Блок обработки нейронной сети (NPU) — это инновационное вычислительное оборудование, предназначенное для ускорения вычислений нейронной сети. Он отказывается от ограничений традиционной архитектуры фон Неймана и вместо этого применяет подход «параллельных вычислений, управляемых данными» для моделирования режима работы человеческих нейронов и синапсов для достижения эффективной обработки данных. Архитектура NPU позволяет ему обрабатывать большие объемы потоков данных одновременно, позволяя демонстрировать отличную производительность при обработке видео, изображений и других мультимедийных данных. По сравнению с CPU и GPU NPU ускоряет задачи глубокого обучения благодаря оптимизированной аппаратной структуре и высокой степени параллелизма, одновременно снижая энергопотребление, что делает его идеальным выбором для внедрения технологий искусственного интеллекта в таких областях, как мобильные устройства, автономное вождение и анализ медицинских изображений. Ключевой промоутер. Высокая производительность и низкое энергопотребление NPU позволяют технологии искусственного интеллекта выполнять обработку в реальном времени на различных устройствах, предоставляя пользователям более быстрый и интеллектуальный интерактивный опыт.

Развитие НПУ

Развитие нейронных процессоров (NPU) сопровождается быстрым прогрессом в области искусственного интеллекта (ИИ), особенно глубокого обучения.

Ранние исследования и разработка концепции

- Концепцию NPU можно проследить до начала 21 века, когда глубокое обучение начало показывать свой потенциал, но традиционные центральные и графические процессоры столкнулись с узкими местами в эффективности при обработке крупномасштабных нейронных сетей.

Появляются коммерческие продукты

- Примерно в 2011 году Google начала использовать TPU (Tensor Processing Unit), специализированное оборудование, подобное NPU, в своих центрах обработки данных для ускорения задач машинного обучения.

- В 2017 году Apple представила в iPhone X чип A11 Bionic, который содержал первый коммерческий NPU под названием «Neural Engine».

Крупнейшие производители присоединяются

- Производители чипов, такие как Intel, AMD и Qualcomm, впоследствии начали интегрировать NPU в свои процессоры, чтобы удовлетворить рыночный спрос на ускорение искусственного интеллекта.

- Intel впервые будет иметь встроенный NPU в процессоре Core Ultra 14-го поколения, выпущенном в конце 2023 года.

- В конце 2023 года процессор AMD Ryzen 8040 также добавит независимый NPU.

- Процессор Qualcomm Snapdragon X Elite объединяет NPU Hexagon, CPU Oryon и графический процессор Adreno.

технологический прогресс

- При проектировании NPU все больше внимания уделяется коэффициенту энергоэффективности, чтобы адаптироваться к потребностям мобильных устройств и периферийных вычислений.

- Многие NPU используют более совершенные производственные процессы, например 5 нанометров или меньше, для повышения производительности и снижения энергопотребления.

- Архитектура NPU также постоянно развивается, включая больше параллельных вычислительных блоков, более оптимизированное управление памятью, более интеллектуальные механизмы планирования и т. д.

Расширение приложения

- Сценарии применения NPU расширились от первоначальной обработки изображений мобильных телефонов и распознавания речи до множества областей, таких как автономное вождение, анализ медицинских изображений, умный дом и промышленная автоматизация.

- Поставщики услуг облачных вычислений также начали предоставлятьNPUизСлужба ускорения искусственного интеллекта,Для удовлетворения крупномасштабных потребностей в обучении машинному обучению и выводах.

Инструменты разработчика и экосистема

- Чтобы упростить разработку приложений NPU, крупные производители предоставляют соответствующие комплекты разработки программного обеспечения (SDK) и API, а также компиляторы моделей искусственного интеллекта и инструменты оптимизации.

- Сообщество открытого исходного кода также постепенно участвовало в разработке инструментов и инфраструктур, связанных с NPU, способствуя обогащению и зрелости экосистемы.

будущие тенденции

- Интеграция NPU будет улучшена, и он будет более тесно взаимодействовать с другими вычислительными блоками, такими как CPU и GPU.

- Ожидается, что NPU будет развиваться в более интеллектуальном и автономном направлении, способном самооптимизироваться и в определенной степени научиться адаптироваться к меняющимся требованиям задач ИИ.

- С развитием передовых технологий, таких как квантовые вычисления, будущие NPU могут включать в себя возможности квантовых вычислений и открыть новую парадигму вычислений.

Развитие НПУ – динамичный процесс,С развитием технологий и изменением рыночного спроса,Проектирование и применение NPU будут продолжать развиваться.

Технические принципы НПУ

Нейронный процессор (NPU) — это аппаратное обеспечение, специально предназначенное для ускорения вычислений в нейронных сетях. Его архитектура и принципы работы существенно отличаются от традиционных центральных процессоров (ЦП) и графических процессоров (ГП).

Архитектурные особенности

1. Драйвер потока данных: NPU использует архитектуру «параллельных вычислений, управляемых данными», что означает, что его логика работы напрямую запускается входными данными, а не контролируется последовательностью инструкций, как у ЦП. Эта архитектура позволяет NPU обрабатывать большие объемы данных параллельно, что делает ее идеальной для матричных операций в нейронных сетях.

2. Высокая степень параллелизма. NPU обладают высокой степенью параллелизма и могут обрабатывать несколько точек данных или потоков данных одновременно, что делает их очень эффективными при обработке крупномасштабных параллельных вычислительных задач.

