NPU là gì? Sự khác biệt giữa NPU, GPU và CPU
NPU là gì? Tìm hiểu sự khác biệt giữa NPU, GPU và CPU và vì sao NPU lại quản lý AI hiệu quả tối ưu trên thiết bị hiện đại.
NPU (Neural Processing Unit) là một loại bộ xử lý chuyên biệt, được thiết kế nhằm tăng tốc các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks). Nếu CPU là “bộ não đa năng”, GPU là “nhà toán học xử lý hình ảnh”, thì NPU chính là “trí tuệ nhân tạo mini” – có khả năng học, hiểu và phản ứng thông minh. Một điểm nổi bật khi nhắc đến NPU là gì, chính là khả năng xử lý song song khối lượng dữ liệu khổng lồ, thực hiện hàng nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Đây là lý do vì sao NPU thường được tích hợp trong các thiết bị yêu cầu xử lý AI như smartphone, laptop AI-ready, hay các hệ thống thông minh. NPU nổi tiếng với khả năng xử lý song song giữa luồng dữ liệu khổng lồ, có thể lên đến hàng nghìn tỷ phép tính một giây. Vì được sinh ra là dành cho AI, NPU cung cấp một băng thông xử lý lớn cùng với tốc độ cao nhằm phục vụ các công việc liên quan đến trí tuệ nhân tạo. NPU thường sẽ được trang bị trong những phần cứng như CPU hoặc các phần mềm nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng dành cho công việc liên quan đến AI. NPU sẽ được đính kèm vào trong phần cứng như CPU, vì vậy chúng ta có thể thấy những thông số quen thuộc như số nhân, cache, tốc độ xử lý,.. Ngoài ra chúng ta sẽ có thêm 1 thông số mang tên TOPS. TOPS (viết tắt của Tera Operations per Second) là đơn vị đo lường hiệu suất của NPU được biểu thị dưới dạng số tự nhiên. So sánh NPU, GPU và CPU GPU (Graphic Processing Unit) hay bộ xử lý đồ họa, luôn được biết đến với tầm quan trọng trong những bộ PC Gaming. Khả năng xử lý đồ họa được áp dụng chung phương thức với NPU tuy nhiên ở một cấp độ thấp hơn về mặt hiệu suất. Nếu GPU phải làm việc liên quan đến AI thì chúng sẽ cần yêu cầu các mạch tích hợp đặc biệt nhằm đáp ứng hiệu quả cho chương trình liên quan đến máy học. Hiện nay một số GPU từ NVIDIA đã được tích hợp vào card màn hình dưới dạng lõi Tensor (Tensor core). Đến với CPU, đây vốn chính là “đầu não” cho mọi thiết bị máy tính với khả năng thực hiện mọi tác vụ trên máy tính. Mọi phần mềm hoạt động sẽ đều yêu cầu khả năng xử lý từ chính bộ vi xử lý tuy nhiên sẽ không được tập trung vào các công việc AI như chính NPU. Còn đối với NPU thì chúng chỉ cần sử dụng chính các mạch này trên GPU và biến nó thành một đơn vị xử lý trên chính “dây chuyền” của mình. Điều này giúp NPU đảm bảo hiệu suất xử lý tác vụ ở mức điện năng tiêu thụ thấp và vô cùng lý tưởng dành cho các thiết bị mang tính di động cao như máy tính. Tiêu chí CPU (Central Processing Unit) GPU (Graphics Processing Unit) NPU (Neural Processing Unit) Mục đích chính Xử lý tác vụ đa nhiệm, điều khiển hệ thống, tính toán tổng quát Xử lý đồ họa, tính toán song song, gaming, dựng phim Tăng tốc tác vụ AI/Machine Learning, suy luận AI Kiến trúc Ít lõi, mạnh mẽ, tối ưu cho tác vụ tuần tự và phức tạp Hàng ngàn lõi nhỏ, tối ưu cho tính toán song song Kiến trúc chuyên biệt cho phép