מה זה NPU:  שבבי בינה מלאכותית 

אם התייחסתם לאינטל, AMD או אפל בשבועות האחרונים, אולי שאלתם את עצמכם 'מהו NPU ולמה אני צריך אחד?'

עבור צרכנים רבים, למחשב יש פשוט מעבד וזהו, אבל המציאות כבר הייתה קצת יותר מסובכת מזה. כעת, הודות להתקדמות המעבדים החדשה של אינטל ו-AMD, זה עומד להפוך אפילו יותר מסובך. 

למרבה המזל, אינכם צריכים להסתדר בעצמכם אם אתם קונים מחשב נייד חדש של אינטל או AMD עם שבבים חדשים אלה שטוענים שהם מבשרים עידן חדש של מחשבי בינה מלאכותית. זה לא מורכב כפי שזה אולי נראה, לפחות בכל מה שצריך לדעת כשאתם מחפשים לקנות את אחד המחשבים הניידים הטובים ביותר בשוק השנה. 

אני כאן כדי להדריך אתכם בכל מה שאתם צריכים לדעת על יחידות עיבוד עצביות חדשות אלו וכיצד הן הולכות לעזור לכם עם מגוון רחב של משימות המואצות על ידי בינה מלאכותית, החל מפרודוקטיביות ועד משחקים.

מה זה NPU?

מה זה NPU?

יחידת עיבוד עצבית (NPU) היא מעבד או יחידת עיבוד ייעודית ב-SoC גדול יותר, שתוכננה במיוחד להאצת פעולות רשת עצביות ומשימות בינה מלאכותית. בניגוד למעבדים ומעבדים גרפיים (GPU) למטרות כלליות, יחידות NPU ממוטבות לחישוב מקבילי מונחה נתונים, מה שהופך אותן ליעילות ביותר בעיבוד נתוני מולטימדיה עצביים כמו סרטונים ותמונות ובעיבוד נתונים עבור רשתות עצביות. הן מיומנות במיוחד בטיפול במשימות הקשורות לבינה מלאכותית, כגון זיהוי דיבור, טשטוש רקע בשיחות וידאו ותהליכי עריכת תמונות או וידאו כמו זיהוי אובייקטים.

מעגלים משולבים ספציפיים ליישום (NPU) הם מעגלים משולבים, אך הם שונים ממעגלים משולבים ספציפיים ליישום (ASIC) בעלי פונקציה יחידה. בעוד ש-ASIC מתוכננים למטרה יחידה (כגון כריית ביטקוין), NPU מציעים מורכבות וגמישות רבה יותר, ועונים על הדרישות המגוונות של מחשוב רשת. הם משיגים זאת באמצעות תכנות מיוחד בתוכנה או בחומרה, המותאם לדרישות הייחודיות של חישובי רשת עצביים.

עבור רוב מוצרי הצריכה, ה-NPU ישולב למעשה במעבד הראשי, כמו בסדרות Intel Core ו-Core Ultra או במעבדי המחשבים הניידים החדשים מסדרת AMD Ryzen 8040. במרכזי נתונים גדולים יותר או במפעלים תעשייתיים מיוחדים יותר, ה-NPU עשוי להיות מעבד נפרד לחלוטין על לוח האם, נפרד מכל יחידות עיבוד אחרות.

NPU לעומת GPU

בעוד שעומסי עבודה רבים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה פועלים על גבי מעבדים גרפיים (GPU), קיים הבחנה חשובה בין ה-GPU ל-NPU.

בעוד שמעבדים גרפיים ידועים ביכולות המחשוב המקבילות שלהם, לא כל המעבדים הגרפיים טובים בכך מעבר לעיבוד גרפיקה, מכיוון שהם דורשים מעגלים משולבים מיוחדים כדי לעבד ביעילות עומסי עבודה של למידת מכונה. למעבדים הגרפיים הפופולריים ביותר של Nvidia יש מעגלים אלה בצורת ליבות Tensor, אך גם AMD ואינטל שילבו מעגלים אלה במעבדים הגרפיים שלהן, בעיקר לטיפול בפעולות שדרוג רזולוציה – עומס עבודה נפוץ מאוד של בינה מלאכותית.

בינתיים, יחידות NPU פשוט מוציאות את המעגלים האלה מכרטיס מסך (שמבצע פעולות רבות אחרות) והופכות אותו ליחידה ייעודית בפני עצמה. זה מאפשר לו לעבד משימות הקשורות לבינה מלאכותית בצורה יעילה יותר ברמת צריכת חשמל נמוכה יותר, מה שהופך אותם לאידיאליים עבור מחשבים ניידים, אך גם מגביל את הפוטנציאל שלהם לעומסי עבודה כבדים שעדיין ידרשו כרטיס מסך כדי לפעול.

תפקידן של יחידות NPU במערכות שונות

יחידות NPU מתוכננות להשלים את הפונקציות של מעבדים ומעבדים גרפיים. בעוד שמעבדים מטפלים במגוון רחב של משימות ומעבדים גרפיים מצטיינים ברינדור גרפיקה מפורטת, יחידות NPU מתמחות בביצוע מהיר של משימות המונעות על ידי בינה מלאכותית. התמחות זו מבטיחה שאף מעבד בודד לא יקבל עומס יתר, תוך שמירה על פעולה חלקה ברחבי המערכת.