3. Индивидуальное оборудование: NPU содержит специально разработанные аппаратные модули, такие как матричные умножители, блоки функций активации, блоки объединения и т. д., которые являются обычными операциями в вычислениях нейронных сетей. Это специализированное оборудование может значительно ускорить выполнение некоторых вычислительных задач.

4. Оптимизированный доступ к памяти. NPU обычно имеет оптимизированную иерархию памяти, включая кэш и встроенную память, для уменьшения задержек при передаче данных и повышения эффективности вычислений.

Принцип работы NPU можно резюмировать следующим образом:

1. Загрузка данных: загрузка входных данных из внешней памяти или сетевого интерфейса в кэш NPU или встроенную память.

2. Параллельные вычисления. Несколько вычислительных блоков внутри NPU начинают параллельно обрабатывать данные, выполняя такие операции, как умножение матриц, взвешенное суммирование и нелинейное преобразование.

3. Переупорядочение данных. В некоторых случаях может потребоваться переупорядочение или реорганизация данных для последующих расчетов.

4. Вывод результатов: после завершения расчета результаты будут выведены во внешнюю память или переданы на другие процессоры для дальнейшей обработки.

5. Итерация цикла. При обучении нейронной сети этот процесс будет повторяться неоднократно, пока не будет достигнуто заранее определенное условие сходимости.

Технические преимущества

Преимущества NPU по сравнению с CPU и GPU в основном отражаются в:

- Эффективность вычислений: NPU может обеспечить более высокую плотность и эффективность вычислений, особенно для матричных операций в вычислениях нейронных сетей.

- Коэффициент энергопотребления: NPU часто способны выполнять одни и те же вычислительные задачи с меньшим энергопотреблением, что очень важно для мобильных устройств и периферийных вычислений.

- Скорость отклика. Низкая задержка NPU позволяет ему обеспечивать более быстрый отклик в приложениях реального времени, таких как автономное вождение и анализ видео.

Благодаря своей уникальной архитектуре и оптимизированному аппаратному обеспечению NPU может эффективно ускорить расчеты нейронных сетей, тем самым способствуя применению и развитию искусственного интеллекта в различных областях.

Технические требования к разработке НПУ

Разработка нейронных процессоров (NPU), на которых можно разрабатывать приложения, требует использования ряда технологий и опыта. Ниже приведены некоторые основные технические требования и навыки, которые обычно необходимы разработчикам NPU и разработчикам приложений: Для инженеров-разработчиков чипов NPU: 1. Понимание алгоритмов нейронных сетей: быть знакомым с основными принципами и алгоритмами нейронных сетей, таких как сверточная нейронная сеть (CNN), рекуррентная нейронная сеть (RNN), сеть длинной краткосрочной памяти (LSTM) и трансформатор и т. д. 2. Знание архитектуры процессора: понимание различных типов архитектур процессоров, включая ЦП, графический процессор, DSP (процессор цифровых сигналов), а также принципы архитектурного проектирования самого NPU. 3. Базовые знания аппаратного обеспечения: иметь знания в области проектирования и проверки интегральных схем, включая знание языков описания аппаратного обеспечения (HDL), таких как Verilog или VHDL, и инструментов EDA (автоматизация электронного проектирования). 4. Проектирование системы на кристалле (SoC). Понимание процесса проектирования SoC, включая планирование на уровне системы, проектирование модулей, интеграцию, проверку и тестирование. 5. Возможности разработки программного обеспечения: освоите языки программирования, такие как C/C++ и Python, а также соответствующие инструменты и среды разработки программного обеспечения. 6. Знание операционной системы: Знание операционной системы Linux и способность к разработке драйверов и оптимизации программного обеспечения. 7. Компилятор ИИ и цепочка инструментов. Понимать компилятор ИИ и цепочку инструментов и уметь преобразовывать модели высокого уровня в исполняемый код NPU. Для разработчиков приложений NPU: 1. Платформа глубокого обучения. Знание основных платформ глубокого обучения, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras и т. д., и способность развертывать модели в NPU. 2. NPU SDK и API: освойте комплект разработки программного обеспечения (SDK) и интерфейсы прикладных программ (API), предоставляемые NPU, для оптимизации работы модели на NPU. 3. Оптимизация производительности. Поймите, как оптимизировать модель в соответствии с аппаратными характеристиками NPU, включая шаблоны доступа к памяти и стратегии параллельных вычислений. 4. Структура и алгоритм данных. Иметь хорошее представление о структуре данных и алгоритмах, а также уметь эффективно обрабатывать и подготавливать ввод данных. 5. Параллельное программирование: быть знакомым с технологией параллельного программирования и уметь использовать многоядерную архитектуру NPU для выполнения эффективных параллельных вычислений. 6. Отладка и тестирование. Освойте методы отладки и тестирования приложений NPU, чтобы обеспечить стабильность и производительность программного обеспечения. 7. Кроссплатформенная переносимость: Возможность портировать приложения с одной платформы на другую с учетом различных архитектур NPU и характеристик производительности. Эти навыки и знания составляют основную часть разработки NPU и разработки приложений. С развитием технологий понимание и применение NPU также углубляются, поэтому очень важно продолжать изучать и следить за новейшим технологическим прогрессом.