תוכן עניינים:
מעבד, GPU ועכשיו NPU. מזה זמן מה הדגישו יצרני הטלפונים השונים רכיב חדש שעד כה לא היה ידוע לרובם. NPU, או יותר טוב, יחידת עיבוד עצבי או יחידת עיבוד ניטרלי, היא רכיב המפריע ישירות לפעילויות הקשורות לבינה מלאכותית. אך מהי NPU באמת ומה מבדיל אותה ממעבד ו- GPU? אנו רואים זאת למטה.
מה זה GPU, CPU ו- NPU ומה ההבדלים ביניהם?
מה שאנחנו מכירים כ- CPU ו- GPU הם שני המרכיבים החשובים ביותר של מחשב וסמארטפון. באופן גס, המעבד הוא היחידה האחראית על עיבוד כל המידע הקשור לנתונים מיישומים, תוכניות ותהליכי מערכת המעוגנים ברקע.
במישור פיזי זו לא יותר מיחידה הפותרת פעולות מתמטיות ומפרשת אותן בצורה של הוראות. כמו ברכיבים אחרים, ככל שהתדירות והליבות גבוהים יותר, כך הביצועים גבוהים יותר על ידי יכולת רבה יותר לעבד מידע.
באשר GPU, יחידת עיבוד הגרפיקה נועדה לעבד את כל המידע הקשור גרפיקת 3D ו 2D. מכיוון שממשקים של ימינו מבוססים על מפות דו-ממדיות ותלת-ממדיות מורכבות, הצוות דורש יחידה שנייה כדי לעבוד עם הנתונים באופן ממס.
בנוסף למשחקים ולסרטונים, ה- GPU שימושי ביותר לניהול אנימציות מערכת והקלטת וידאו באיכות גבוהה, בין שאר המשימות השטחיות יותר.
אז בשביל מה NPU? רכיב זה נועד לקבל את ההוראות מהמעבד הדורשות עיבוד יעיל של אינטליגנציה מלאכותית בצורה הרבה יותר יעילה, והפעלתו מנסה לדמות את הפונקציות של מוח.
התפקידים עליהם אחראי ה- NPU קשורים לרזולוציה של כמות גבוהה של חישובים מתמטיים בפרק זמן קצר. המפתח לשבב מסוג זה מבוסס על מהירות ויעילות אנרגטית, עם נסיעה גדולה בהרבה ממעבדים ומעבדים גרפיים.
NPU, בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה
ראינו כבר מה זה NPU ומה הפונקציה העיקרית שלו, אבל אילו משימות מחייבות שימוש ב- NPU ומה היישום שלו בפועל בטלפון נייד? כדי לפרט, ראשית נצטרך לדעת מה הם בינה מלאכותית, למידה מרצינית ולמידה עמוקה.
הרעיון הראשון קשור, ברמה הפיזית, לכל הפעילות המשתנה בהתאם לשימוש בסוג מסוים של תוכנה. וזה שבעוד שהמעבד וה- GPU פותרים פעולות שמוגדרות מראש על ידי המערכת, ה- NPU פותר חישובים שיכולים להשתנות בהתאם למשתמש.
חישובים אלה יכולים להיות קשורים לעיבוד תמונות במצב דיוקן, לייצוב וידאו בזמן אמת, לחישוב בתלת ממד של מרחק האובייקטים השונים דרך המצלמה או חיזוי השפה על המקלדת. משימות, בקיצור, דורשות רזולוציה של חישובים משתנים בפרק זמן קצר מאוד.
אבל המפתח האמיתי לבינה מלאכותית קשור במדויק ללימוד מכונה. מונח זה מתייחס ליכולתה של מערכת מסוימת ללמוד את הרגלי השימוש במכשיר לאורך זמן. ה- NPU אחראי בדיוק על פתרון הרגלים אלה ופועל בהתאם. הפעל פונקציות מסוימות בזמן מסוים, זירז את טעינת היישומים בהם אנו משתמשים הכי הרבה בטלפון נייד, חזה את סמלי הבעה על המקלדת, התאם את השימוש בסוללה בהתאם לשעות היום…
אז מהי למידה עמוקה? מושג זה הוא ללא ספק המעניין מבין השלושה. למידה עמוקה מתייחסת לפעולות ה- NPU שאינן זקוקות לפתור התערבות אנושית.
פעולתו דומה יותר לזו של מוח ואנצפלון מזו של מעבד כשלעצמו , כשהיא מסוגלת לפתור משוואות מבלי שהמשתמש יקבע זאת, אלא על ידי הסביבה. כרגע היישום שלה לא נפוץ במיוחד במערכות הסלולר הנוכחיות, לכן יהיה צורך להמתין לאנדרואיד ו- iOS כדי ליישם פונקציות שמטרתן Deep Learning כדי להתאים את כל התוכנות לצרכי המשתמש מבלי שהמשתמש יתערב באופן פעיל.
