معلومات مختصرة عن وحدات NPU
- تم دمج وحدات NPU مثل ANE من Apple وTPU من Google في هواتفهم الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بهم من أجل معالجة الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
- وحدات NPU هي معالجات متخصصة لمهام الذكاء الاصطناعي، تختلف عن وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات، مما يعزز الأداء مع استهلاك أقل للطاقة.
- تؤثر مواصفات NPU الرئيسية مثل TOPS، وكفاءة الطاقة، والدقة، وعرض النطاق الترددي للذاكرة، والتوافق على الأداء وتجربة المستخدم.
مع تمكين وحدات NPU لتقنية الذكاء الاصطناعي على الجهاز في تصميمات SoC (النظام على الرقاقة) المستخدمة في أجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر ذات اللوحة الواحدة، من المهم فهم مواصفاتها ومقارنتها لتحسين الأداء واتخاذ قرارات شراء مستنيرة.
ولكن كيف يمكنك مقارنة مواصفات وحدة NPU مثل أجهزة الكمبيوتر الأخرى؟
ما هي NPU؟
وحدة المعالجة العصبية (NPU هي نوع خاص من المعالجات التي تتعامل مع المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي. في أجهزة مثل الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، تقوم وحدة NPU بمهام كثيفة الاستخدام للمعالج مثل معالجة الصور ومرشحات الفيديو في الوقت الفعلي والتعرف على الصوت والواقع المعزز والتعرف على الكائنات أكثر كفاءة.
يمكنك العثور على وحدات NPU على بعض الأجهزة المحمولة الأكثر شيوعًا اليوم. على سبيل المثال، تأتي جميع أجهزة iPhone وأجهزة الكمبيوتر المحمولة من سلسلة M من Apple مدمجة مع وحدة NPU الخاصة بها والتي تسمى ANE (Apple Neural Engine). تستخدم Google وحدة NPU خاصة بها تسمى TPU (وحدة معالجة Tensor) على أجهزة Pixel ومجموعات النماذج الأولية لـ Coral، وتقوم Qualcomm بدمج وحدات ARM NPU الخاصة بها في أحدث شرائح SoC للهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة.
أصبحت وحدات NPU أكثر شيوعًا لأننا نستخدم الذكاء الاصطناعي في العديد من الأجهزة، بدءًا من الهواتف الذكية ووصولاً إلى مراكز البيانات الكبيرة. مع نمو الذكاء الاصطناعي، نحتاج إلى أجهزة يمكنها التعامل معه بشكل أفضل، ووحدات NPU هي الحل.
كيف تختلف وحدات NPU عن CPU و GPU
بالنسبة للأجهزة المحمولة الحديثة والأجهزة القابلة للارتداء وغيرها من الأجهزة المحمولة، تم دمج وحدة المعالجة العصبية (NPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) في شريحة SoC واحدة لنقل البيانات بشكل أسرع واستهلاك أقل للطاقة ومساحة أصغر.
وحدة المعالجة المركزية هي معالج للأغراض العامة لتشغيل البرامج.
وحدة معالجة الرسومات (GPU) عبارة عن معالج متوازي متخصص يساعد وحدة المعالجة المركزية (CPU) في تشغيل المهام ذات الرسوميات المكثفة.
تعد وحدة NPU معالجًا أكثر تخصصًا يساعد وحدة معالجة الرسومات ووحدة المعالجة المركزية في التعلم الآلي ومهام معالجة الشبكة العصبية مثل اكتشاف الكائنات والتعرف على الكلام ومعالجة الذكاء الاصطناعي.
في الأساس، تعد وحدات المعالجة المركزية (CPU) رائعة في التعامل مع العديد من التطبيقات المختلفة ولكنها ليست مُحسّنة لمهام الرسومات والذكاء الاصطناعي. تعد وحدات معالجة الرسومات أفضل لمهام الرسومات والذكاء الاصطناعي من وحدات المعالجة المركزية لأنها يمكنها القيام بالعديد من الأشياء في وقت واحد. تتفوق وحدات NPU في العمليات الحسابية المتوازية عالية المستوى مثل وحدات معالجة الرسومات ولكن مع متطلبات طاقة أقل، مما يجعلها مثالية لجلب الحسابات الصعبة لمعالجة الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة المحمولة.
