Was ist eine NPU?

Die Welt der Technik ist riesig und es scheint, als würde immer wieder eine neue Hardware oder Software auf den Markt kommen. Dies kann es schwierig machen, auf dem neuesten Stand zu bleiben, was es besonders schwierig macht, wenn Sie Ihr Setup aktualisieren möchten.

Deshalb sind wir hier; Wir werden aufschlüsseln, was eine NPU ist und mit welcher Art von Technologie sie verwendet wird. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Was ist eine NPU?

NPU steht für Neural Processing Unit, obwohl es manchmal auch als Neural Processor bezeichnet wird. Es handelt sich um einen speziellen Mikroprozessor, der auf die Beschleunigung von Workloads für maschinelles Lernen spezialisiert ist.

Trotz des Namens ist es kein Ersatz für a Zentralprozessor oder ein Grafikkarte, sondern arbeiten mit diesen Komponenten zusammen, um eine bessere Leistung zu erzielen.

NPUs arbeiten normalerweise mit Vorhersagemodellen wie einem künstlichen Netzwerk (KNN) und werden mit Blick auf bestimmte Aufgaben im Zusammenhang mit maschinellem Lernen entwickelt. Beispielsweise kann eine NPU innerhalb einer GPU für die Beschleunigung der Bildklassifizierung oder Objekterkennung während des Spiels verantwortlich sein und der GPU einen Teil der Verantwortung abnehmen.

Es wird geschätzt, dass NPUs bis zu 10.000-mal weniger Zeit benötigen, um maschinelle Lernaufgaben zu beschleunigen als eine GPU – und da sie weniger Strom verbrauchen, sind sie auch effizienter.

Wofür werden NPUs verwendet?

NPUs werden verwendet, um das maschinelle Lernen zu beschleunigen, das jetzt für verschiedene Szenarien wie selbstfahrende Autos, Gesichtserkennung und sogar das Fotografieren verwendet wird.

GPUs allein wären nicht in der Lage, all diese Aufgaben zu bewältigen, daher wurden NPUs erfunden. Diese Technologie findet sich in NVDLA von Nvidia, TPU von Google und den Neuronale Engine von Apple entwickelt.

In diesen Fällen ermöglichen sie eine verbesserte Leistung bei Arbeitslasten für maschinelles Lernen, was für einen reibungsloseren Ablauf sorgt Erfahrung für den Benutzer, während andere Komponenten (wie die GPU) in ihrer eigenen dedizierten Umgebung optimal funktionieren Aufgaben.

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