NPU là gì? Có lợi ích gì? Phân biệt NPU, CPU và GPU

Với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo AI, chip xử lý NPU ngày càng được nhiều người quan tâm tìm hiểu. Cùng casiofx.vn tìm hiểu thông tin về NPU, lợi ích của loại chip này cũng như điểm khác nhau giữa NPU, CPU và GPU nhé!

NPU là gì?

NPU là một loại chip chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc độ xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là học máy sâu (deep learning).

NPU hoạt động tương tự như CPU (Central Processing Unit) và GPU (Graphics Processing Unit), nhưng được tối ưu hóa để xử lý các phép toán ma trận và vectơ phức tạp thường được sử dụng trong các mô hình học máy sâu.

Các chip NPU này được sản xuất dưới dạng vật lý và được tích hợp trực tiếp vào các thiết bị như điện thoại thông minh, máy tính, PC. Tuy nhiên, cũng có những trường hợp NPU được mô phỏng trên phần mềm, sử dụng các tài nguyên phần cứng hiện có như CPU hoặc GPU.

NPU là một loại chip chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc độ xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI)

Những loại NPU trong các thiết bị

Một số loại NPU phổ biến bạn thường gặp trong các thiết bị:

• NPU trên điện thoại: Giúp điện thoại thông minh có thể thực hiện các tác vụ AI như nhận diện khuôn mặt, trợ lý ảo thông minh và chụp ảnh đẹp hơn.
• NPU trên laptop: Thường được tích hợp trên laptop AI, cho phép laptop xử lý nhanh chóng các tác vụ AI như chỉnh sửa ảnh, dịch thuật, và học tập.
• NPU trên xe hơi: Hỗ trợ các tính năng lái xe tự động, nhận diện vật thể và cảnh báo nguy hiểm.
• NPU trên máy chủ: Xử lý khối lượng lớn dữ liệu và thực hiện các tác vụ AI phức tạp như phân tích dữ liệu và học máy.

Laptop Asus Zenbook 14 OLED UX3405MA Ultra 9 185H là dòng laptop AI được tích hợp chip NPU

Nguyên lý hoạt động của NPU

Nguyên lý hoạt động của NPU dựa trên việc mô phỏng cấu trúc và chức năng của não bộ con người. Cụ thể, NPU được thiết kế với các thành phần chính sau:

• Các nhân xử lý (Processing Units): Tương tự như nơ-ron trong não bộ, các nhân xử lý này được kết nối với nhau để thực hiện các phép toán ma trận và vectơ.
• Mạng nơ-ron (Neural Network): Các nhân xử lý được tổ chức thành các lớp, tạo thành mạng nơ-ron. Mỗi lớp thực hiện một phép biến đổi trên dữ liệu đầu vào. Và thông tin được truyền đi qua các lớp cho đến khi đạt được kết quả cuối cùng.
• Bộ nhớ (Memory): NPU có bộ nhớ riêng để lưu trữ dữ liệu đầu vào, trọng số của mạng nơ-ron và kết quả trung gian.

Khi nhận được dữ liệu đầu vào, NPU sẽ thực hiện các bước sau:

• Bước 1: Dữ liệu đầu vào được truyền đến lớp đầu tiên của mạng nơ-ron.
• Bước 2: Các nhân xử lý trong mỗi lớp thực hiện các phép toán trên dữ liệu đầu vào, sử dụng trọng số được lưu trữ trong bộ nhớ.
• Bước 3: Kết quả của các phép toán được truyền đến lớp tiếp theo.
• Bước 4: Các bước 2 và 3 được lặp lại cho đến khi dữ liệu đạt đến lớp cuối cùng và kết quả cuối cùng được tạo ra.

Nguyên lý hoạt động của NPU dựa trên việc mô phỏng cấu trúc và chức năng của não bộ con người

Lợi ích của NPU

NPU mang lại các lợi ích chính sau:

• Tăng tốc độ xử lý: NPU xử lý các phép tính nhanh hơn CPU và GPU truyền thống rất nhiều, giúp các ứng dụng AI hoạt động mượt mà và hiệu quả hơn.
• Tiết kiệm năng lượng: NPU tiêu thụ ít năng lượng hơn, giúp kéo dài thời lượng pin của các thiết bị di động, laptop. Đồng thời, việc này cũng giúp giảm nhu cầu về hệ thống làm mát cồng kềnh, góp phần làm cho laptop nhẹ hơn.
• Cải thiện hiệu suất: NPU giúp các ứng dụng AI hoạt động tốt hơn, xử lý dữ liệu lớn hơn và chính xác hơn.
• Mở rộng khả năng AI: NPU cho phép phát triển các ứng dụng AI mới, sáng tạo và đột phá trong nhiều lĩnh vực.
• Kích thước nhỏ gọn: NPU nhỏ gọn, phù hợp với các thiết bị di động và không gian hạn chế.

NPU tiêu thụ ít năng lượng hơn, giúp kéo dài thời lượng pin của các thiết bị di động, laptop

Phân biệt NPU, CPU và GPU

Để dễ dàng phân biệt NPU, CPU và GPU, bạn có thể tham khảo bảng so sánh sau:

Tính năng	NPU	CPU	GPU
Chức năng chính	Xử lý các tác vụ AI như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên	Xử lý chung cho mọi tác vụ trên máy tính	Xử lý đồ họa phức tạp như chơi game, chỉnh sửa video
Kiến trúc	Dựa trên kiến trúc chuyên dụng cho AI	Kiến trúc chung cho mọi tác vụ	Kiến trúc chuyên dụng cho xử lý đồ họa
Hiệu suất AI	Rất cao	Trung bình	Thấp
Tiết kiệm năng lượng	Rất tốt	Trung bình	Không tốt
Kích thước	Nhỏ gọn	Lớn hơn	Lớn hơn
Giá thành	Cao	Trung bình	Cao

Tầm quan trọng của NPU trong tương lai

Neural Processing Unit (NPU) đang nổi lên như một thành phần không thể thiếu trong tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy. Với khả năng xử lý dữ liệu chuyên biệt cho các tác vụ AI, NPU hứa hẹn mang lại những thay đổi đáng kể trong nhiều lĩnh vực.

• Thúc đẩy sự phát triển của AI: NPU sẽ giúp các ứng dụng AI trở nên phổ biến hơn và mạnh mẽ hơn, từ đó thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.
• Tạo ra các sản phẩm thông minh hơn: NPU sẽ giúp các thiết bị điện tử trở nên thông minh hơn, có khả năng học hỏi và thích ứng với môi trường xung quanh.
• Mở ra những cơ hội mới: NPU sẽ tạo ra nhiều cơ hội mới cho các ngành công nghiệp, từ y tế và giáo dục đến sản xuất và logistics.

Hy vọng bài viết đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về NPU – dòng chip hỗ trợ các tác vụ AI hiệu quả, mượt mà. Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết!