NPU khác gì so với GPU: Tưởng quen mà lạ

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trở nên phổ biến hơn, bộ xử lý thần kinh (NPU) đã trở nên quan trọng khi mua máy tính thế hệ tiếp theo. Tuy nhiên, bạn có biết sự khác biệt giữa NPU và GPU không?

 

NPU là gì?

 

 

Còn được gọi là Neural Processing Unit, NPU là một bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các quy trình, tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning. Khác hoàn toàn với CPU và GPU, NPU tối ưu hoá tốc độ thực hiện các phép toán và thuật toán phức tạp thường gặp trong các ứng dụng AI như: nhận dạng hình ảnh, xử lí ngôn ngữ và phân tích dữ liệu lớn. NPU hiện đang được áp dụng và tích hợp trong những laptop và PC thế hệ mới, gia tăng khả năng về hiệu suất và xử lí AI

 

GPU là gì

 

 

GPU (Graphics Processing Unit) là một loại bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để xử lý và hiển thị đồ họa. Hình ảnh trên máy tính  với khả năng thực hiện song song hàng ngàn phép tính cùng lúc, giúp tăng tốc độ xử lý các tác vụ đồ họa và tính toán phức tạp. Ban đầu, GPU được phát triển để cải thiện trải nghiệm chơi game và xử lý đồ họa, nhưng hiện nay, nó còn được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý dữ liệu lớn.

 

Sự khác biệt giữa NPU và GPU

Sự khác biệt chính giữa NPU và GPU nằm ở mục đích sử dụng của chúng: NPU được thiết kế để tăng tốc các tác vụ AI và học máy, trong khi GPU tăng tốc các tác vụ xử lý và kết xuất đồ họa. Mỗi loại bộ xử lý đều chuyên dụng cho một chức năng cụ thể trên thiết bị.

 

NPU GPU
Cấu tạo Sử dụng kiến trúc SIMD (Single Instruction Multiple Data), cho phép thực hiện đồng thời nhiều phép tính trên cùng một tập dữ liệu, tối ưu hóa cho các tác vụ AI đòi hỏi xử lý lượng lớn dữ liệu ma trận. Sử dụng kiến trúc CUDA (Compute Unified Device Architecture), kết hợp CPU và nhiều bộ xử lý nhỏ (lõi) để thực hiện song song hàng nghìn phép tính, đáp ứng nhu cầu xử lý đồ họa phức tạp và các tác vụ tính toán đòi hỏi hiệu suất cao.
Ứng dụng NPU: Được tích hợp trong smartphone, máy tính bảng, camera thông minh, robot, xe tự lái,… để hỗ trợ các tính năng AI như nhận diện khuôn mặt, giọng nói, điều khiển bằng cử chỉ, v.v.

AI và học máy: NPU là lựa chọn tối ưu, mang lại hiệu suất cao và tiết kiệm năng lượng.

GPU: Được sử dụng rộng rãi trong máy tính chơi game, máy trạm đồ họa, máy tính cho trí tuệ nhân tạo, và một số thiết bị di động cao cấp.

Đồ họa, game, tính toán phức tạp: GPU là lựa chọn phù hợp, đáp ứng mọi yêu cầu xử lý đồ họa và tính toán hiệu năng cao.

 

Hiệu suất của GPU và NPU đều được đánh giá bằng số lượng phép tính mà chúng có thể thực hiện mỗi giây, thường được đo bằng đơn vị Tera hoạt động mỗi giây (TOPS). Ví dụ, chip Snapdragon X Elite của Qualcomm có thể đạt đến 45 TOPS (tính riêng cho NPU), trong khi GPU GeForce RTX 4090 của NVIDIA đạt hơn 1300 TOPS.

 

GPU có thể là loại rời (không phải tích hợp trong CPU) hoặc tích hợp (được tích hợp trong CPU). Hiện tại, NPU thường được tích hợp vào CPU. Ví dụ, các bộ xử lý A-Series và M-Series của Apple đi kèm với NPU (hay còn gọi là Apple Neural Engine) được tích hợp sẵn trong CPU. Tuy nhiên, có một số NPU là dạng rời, ví dụ như NPU chính thức của Raspberry Pi.

 

Tóm lại, NPU là thiết bị xử lý được thiết kế để gia tăng tốc quá trình xử lý mạng nơ-ron nhân tạo, trong khi GPU là bộ xử lý chuyên dụng để xử lý đồ họa. Nhờ kiến trúc xử lý song song, cả hai đều có khả năng thực hiện hàng nghìn tỷ thao tác mỗi giây. Mặc dù NPU chủ yếu được sử dụng cho AI và machine learning, sự sử dụng của GPU đã mở rộng ra ngoài lĩnh vực đồ họa trong những năm gần đây. Chúng cũng được áp dụng trong các ứng dụng mục đích chung khác, đặc biệt là trong các hoạt động đòi hỏi xử lý lượng dữ liệu lớn như huấn luyện mô hình AI và khai thác tiền điện tử.

Bình luận ( 0 bình luận )

Không có bình luận nào.

Bình luận của bạn

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

*
*
*