NPU là gì? Tại sao NPU lại quan trọng đối với máy tính AI?
Trên hành trình không ngừng phát triển của công nghệ AI, khái niệm NPU (Bộ vi xử lý thần kinh) đã nổi lên như một yếu tố then chốt quyết định sự thành công của các hệ thống máy tính thông minh. Đơn giản, NPU là một thành phần phần cứng được tối ưu hóa để xử lý các tác vụ liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo (AI), từ đó nâng cao hiệu suất tính toán và tiết kiệm năng lượng. Hãy cùng Trí Tiến Laptop khám phá sâu hơn về vai trò của NPU và tầm quan trọng của nó đối với máy tính AI như thế nào nhé!
NPU là gì?
NPU, hay Neural Processing Unit, là bộ xử lý hoặc đơn vị xử lý chuyên dụng trên SoC lớn hơn được thiết kế riêng để tăng tốc các hoạt động của mạng nơ-ron và các tác vụ AI. Không giống như CPU và GPU thông dụng, NPU được tối ưu hóa cho tính toán song song dựa trên dữ liệu, giúp chúng có hiệu suất cao trong việc xử lý dữ liệu đa phương tiện khổng lồ như video và hình ảnh và xử lý dữ liệu cho mạng nơ-ron.
Chúng đặc biệt thành thạo trong việc xử lý các tác vụ liên quan đến AI, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, làm mờ nền trong các cuộc gọi video và các quy trình chỉnh sửa ảnh hoặc video như phát hiện đối tượng.
NPU là mạch tích hợp nhưng chúng khác với ASIC (Mạch tích hợp ứng dụng chuyên biệt) chức năng đơn. Trong khi ASIC được thiết kế cho một mục đích duy nhất (như khai thác bitcoin), NPU cung cấp nhiều tính phức tạp và linh hoạt hơn, đáp ứng nhu cầu đa dạng của điện toán mạng. Chúng đạt được điều này thông qua lập trình chuyên biệt trong phần mềm hoặc phần cứng, được điều chỉnh theo các yêu cầu riêng biệt của tính toán mạng nơ-ron.
Đối với hầu hết các sản phẩm tiêu dùng, NPU thực sự sẽ được tích hợp vào CPU chính, như trong dòng Intel Core và Core Ultra hoặc bộ xử lý máy tính xách tay AMD Ryzen 8040-series mới. Tuy nhiên, tại các trung tâm dữ liệu lớn hơn hoặc các hoạt động công nghiệp chuyên biệt hơn, NPU có thể là bộ xử lý hoàn toàn riêng biệt trên bo mạch chủ, tách biệt với bất kỳ đơn vị xử lý nào khác.
TOPS là gì?
Đơn vị đo lường mới được tạo ra dùng để đo sức mạnh và tốc độ đáng kinh ngạc của AI, TOPS hoặc hàng nghìn tỷ phép tính mỗi giây, đánh giá tổng thông lượng tối đa có thể đạt được của một NPU. Máy tính Copilot+ phải cung cấp ít nhất 40 NPU TOPS.
Bộ xử lý thần kinh NPU có thể làm được những gì?
Bộ xử lý thần kinh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) một cách hiệu quả. Dưới đây là một số công việc mà nó có thể thực hiện:
Nhận dạng hình ảnh và giọng nói: NPU vượt trội trong việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Chúng góp phần phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt, phát hiện vật thể và thiết bị kích hoạt bằng giọng nói.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NPU đóng một vai trò quan trọng trong các ứng dụng NLP, bao gồm chatbot, dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm và tóm tắt văn bản. Chúng nâng cao tốc độ và hiệu quả của các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ.
Phân tích hình ảnh y tế: Trong chăm sóc sức khỏe, NPU được sử dụng để phân tích các hình ảnh y tế như chụp MRI và CT. Chúng hỗ trợ xác định các mô hình và điểm bất thường, góp phần chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn.
Xe tự hành: NPU là một phần không thể thiếu trong hoạt động của xe tự hành, xử lý dữ liệu từ cảm biến và camera trong thời gian thực. Chúng hỗ trợ việc ra quyết định nhanh chóng, nâng cao tính an toàn và hiệu quả của hệ thống tự lái.
Phát hiện gian lận và tài chính: NPU được tuyển dụng trong lĩnh vực tài chính cho các nhiệm vụ như phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro. Khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu giao dịch một cách nhanh chóng là rất quan trọng để xác định các điểm bất thường tiềm ẩn.
Trợ lý ảo: NPU hỗ trợ trợ lý ảo và thiết bị kích hoạt bằng giọng nói bằng cách xử lý các tác vụ tạo và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Điều này cải thiện khả năng đáp ứng tổng thể và trải nghiệm người dùng của các hệ thống này.
Tối ưu hóa sản xuất: Trong sản xuất, NPU góp phần vào quá trình bảo trì dự đoán và kiểm soát chất lượng. Họ phân tích dữ liệu từ các cảm biến để tối ưu hóa hiệu quả sản xuất và xác định các vấn đề tiềm ẩn.