كيفية مقارنة مواصفات NPU
عند مقارنة وحدات NPU، من المهم فهم المواصفات الأساسية التي تؤثر على أدائها. فيما يلي بعض أهم المواصفات التي يجب الانتباه إليها:
TOPS (عمليات تيرا في الثانية): هذا مقياس لعدد تريليونات العمليات التي يمكن لوحدة NPU تنفيذها في الثانية. تشير قيم TOPS الأعلى عمومًا إلى أداء أفضل.
كفاءة الطاقة: تُقاس هذه المواصفات بوحدة TOPS لكل واط، وتخبرك بمدى كفاءة وحدة NPU من حيث استهلاك الطاقة. الكفاءة الأعلى تعني عمر بطارية أطول للأجهزة المحمولة.
الدقة: يمكن لوحدات NPU التعامل مع مستويات مختلفة من الدقة، مثل عمليات 8 بت و16 بت و32 بت. يمكن أن تؤدي الدقة المنخفضة إلى تسريع العمليات الحسابية وتوفير الطاقة ولكنها قد تقلل الدقة. بالنسبة للعديد من مهام الذكاء الاصطناعي، تكون الدقة 8 بت كافية.
عرض النطاق الترددي للذاكرة: يقيس كمية البيانات التي يمكن لوحدة المعالجة العصبية قراءتها أو كتابتها في الثانية. يمكن أن يساعد النطاق الترددي العالي للذاكرة في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أسرع.
الأطر المدعومة: يجب أن تدعم وحدات NPU أطر عمل الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch وCaffe. وهذا يضمن أن المطورين يمكنهم بسهولة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم على وحدة المعالجة العصبية.
ولكن كما هو الحال مع معظم أجزاء أجهزة الكمبيوتر، فإن الأعلى هو الأفضل. ستتمتع وحدة NPU القادرة على 40 TOPS، مثل شرائح Snapdragon X Elite من Qualcomm، بقدرات ذكاء اصطناعي أفضل من NPU القادرة على 10 TOPS، مثل شرائح Meteor Lake من Intel.
كيف ستجعل وحدة NPU جهاز الكمبيوتر الخاص بك أفضل
سيكون لشراء كمبيوتر محمول أو كمبيوتر شخصي مزود بوحدة NPU العديد من الفوائد الرئيسية:
أداء محسّن لمهام الذكاء الاصطناعي: تم تصميم وحدات NPU خصيصًا للتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي بكفاءة، مما يعني أداء أسرع للتطبيقات التي تعتمد على التعلم الآلي والشبكات العصبية.
عمر بطارية أفضل: تم تحسين وحدات NPU لاستهلاك منخفض للطاقة، مما يمكن أن يساعد في إطالة عمر بطارية أجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة المحمولة.
تجربة مستخدم محسنة: يمكن تشغيل ميزات مثل ترجمة اللغات في الوقت الفعلي والمساعدين الصوتيين وتطبيقات الواقع المعزز ومعالجة الصور المحسنة بسلاسة وكفاءة أكبر باستخدام وحدة NPU.
تفريغ العمل من وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات: من خلال التعامل مع المهام الخاصة بالذكاء الاصطناعي، تحرر وحدات NPU وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات لأداء وظائف أخرى، مما يؤدي إلى أداء أفضل للنظام بشكل عام.
التدقيق المستقبلي: نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر تكاملاً في التطبيقات اليومية، فإن وجود وحدة NPU يضمن أن جهازك جاهز للتقدم في البرامج والتكنولوجيا في المستقبل.
تعمل وحدات NPU على تغيير الطريقة التي يتم بها التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الحديثة، ولن ينمو دورها في الحوسبة إلا عندما يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من حياتنا اليومية. مع اكتساب وحدات NPU مزيدًا من الاعتماد، يمكن أن يساعدك فهم مواصفات NPU ومقارنتها على اتخاذ قرارات مستنيرة لتحسين الأداء وتأمين أجهزتك للمستقبل .
ملحوظة: مضمون هذا الخبر تم كتابته بواسطة علوم وتقنيات ولا يعبر عن وجهة نظر مصر اليوم وانما تم نقله بمحتواه كما هو من علوم وتقنيات ونحن غير مسئولين عن محتوى الخبر والعهدة علي المصدر السابق ذكرة.
