NPU là gì? NPU vs GPU vs CPU: Ai sẽ là nhà vô địch trong cuộc đua AI

Kỷ nguyên AI đang đến gần. Với sự phát triển không ngừng của AI thế hệ mới, các công ty như Intel, AMD và Qualcomm cũng đang tập trung vào phần cứng. Sự ra đời của NPU (Neural Processing Unit - đơn vị xử lý thần kinh) hứa hẹn sẽ tăng tốc các quá trình sử dụng AI - ít nhất là theo lý thuyết.

Apple đã sử dụng NPU trong các chip của mình từ nhiều năm nay, vì vậy chúng không phải là hoàn toàn mới. Tuy nhiên, với danh tiếng là "điều lớn tiếp theo" trong nhiều ngành công nghiệp, chúng quan trọng hơn bao giờ hết. Vậy NPU là gì và có vai trò gì trong cuộc đua AI?

NPU là gì?

Về cơ bản, NPU là một bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế đặc biệt để thực thi các thuật toán học máy. Không giống như CPU và GPU truyền thống, NPU được tối ưu hóa để xử lý các phép tính toán học phức tạp là thành phần không thể thiếu của mạng thần kinh nhân tạo.

Chúng vượt trội trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn song song, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các chức năng liên quan đến AI khác. Ví dụ, nếu bạn có một NPU trong một GPU, NPU có thể chịu trách nhiệm cho một nhiệm vụ cụ thể như phát hiện đối tượng hoặc tăng tốc hình ảnh.

NPU so với GPU so với CPU: Hiểu rõ sự khác biệt

Trong khi GPU (đơn vị xử lý đồ họa) thành thạo trong xử lý song song và thường được sử dụng trong học máy, NPU lại chuyên biệt hơn. GPU đa năng và xuất sắc trong xử lý kết xuất đồ họa và các tác vụ song song, trong khi CPU (đơn vị xử lý trung tâm) là bộ não đa năng của một máy tính, xử lý nhiều loại tác vụ khác nhau.

Tuy nhiên, NPU được xây dựng đặc biệt để tăng tốc các thuật toán học sâu. Chúng được thiết kế để thực hiện các thao tác cụ thể cần thiết cho mạng thần kinh. Mức độ chuyên biệt này cho phép NPU cung cấp hiệu suất cao hơn đáng kể cho các tải công việc AI so với CPU và thậm chí cả GPU trong một số trường hợp.

GPNPU: Sự kết hợp của GPU và NPU

Khái niệm GPNPU (GPU-NPU hybrid) đã xuất hiện, nhằm kết hợp sức mạnh của GPU và NPU. GPNPUs tận dụng khả năng xử lý song song của GPU đồng thời tích hợp kiến ​​trúc NPU để tăng tốc các tác vụ tập trung vào AI. Sự kết hợp này nhằm tạo ra sự cân bằng giữa tính đa năng và xử lý AI chuyên biệt, đáp ứng các nhu cầu tính toán đa dạng trong một chip duy nhất.

Thuật toán học máy và NPU

Thuật toán học máy là nền tảng của các ứng dụng AI. Mặc dù thường bị nhầm lẫn với AI, nhưng học máy có thể được coi là một loại AI. Các thuật toán này học hỏi từ các mẫu dữ liệu, đưa ra dự đoán và quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Có bốn loại thuật toán học máy: có giám sát, bán giám sát, không giám sát và tăng cường.

NPU đóng một vai trò quan trọng trong việc thực thi hiệu quả các thuật toán này, thực hiện các nhiệm vụ như đào tạo và suy luận, nơi các tập dữ liệu khổng lồ được xử lý để tinh chỉnh mô hình và đưa ra dự đoán thời gian thực.

Tương lai của NPU

Chúng ta đang thấy NPU xuất hiện ở khắp mọi nơi vào năm 2024, với chip Meteor Lake của Intel là nổi bật nhất. Về mức độ quan trọng của chúng trong tương lai, vẫn chưa thể nói trước được. Về lý thuyết, khả năng AI nâng cao sẽ dẫn đến các ứng dụng tinh vi hơn và tự động hóa được cải thiện, giúp chúng dễ tiếp cận hơn trong nhiều lĩnh vực.

Từ đó, nhu cầu về các ứng dụng dựa trên AI dự kiến ​​sẽ tiếp tục tăng, với NPU đứng ở vị trí hàng đầu. Kiến trúc chuyên biệt của chúng, được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ học máy, cho phép NPU tiến xa trong thế giới điện toán. Sự kết hợp của GPNPUs và những tiến bộ trong các thuật toán học máy chắc chắn sẽ thúc đẩy những tiến bộ chưa từng thấy trước đây, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ và định hình lại bối cảnh kỹ thuật số của chúng ta.

Hiện tại, NPU có thể không phải là một vấn đề lớn đối với hầu hết mọi người, chỉ tăng tốc những việc bạn đã có thể làm trên PC, như làm mờ nền trong cuộc gọi Zoom hoặc thực hiện tạo hình ảnh AI cục bộ trên máy của bạn. Tuy nhiên, trong tương lai, khi các tính năng AI xuất hiện trong ngày càng nhiều ứng dụng, chúng có thể trở thành một phần thiết yếu của PC của bạn.