NPU и GPU: в чем разница?

Ключевые выводы

• Нейропроцессорные процессоры специализируются на задачах искусственного интеллекта и машинного обучения, обладают высокой энергоэффективностью и возможностями параллельной обработки.
• Графические процессоры отлично справляются с графическими задачами, такими как обработка и рендеринг изображений, но также могут выполнять операции с большими объемами данных.
• Нейронные процессоры ускоряют нейронную обработку данных, а графические процессоры имеют разнообразные области применения, включая обучение моделей искусственного интеллекта и майнинг криптовалют.

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

Что такое НПУ?

NPU — это специализированный процессор, используемый для ускорения операций нейронных сетей, включая задачи вычислений ИИ и машинного обучения (ML). Он включает в себя определенные аппаратные оптимизации, которые делают его более производительным, при этом обеспечивая высокую энергоэффективность.

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

Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь с нашей статьей о том, что такое NPU и как расшифровать его характеристики.

Что такое графический процессор?

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

Первоначально использовавшиеся для ускорения графической обработки и задач рендеринга, таких как редактирование изображений/видео и игры, графические процессоры теперь 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, такие как майнинг криптовалют.

По той же причине графические процессоры также используются для обучения больших нейронных сетей. Например, технологические компании используют графические процессоры корпоративного класса H-100 от Nvidia для обучения своих больших языковых моделей (LLM). Наше объяснение GPU подробно описывает, что такое GPU и как он работает.

Сравнение NPU и GPU

Критическое различие между NPU и GPU заключается в том, что первый ускоряет рабочие нагрузки AI и ML, а второй ускоряет графическую обработку и задачи рендеринга. Другими словами, каждый из них представляет собой специализированный процессор для определенной функции на вашем устройстве.

Помимо своей специализированной функции, графические процессоры также все чаще используются в других общих вычислительных задачах, включая обучение систем ИИ и вывод глубокого обучения. Но если графический процессор также может использоваться для задач ИИ/МО, зачем компаниям беспокоиться о выделенном процессоре для этого? Короткий ответ — производительность и эффективность.

Использование выделенного процессора в компьютерах для определенной задачи (обычно для ускорения выполнения задачи) называется аппаратным ускорением. Оно помогает повысить производительность, поскольку различные компоненты предназначены для более эффективного выполнения определенных задач, чем использование компонента общего назначения, например ЦП, для всего.

В результате аппаратное ускорение является довольно стандартным на современных ПК. Например, вы найдете графический процессор для обработки графики и звуковую карту для звука.

Производительность как GPU, так и NPU измеряется в терминах того, сколько триллионов операций процессор может выполнить в секунду. Обычно это обозначается как Tera (или триллион) операций в секунду (TOPS). Например, чипы Snapdragon X Elite от Qualcomm могут похвастаться производительностью до 45 TOPS (только от NPU), а графический процессор GeForce RTX 4090 от NVIDIA — более 1300 TOPS.

Графические процессоры могут быть дискретными (отдельными от ЦП) или интегрированными (встроенными в ЦП). На момент написания статьи NPU интегрированы в ЦП. Например, процессоры Apple серий A и M имеют NPU (так называемый Apple Neural Engine), встроенный в ЦП. Однако некоторые NPU являются дискретными, как официальный NPU Raspberry Pi.

В заключение, NPU — это процессор, который ускоряет нейронную обработку, в то время как GPU — это специализированный процессор для обработки графики. Благодаря своей параллельной архитектуре обработки оба могут выполнять триллионы операций в секунду.

В то время как NPU специализируются только на задачах ИИ и МО, в последние годы варианты использования GPU расширились за пределы графики. Они также используются в других приложениях общего назначения, особенно в операциях с интенсивным использованием данных, таких как обучение моделей ИИ и майнинг криптовалют.