toán ma trận và tích chập Khả năng xử lý Lệnh phức tạp, logic, quản lý luồng dữ liệu Phép toán đồ họa, xử lý dữ liệu song song lớn Phép toán ma trận, tích chập, suy luận mạng nơ-ron Hiệu suất năng lượng Cân bằng, tiêu thụ năng lượng vừa phải Tiêu thụ năng lượng cao khi hoạt động hết công suất Tối ưu hóa hiệu suất năng lượng cho tác vụ AI Ứng dụng tiêu biểu Hệ điều hành, ứng dụng văn phòng, duyệt web, lập trình Chơi game, thiết kế đồ họa, dựng video, khai thác tiền ảo Nhận dạng giọng nói, khuôn mặt, dịch thuật, xe tự lái, AI trên thiết bị PC và laptop chắc chắn chính là điểm đến tuyệt vời cho mọi NPU khi đây là một trong những công cụ làm việc phổ biến nhất hiện nay. Nghệ thuật, y tế, khoa học,... bất kì ngành nghề nào cũng sẽ có sự xuất hiện của máy tính cá nhân và khi được kết hợp với AI thì đây thực chất là trợ thủ đắc lực cho chúng ta. Nắm bắt điều ấy, những “ông hoàng” trong ngành vi mạch như Intel, Qualcomm đã mang tới cho chúng ta những chiếc CPU hiện đại tích hợp cho mình những NPU mạnh mẽ. Với Intel, đó là dòng CPU mang tên Intel Core Ultra cùng tốc độ xử lý tối đa có thể lên tới 4.8 GHz kèm với các GPU và số nhân tối thiểu là 12. Tất cả mọi thông số như thể hiện tham vọng của đội xanh khi họ đang thực sự phóng khoáng cho một tương lai hứa hẹn của những con chip cao cấp dành cho những “cỗ máy chiến đấu” hay sẽ là những bộ PC Workstation cực khủng. Với Qualcomm, được biết đến nhiều nhất có lẽ là những con chip Snapdragon trên những chiếc smartphone Android. Danh tiếng cùng sức mạnh đi đôi với nhau tạo nên sự uy tín với mọi phân khúc người dùng thì nay Qualcomm tiếp tục lấn sân sang những chiếc laptop AI với dòng NPU mang danh Snapdragon X Elite và Snapdragon X Plus. Cả 2 dòng CPU đều thể hiện sức mạnh tuyệt vời bao gồm phần số nhân, tốc độ xử lý và số lượng NPU TOPS. Đối với smartphone, đây sẽ là những thiết bị vô cùng phổ biến khi được sử dụng hàng ngày từ nhu cầu giải trí đến công việc. Vì vậy việc phổ biến công nghệ AI trên loại thiết bị này sẽ là “sân chơi” lớn dành cho mọi thương hiệu hiện nay. Cái tên mà chúng ta có thể nghĩ đến đầu tiên đó chính là Apple với dòng chip Bionic trên những chiếc iPhone. Hiện nay, dòng chip đã được trang bị thêm những NPU giúp bạn có thể thực hiện những tác vụ như chỉnh sửa hình ảnh, video bằng các phần mềm AI góp phần gia tăng tính đa dụng của thiết bị và mở rộng phân khúc người dùng. Ở phần Android, đó là sự khởi xướng của Samsung với các tính năng AI được cung cấp trên thiết bị của mình thông qua Bixby Vision trên các dòng điện thoại Samsung Galaxy. Thông qua Bixby Vision, bạn có thể tận dụng tính năng nhận dạng hình ảnh, tùy chỉnh thông minh cho camera. NPU là bước tiến vững chắc cho xu hướng thiết bị AI-ready trong tương lai. Việc lựa chọn laptop, smartphone hay PC tích hợp NPU sẽ giúp bạn đón đầu kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả, tiết kiệm và bảo mật hơn. Nguồn: Tổng hợp Xem thêm:NPU là gì?
Những thông số cơ bản của NPU
Những loại NPU trong các thiết bị
NPU dành cho PC, laptop
NPU dành cho smartphone
Kết luận
