Satura rādītājs:
- Kas ir GPU, CPU un NPU un kādas ir to atšķirības?
- NPU, mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās un padziļināta mācīšanās
CPU, GPU un tagad NPU. Jau kādu laiku dažādi tālruņu ražotāji ir uzsvēruši jaunu, līdz šim vairumam nezināmu komponentu. NPU vai labāk sakot, neirālās apstrādes vienība vai neitrālā apstrādes vienība ir sastāvdaļa, kas tieši iejaucas darbībās, kas saistītas ar mākslīgo intelektu. Bet kas patiesībā ir NPU un kas to atšķir no CPU un GPU? Mēs to redzam zemāk.
Kas ir GPU, CPU un NPU un kādas ir to atšķirības?
Tas, ko mēs zinām kā CPU un GPU, ir divi no vissvarīgākajiem datora un viedtālruņa komponentiem. Aptuveni runājot, CPU ir vienība, kas atbild par visas informācijas apstrādi, kas saistīta ar fonā noenkuroto lietojumprogrammu, programmu un sistēmas procesu datiem.
Fiziskajā plānā tas nav nekas cits kā vienība, kas atrisina matemātiskas darbības un interpretē tās instrukciju veidā. Tāpat kā ar citiem komponentiem, jo augstāka frekvence un serdeņi, jo augstāka veiktspēja, jo tam ir lielāka spēja apstrādāt informāciju.
Attiecībā uz GPU grafikas procesors ir paredzēts apstrādāt visu informāciju, kas saistīta ar 3D un 2D grafiku. Tā kā šodienas saskarnes ir balstītas uz sarežģītām 2D un 3D kartēm, komandai ir nepieciešama otra vienība, kas darbotos ar datiem maksātspējīgā veidā.
Papildus spēlēm un videoklipiem GPU ir ārkārtīgi noderīgs, lai pārvaldītu sistēmas animācijas un augstas kvalitātes video ierakstīšanu, kā arī citus virspusējākus uzdevumus.
Tātad, kam paredzēts NPU? Minētā sastāvdaļa ir paredzēta, lai saņemtu norādījumus no centrālā procesora, kas prasa daudz efektīvāk apstrādāt mākslīgo intelektu, un tā darbība mēģina simulēt smadzeņu funkcijas.
Funkcijas, par kurām atbild NPU, ir saistītas ar liela matemātisko aprēķinu daudzuma izšķiršanu īsā laika posmā. Šāda veida mikroshēmu atslēga ir balstīta uz ātrumu un energoefektivitāti, ar daudz lielāku pārvietošanos nekā CPU un GPU.
NPU, mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās un padziļināta mācīšanās
Kas jau ir NPU un kāda ir tā galvenā funkcija, mēs jau esam redzējuši, bet kādiem uzdevumiem ir nepieciešams izmantot NPU un kāda ir tā faktiskā lietošana mobilajā tālrunī? Lai iedziļinātos detaļās, vispirms mums būs jāzina, kas ir mākslīgais intelekts, marčine mācīšanās un dziļā mācīšanās.
Pirmais jēdziens fiziskā līmenī ir saistīts ar visām darbībām, kas mainās atkarībā no noteikta veida programmatūras izmantošanas. Un tā ir tā, ka, kamēr CPU un GPU atrisina sistēmas iepriekš noteiktās darbības, NPU risina aprēķinus, kas var atšķirties atkarībā no lietotāja.
Šie aprēķini var būt saistīti ar fotogrāfiju apstrādi portreta režīmā, video stabilizēšanu reāllaikā, dažādu objektu attāluma aprēķināšanu 3D caur kameru vai valodas prognozēšanu uz tastatūras. Uzdevumi, kas īsumā prasa mainīgu aprēķinu izšķiršanu ļoti īsā laika posmā.
Bet patiesā mākslīgā intelekta atslēga ir tieši saistīta ar mašīnmācīšanos. Šis termins attiecas uz noteikta veida sistēmas spēju laika gaitā iemācīties ierīces lietošanas paradumus. NPU ir tieši atbildīga par šo paradumu risināšanu un atbilstošu rīcību. Aktivizējiet noteiktas funkcijas noteiktā laikā, paātriniet to lietojumprogrammu ielādi, kuras mēs visvairāk izmantojam mobilajā tālrunī, paredzēt emocijzīmes uz tastatūras, pielāgojiet akumulatora lietošanu atkarībā no dienas laika…
Tātad, kas ir dziļa mācīšanās? Šī koncepcija neapšaubāmi ir visinteresantākā no trim. Dziļā mācīšanās attiecas uz NPU operācijām, kuru risināšanai nav nepieciešama cilvēka iejaukšanās.
Tās darbība ir vairāk līdzīga smadzeņu un encefalona, nevis procesora darbībai pati par sevi , jo tā spēj atrisināt vienādojumus bez lietotāja, bet gan vides iestatīšanas. Pašlaik tā pielietojums pašreizējās mobilajās sistēmās nav īpaši izplatīts, tāpēc būs jāgaida, kamēr Android un iOS ieviesīs funkcijas, kuru mērķis ir padziļināta mācīšanās, lai visu programmatūru pielāgotu lietotāja vajadzībām, aktīvi neiejaucoties.
