NPU là gì? Đây là những điều bạn cần biết

Trong thế giới AI đang phát triển mạnh mẽ, bộ xử lý thần kinh (NPU) được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Những con chip chuyên dụng này được tạo ra để xử lý các nhu cầu tính toán chuyên sâu dành riêng cho mạng lưới thần kinh, mang lại hiệu suất và hiệu quả mà CPU thông thường không thể sánh kịp. Tuy nhiên bạn có biết NPU chính xác là gì và chúng phù hợp như thế nào với bối cảnh rộng lớn hơn của AI?

Kiến trúc của NPU

Cốt lõi của thiết kế NPU là kiến ​​trúc tập trung vào tính song song và tính cục bộ của dữ liệu. Không giống như CPU ​​và GPU thông dụng, được thiết kế để xử lý nhiều tác vụ (mặc dù GPU cũng xử lý được một lượng lớn tác vụ song song), NPU được thiết kế riêng cho nhu cầu riêng biệt của tính toán mạng nơ-ron.

Tập trung vào tính song song, NPU có một mảng lớn các lõi xử lý. Các lõi này có khả năng thực hiện nhiều lệnh đồng thời. Mạng nơ-ron thường liên quan đến việc thực hiện cùng một hoạt động trên các điểm dữ liệu khác nhau cùng một lúc, điều này có ý nghĩa khi thực hiện song song. Trên hết, mỗi lõi trong NPU có thể xử lý các hoạt động vectơ và ma trận, có ở khắp mọi nơi trong các phép tính mạng nơ-ron. Bằng cách phân phối các hoạt động này trên nhiều lõi, NPU có thể đạt được mức tăng hiệu suất đáng kể.

NPU có thể sử dụng các kiến ​​trúc lệnh đơn, nhiều dữ liệu (SIMD) hoặc nhiều lệnh, nhiều dữ liệu (MIMD). SIMD cho phép áp dụng đồng thời một lệnh duy nhất cho nhiều điểm dữ liệu, trong khi MIMD cho phép các lõi khác nhau thực hiện đồng thời các lệnh khác nhau. Điều này mang lại sự linh hoạt cho việc tối ưu hóa hoạt động trong các lớp mạng thần kinh.

Ngoài tính song song, NPU còn kết hợp các hệ thống phân cấp bộ nhớ chuyên biệt. Các hệ thống phân cấp này được thiết kế để đảm bảo dữ liệu càng gần các đơn vị xử lý càng tốt, do đó giảm thời gian và năng lượng cần thiết để truy xuất dữ liệu. NPU cũng có thể có hệ thống bộ nhớ đệm đa cấp, với bộ nhớ đệm L1 và L2 cung cấp thêm các lớp bộ nhớ truy cập nhanh.

Cuối cùng, NPU thường bao gồm bộ điều khiển Truy cập bộ nhớ trực tiếp (DMA) giúp việc truyền dữ liệu giữa bộ nhớ và các đơn vị xử lý có thể diễn ra mà không cần lõi tính toán phải làm bất cứ điều gì. Điều này cho phép lõi tập trung vào tính toán, từ đó cải thiện hiệu suất tổng thể.

=>> Có thể bạn quan tâm Việc nâng cấp CPU có làm PC hoạt động tốt hơn?

Vậy GPU và NPU khác nhau như thế nào?

Điểm khác biệt giữa GPU và NPU có thể thấy chính là ở mục đích sử dụng. Nếu GPU giúp tăng tốc các tác vụ xử lý và kết xuất đồ hoạ thì NPU lại được thiết kế để tăng tốc các tác vụ AI. Vì thế mỗi loại vi xử lý sẽ chuyên dụng cho một chức năng và yêu cầu cụ thể.

NPU sẽ ngày càng quan trọng hơn

NPU sẽ được trang bị chip Intel hoặc Ryzen mới. Qualcomm cũng có NPU riêng và công cụ thần kinh của Apple cũng là NPU. Điều này cho thấy NPU ngày càng trở nên quan trọng trong việc quản lý khối lượng công việc AI trên thiết bị theo cách tiết kiệm năng lượng hơn, mặc dù mỗi NPU đều khác nhau.

Trên đây Metech đã gửi đến bạn một số thông tin quan trọng về NPU cũng như điểm khác nhau cơ bản giữa GPU và NPU.

Đừng quên nhấn theo dõi trang fanpage của METECH theo link bên dưới để cập nhật nhanh chóng các tin tức về game, công nghệ và nhiều thông tin thú vị khác nhé!

MetechPC

———————————-