUها پردازنده‌های خاصی هستند که توسط شرکت گوگل برای تسریع عملیات یادگیری عمیق و به‌ویژه اجرای مدل‌های مبتنی بر TensorFlow طراحی شده‌اند. این پردازنده‌ها برای انجام محاسبات ماتریسی و برداری در شبکه‌های عصبی بهینه شده‌اند و کارایی بسیار بالایی دارند. TPUها عمدتاً در مراکز داده و سرویس‌های ابری استفاده می‌شوند و برخلاف GPU و NPU، تمرکز بسیار خاصی روی یادگیری عمیق دارند، به طوری که برای کاربردهای عمومی مناسب نیستند.

• NPU: برای پردازش‌های هوش مصنوعی در دستگاه‌های کم‌مصرف مانند موبایل‌ها، تبلت‌ها و دستگاه‌های IoT توسعه یافته است. این پردازنده‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که با مصرف انرژی کم بتوانند وظایف هوش مصنوعی را به‌صورت بلادرنگ اجرا کنند. بنابراین، NPUها مناسب دستگاه‌هایی هستند که نیاز به پردازش هوش مصنوعی سریع و مستقل از سرور دارند، مانند تشخیص تصویر و پردازش صدا در موبایل‌ها. NPUها از نظر قدرت پردازشی به GPU و TPU نمی‌رسند، اما در زمینه مصرف انرژی و عملکرد بلادرنگ، بسیار کارآمد هستند.

تفاوت های NPU با GPU و TPU

توان پردازشی و کارایی در مصرف انرژی

• NPU: با تمرکز بر پردازش‌های خاص هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی طراحی شده و نسبت به GPU و حتی TPU مصرف انرژی کمتری دارد. این واحدها اغلب در دستگاه‌های قابل حمل و کم‌مصرف، مانند تلفن‌های همراه و دستگاه‌های IoT استفاده می‌شوند، که به دلیل نیاز به صرفه‌جویی در انرژی و کارایی بالاتر در پردازش AI، انتخاب مناسبی هستند.
• GPU: از نظر توان پردازشی برای عملیات موازی بسیار قدرتمند است، اما مصرف انرژی بیشتری نسبت به NPU دارد. به همین دلیل، GPU بیشتر در کامپیوترهای رومیزی و مراکز داده بزرگ مورد استفاده قرار می‌گیرد و برای دستگاه‌های کوچک یا قابل حمل به دلیل مصرف انرژی زیاد، کمتر مناسب است.
• TPU: از نظر مصرف انرژی بهینه‌تر از GPU است و عملکرد قدرتمندی برای پردازش‌های یادگیری عمیق دارد. TPUهادر مراکز داده گوگل به صورت خاص برای پردازش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند و مصرف انرژی آن‌ها بهینه‌تر از GPU است، اما همچنان برای کاربردهای بزرگ و سنگین AI در مقیاس سرور به کار می‌روند.

ساختار و معماری پردازشی

• NPU: دارای ساختار پردازشی است که به طور خاص برای عملیات شبکه‌های عصبی بهینه شده است. معماری آن بیشتر بر پردازش ماتریس‌ها و بردارها متمرکز است و به گونه‌ای طراحی شده که عملکرد بهتری در عملیات مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق داشته باشد. همچنین، NPUها برای کاهش مصرف انرژی در دستگاه‌های همراه طراحی شده‌اند و معمولا دارای هسته‌های اختصاصی برای پردازش موازی هستند.
• GPU: معماری GPU شامل هزاران هسته کوچک است که به صورت موازی کار می‌کنند و به همین دلیل در عملیات گرافیکی و یادگیری عمیق بسیار کارآمد هستند. این معماری برای پردازش همزمان داده‌های بزرگ طراحی شده و در اجرای سریع عملیات ریاضی در یادگیری عمیق نیز مؤثر است.
• TPU: معماری TPU به گونه‌ای طراحی شده که عملیات ماتریسی و برداری را در مقیاس بزرگ انجام دهد و به‌ویژه در بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های عصبی بسیار کارآمد است. معماری TPU بیشتر برای استفاده در عملیات مرتبط با TensorFlow و بهینه‌سازی یادگیری عمیق در سطح مرکز داده تنظیم شده است و به طور خاص برای عملیات ضرب ماتریس در شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بهینه‌سازی شده است.