Chơi game và xử lý đồ họa: NPU nâng cao khả năng xử lý đồ họa khi chơi game, góp phần mang lại trải nghiệm hình ảnh chân thực bằng cách tăng tốc các tác vụ kết xuất.
Tăng tốc trung tâm dữ liệu: NPU được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu để tăng tốc khối lượng công việc AI, mang lại hiệu suất được cải thiện cho các tác vụ như đào tạo và suy luận deep learning.
An ninh mạng: NPU đóng vai trò tăng cường an ninh mạng bằng cách phân tích nhanh lưu lượng mạng để tìm các mối đe dọa tiềm ẩn, hỗ trợ xác định và ứng phó nhanh chóng với các sự cố bảo mật.
NPU trong máy tính cá nhân
NPU đang ngày càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực PC và máy tính xách tay. Bộ xử lý Core Ultra của Intel và bộ xử lý Snapdragon X Elite của Qualcomm là những ví dụ về việc NPU được tích hợp cùng với CPU và GPU. Các NPU này xử lý các tác vụ AI nhanh hơn, giảm tải cho các bộ xử lý khác và dẫn đến các hoạt động máy tính hiệu quả hơn.
Ví dụ, NPU của Qualcomm có thể thực hiện 75 Tera hoạt động mỗi giây, thể hiện khả năng xử lý hình ảnh AI tạo sinh của nó. Việc đưa NPU vào thế hệ thiết bị mới nhất này có nghĩa là ngành công nghiệp được trang bị tốt để tận dụng các công nghệ AI mới nhất, cung cấp nhiều tiện ích liên quan đến AI hơn và các quy trình hiệu quả cho người dùng.
Snapdragon X Elite được trang bị NPU
Các sản phẩm như Microsoft Surface Pro 11, Surface Pro 10, Surface Laptop 7, Surface Laptop 6, Lenovo ThinkPad X1 Extreme Gen 5, và Dell Precision 3000 và 5000 Series đã tích hợp phần cứng NPU, cho thấy sự phát triển và tích cực sử dụng công nghệ này.
Trong tương lai, NPU dự kiến sẽ xuất hiện trên nhiều thiết bị khác nhau, từ máy tính cá nhân đến các sản phẩm của Acer, ASUS, Fujitsu, HP, LG, Samsung và nhiều hãng công nghệ hàng đầu khác.
Việc đưa NPU vào thế hệ thiết bị mới nhất có nghĩa là ngành công nghiệp được trang bị để tiến lên với các công nghệ AI mới nhất. Nói cách khác, các ứng dụng mới sẽ có thể tận dụng phần mềm AI mới nhất nhờ việc đưa NPU vào các máy tính xách tay mới nhất. Điều này, sẽ giúp người dùng có nhiều tiện ích liên quan đến AI hơn và các quy trình AI hiệu quả hơn theo thời gian.
Bạn có thể thực hiện các chức năng chỉnh sửa video thông qua AI nhanh hơn bao giờ hết. Hoặc có thể các bộ lọc và tùy chọn AI bổ sung sẽ có sẵn trong các chương trình bạn sử dụng nhiều nhất. Trọng tâm là làm cho máy tính hiệu quả hơn, do đó bạn sẽ không phải lãng phí nhiều thời gian vào các nhiệm vụ đơn giản, cho dù là các dự án cá nhân, sáng tạo hay văn phòng.
>>> Chip Snapdragon X Series mới của Qualcomm có gì đặt biệt?
Ưu điểm và hạn chế của NPU
NPU (Neural Processing Unit) là một phần cứng quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), nổi bật với các ưu điểm và hạn chế sau:
Điểm mạnh
Các NPU tối ưu hóa dành riêng cho AI được xây dựng có mục đích để tăng tốc suy luận và đào tạo mạng nơ-ron, mang lại hiệu suất vượt trội so với CPU và GPU thông thường.
Hiệu quả năng lượng: Bằng cách giảm thiểu chi phí không cần thiết và tối đa hóa hiệu quả tính toán, NPU tiêu thụ ít điện năng hơn đáng kể so với CPU và GPU tương ứng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các thiết bị chạy bằng pin và các ứng dụng IoT.
Khả năng điện toán biên: Các NPU rất phù hợp để triển khai trong môi trường điện toán biên, nơi độ trễ thấp và suy luận thời gian thực là những yêu cầu quan trọng.
Hạn chế
Tính linh hoạt hạn chế: Mặc dù NPU vượt trội trong các tác vụ dành riêng cho AI, nhưng chúng có thể không phù hợp với các tác vụ điện toán mục đích chung, hạn chế khả năng áp dụng của chúng trong một số tình huống nhất định.
Độ phức tạp khi phát triển: Việc xây dựng và tối ưu hóa các ứng dụng phần mềm cho NPU đòi hỏi chuyên môn và công cụ chuyên biệt, có khả năng làm tăng chi phí phát triển và thời gian đưa ra thị trường.