לדוגמה, בשיחות וידאו, יחידת עיבוד שבבי (NPU) יכולה לנהל ביעילות את משימת טשטוש הרקע, ולשחרר את המעבד הגרפי להתמקד במשימות אינטנסיביות יותר. באופן דומה, בעריכת תמונות או וידאו, יחידות עיבוד שבבי (NPU) יכולות להתמודד עם זיהוי אובייקטים ותהליכים אחרים הקשורים לבינה מלאכותית, ובכך לשפר את היעילות הכוללת של זרימת העבודה.

מעבדי NPU במחשבים אישיים

יחידות NPU הופכות נפוצות יותר ויותר בתחום המחשבים האישיים והמחשבים הניידים. מעבדי Core Ultra של אינטל ומעבדי Snapdragon X Elite של קוואלקום הם דוגמאות בהן יחידות NPU משולבות לצד מעבדים ומעבדים גרפיים (GPU). יחידות NPU אלו מטפלות במשימות בינה מלאכותית מהר יותר, מפחיתות את העומס על שאר המעבדים ומובילות לפעולות מחשב יעילות יותר.

לדוגמה, ה-NPU של קוואלקום יכול לבצע פעולות טרה מרשימות של 75 בשנייה, מה שמדגים את יכולתו לטפל בתמונות בינה מלאכותית גנרטיבית. הכללתן של NPUs בדור המכשירים האחרון פירושה שהתעשייה מצוידת היטב למנף את טכנולוגיות הבינה המלאכותית החדישות ביותר, ומציעה למשתמשים יותר נוחות הקשורה לבינה מלאכותית ותהליכים יעילים.

יחידות NPU במכשירים ניידים

בסמארטפונים, שבבי NPU ממלאים תפקיד מכריע במחשוב ויישומי בינה מלאכותית. Huawei הייתה אחת החברות הראשונות ששילבו שבבי NPU במעבדי סמארטפונים, מה ששפר משמעותית את כוח החישוב של בינה מלאכותית ואת יעילות האנרגיה בהשוואה למעבדים וכרטיסי מסך מסורתיים. שבבי ה-Bionic של אפל למובייל ניצלו את שבבי ה-NPU למשימות כמו ייצוב וידאו, תיקון תמונה ועוד.

יחידות NPU גם משפרות את יכולותיהם של מכשירים בזיהוי תוכן בתמונות, התאמת הגדרות מצלמה לצילומים אופטימליים, יצירת אפקטי בוקה בסלפי וסיוע בתכונות המונעות על ידי בינה מלאכותית כמו Bixby Vision במכשירי סמסונג גלקסי.

יחידות NPU במכשירים אחרים

מעבדי NPU הופכים פופולריים יותר ויותר במגוון מכשירים שבאופן מסורתי לא היו להם מעבדים מתקדמים, כמו טלוויזיות ומצלמות. אבל ככל שכל מכשיר אלקטרוני הופך יותר ויותר למחשב בפני עצמו, מעבדי NPU מוצאים את דרכם לכל מיני מכשירים ברחבי הבית.

בטלוויזיות, לדוגמה, יחידות NPU משמשות להגדלת הרזולוציה של תוכן ישן יותר לרזולוציית 4K מודרנית יותר. במצלמות, ניתן להשתמש ב-NPU לייצור ייצוב תמונה ושיפור איכות, כמו גם מיקוד אוטומטי, זיהוי פנים ועוד.

מכשירי בית חכם משתמשים גם ב-NPUs כדי לסייע בעיבוד למידת מכונה במכשירי קצה לצורך זיהוי קולי או מידע אבטחה, שרבים מהצרכנים לא ירצו שיישלח לשרת נתונים בענן לצורך עיבוד בשל אופיו הרגיש.

עתיד ה-NPUs

ככל שנתקדם לעבר עתיד המונע יותר ויותר על ידי בינה מלאכותית, הצמיחה של יחידות עיבוד שבבי (NPU) רק תאיץ. עם שחקנים גדולים כמו אינטל, AMD וקוואלקום המשלבים יחידות עיבוד שבבי (NPU) במעבדים החדישים ביותר שלהם, אנו נכנסים לעידן שבו עיבוד בינה מלאכותית הופך להיות יעיל יותר, יעיל יותר ונפוץ הרבה יותר.

מכשירים המצוידים ביחידות NPU (Network Puncture) יוכלו לבצע משימות בינה מלאכותית מהר יותר, מה שיוביל לזמני עיבוד נתונים מהירים יותר ונוחות רבה יותר למשתמשים. בין אם מדובר בעריכת וידאו מהירה יותר, מסנני בינה מלאכותית מתקדמים באפליקציות, או טיפול יעיל במשימות בינה מלאכותית בסמארטפונים, יחידות NPU סוללות את הדרך לחוויית מחשוב חכמה ויעילה יותר.

בסופו של דבר, יחידות NPU מייצגות קפיצת מדרגה משמעותית בעולם הבינה המלאכותית ולמידת מכונה ברמת הצרכן. על ידי התמחות בפעולות רשתות עצביות ומשימות בינה מלאכותית, יחידות NPU מקלות על העומס על מעבדים ומעבדים גרפיים מסורתיים. זה מוביל למערכות מחשוב יעילות יותר באופן כללי, אך גם מספק למפתחים כלי מוכן לשימוש בסוגים חדשים של תוכנה המונעת על ידי בינה מלאכותית, כמו עריכת וידאו חי או ניסוח מסמכים. למעשה, לא משנה איזו משימה אתם מבצעים במחשב או במכשיר הנייד שלכם, סביר להניח ש-NPU בסופו של דבר ישחקו תפקיד באופן שבו משימות אלו מעובדות.