Obsah:
- Co je GPU, CPU a NPU a jaké jsou jejich rozdíly?
- NPU, umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení
CPU, GPU a nyní NPU. Různí výrobci telefonů již nějakou dobu zdůrazňují novou, dosud pro většinu neznámou součást. NPU, nebo lépe řečeno Neural Processing Unit nebo Neutral Processing Unit, je komponenta, která přímo zasahuje do činností souvisejících s umělou inteligencí. Ale to, co je opravdu NPU a co jej odlišuje od CPU a GPU? Vidíme to níže.
Co je GPU, CPU a NPU a jaké jsou jejich rozdíly?
To, co známe jako CPU a GPU, jsou dvě nejdůležitější součásti počítače a smartphonu. Zhruba řečeno, CPU je jednotka odpovědná za zpracování všech informací souvisejících s daty z aplikací, programů a systémových procesů ukotvených na pozadí.
Ve fyzické rovině to není nic jiného než jednotka, která řeší matematické operace a interpretuje je ve formě pokynů. Stejně jako u ostatních komponent platí, že čím vyšší je frekvence a jádra, tím vyšší je výkon, protože má větší kapacitu zpracovávat informace.
Pokud jde o GPU, jednotka pro zpracování grafiky je určena ke zpracování všech informací souvisejících s 3D a 2D grafikou. Jelikož dnešní rozhraní jsou založena na komplexních 2D a 3D mapách, vyžaduje tým druhou jednotku, která bude s daty pracovat solventním způsobem.
Kromě her a videí je grafický procesor mimořádně užitečný pro správu systémových animací a vysoce kvalitní nahrávání videa, mimo jiné i povrchnější úkoly.
K čemu tedy NPU slouží? Zmíněná součást je určena k přijímání pokynů od CPU, které vyžadují mnohem efektivnější zpracování umělé inteligence, a její provoz se snaží simulovat funkce mozku.
Funkce, za které odpovídá NPU, mají co do činění s řešením velkého množství matematických výpočtů v krátkém časovém období. Klíč k tomuto typu čipu je založen na rychlosti a energetické účinnosti, s mnohem větším zdvihem než CPU a GPU.
NPU, umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení
Už jsme viděli, co je NPU a jaká je její hlavní funkce, ale jaké úkoly vyžadují použití NPU a jaká je její skutečná aplikace na mobilním telefonu? Abychom zašli do podrobností, nejprve budeme muset vědět, co jsou umělá inteligence, Marchine Learning a Deep Learning.
První koncept musí dělat na fyzické úrovni veškerou aktivitu, která se liší v závislosti na použití určitého typu softwaru. A je to tak, že zatímco CPU a GPU řeší operace, které jsou předdefinovány systémem, NPU řeší výpočty, které se mohou lišit v závislosti na uživateli.
Tyto výpočty mohou souviset se zpracováním fotografií v režimu na výšku, stabilizací videa v reálném čase, 3D výpočtem vzdálenosti různých objektů kamerou nebo predikcí jazyka na klávesnici. Úkoly, které zkrátka vyžadují řešení výpočtů proměnných ve velmi krátkém časovém období.
Skutečný klíč k umělé inteligenci však musí přesně souviset se strojovým učením. Tento termín označuje schopnost určitého typu systému naučit se zvykům používání zařízení v průběhu času. NPU má přesně na starosti řešení těchto zvyků a odpovídajícím způsobem jedná. Aktivujte určité funkce v určitou dobu, zrychlete načítání aplikací, které na mobilním telefonu používáme nejvíce, předpovídejte emotikony na klávesnici, upravujte využití baterie v závislosti na denní době…
Co je to hluboké učení? Tento koncept je bezpochyby nejzajímavější ze všech tří. Hluboké učení označuje operace NPU, které k vyřešení nepotřebují zásah člověka.
Jeho provoz je podobný tomu z mozku a encephalon než u procesoru per se , jako je schopen řešení rovnic, aniž by musel být nastavena uživatelem, ale životní prostředí. V současné době není jeho aplikace v současných mobilních systémech příliš rozšířená, takže bude nutné počkat, až Android a iOS implementují funkce zaměřené na Deep Learning, aby bez aktivního zásahu přizpůsobili veškerý software potřebám uživatele.