Tóm lại, NPU đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa xử lý AI và dự đoán được sự phát triển tiềm năng của nó trong tương lai.
NPU khác với CPU và GPU như thế nào?
NPU (Neural Processing Units), CPU (Central Processing Units) và GPU (Graphics Processing Units) đều là các loại bộ xử lý được thiết kế cho các loại tác vụ tính toán khác nhau.
Trong khi GPU (đơn vị xử lý đồ họa) thành thạo xử lý song song và thường được sử dụng trong học máy, thì NPU còn tiến thêm một bước chuyên môn hóa. GPU rất linh hoạt và vượt trội trong việc xử lý kết xuất đồ họa và các tác vụ song song, trong khi CPU (Bộ xử lý trung tâm) là bộ não đa năng của máy tính, xử lý nhiều loại tác vụ.
Tuy nhiên, NPU được xây dựng nhằm mục đích tăng tốc các thuật toán học sâu. Chúng được điều chỉnh để thực hiện các hoạt động cụ thể cần thiết cho mạng lưới thần kinh. Mức độ chuyên môn hóa này cho phép NPU mang lại hiệu suất cao hơn đáng kể cho khối lượng công việc AI so với CPU và thậm chí cả GPU trong một số trường hợp nhất định.
Câu hỏi thường gặp về NPU
Bộ xử lý NPU trong PC và máy tính xách tay là gì?
Bộ xử lý thần kinh (NPU) được thiết kế đặc biệt để thực hiện các tác vụ AI nhanh hơn GPU và CPU. Điều này làm giảm một số tải trên GPU và CPU để cả hai đều không bị quá tải, giúp máy tính chạy tốt hơn về tổng thể.
NPU có tốt hơn GPU không?
Tùy thuộc vào ngữ cảnh bạn đang so sánh Bộ xử lý thần kinh (NPU) với Bộ xử lý đồ họa (GPU) vì cả hai đều là những bộ phận không thể thiếu trong khả năng xử lý của máy tính. GPU được thiết kế riêng để tạo hình ảnh phức tạp nhằm xử lý các tác vụ như chỉnh sửa video và chơi game.
Tuy nhiên, NPU được thiết kế để hoạt động nhanh hơn với các tác vụ AI, giảm một số tải GPU để hệ thống có thể hoạt động hiệu quả hơn. Vấn đề là, NPU có xu hướng bị giới hạn hơn ở các tác vụ nhỏ, lặp đi lặp lại, trong khi GPU có thể xử lý các tác vụ lớn và mới tốt hơn. Điều quan trọng là cả hai bộ xử lý đều hoạt động cùng nhau để cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống, giống như trong máy tính xách tay.
Tôi có thể sử dụng NPU để làm gì?
Bộ xử lý thần kinh (NPU) có thể tăng tốc các tác vụ học máy AI như nhận dạng giọng nói, làm mờ nền trong cuộc gọi video và các quy trình chỉnh sửa ảnh hoặc video như phát hiện đối tượng.
NPU có hữu ích cho laptop chơi game không?
Có và không. GPU chuyên dụng đảm nhiệm hầu hết các công việc nặng nhọc liên quan đến đồ họa chơi game chuyên sâu, trong khi NPU chủ yếu dành cho hỗ trợ AI nhỏ. Do đó, NPU được thiết kế nhiều hơn để sử dụng trong máy tính xách tay Ultrabook và Notebook hơn là laptop chơi game và máy tính để bàn chơi game.
Tuy nhiên, NPU sẽ thực hiện một số nhiệm vụ từ tay GPU để GPU có thể hoạt động hiệu quả hơn. Điều này có thể dẫn đến khung hình trên giây tốt hơn và lối chơi mượt mà hơn nếu phần còn lại của hệ thống kết hợp tốt với CPU.
Theo dõi Trí Tiến Laptop để biết thêm các thông tin công nghệ hữu ích nhé!
Trí Tiến Laptop – Chuyên cung cấp các sản phẩm Microsoft Surface chính hãng, giá tốt – Cung cấp, thay thế linh kiện, phụ kiện laptop – Sửa chữa laptop lấy ngay.
Hotline: 0888.466.888.
Fanpage: https://www.facebook.com/cuahangtritienlaptop
Địa chỉ: Số 56 – Ngõ 133 Thái Hà – Đống Đa – Hà Nội.
Là một kỹ sư Công Nghệ Thông Tin ham viết lách, với kiến thức 4 năm đại học, cùng kinh nghiệm 5 năm trong lĩnh vực viết nội dung về Công Nghệ, Kỹ thuật. Tôi tin rằng những thông tin mà tôi mang tới có thể giúp Quý độc giả tìm kiếm được câu trả lời và giải quyết vấn đề 1 cách nhanh chóng và hiệu quả.
![Surface Pro 5 [Kèm phím] Core i5/Ram 8GB/SSD 256GB Like New](https://tritienlaptop.com/wp-content/uploads/2022/12/Surface-Pro-5-kem-phim-add-1-100x100.jpg)
