جدول المحتويات:
CPU و GPU والآن NPU. لبعض الوقت الآن ، أكدت شركات تصنيع الهواتف المختلفة على مكون جديد لم يكن معروفًا حتى الآن لمعظم الناس. NPU ، أو أفضل من ذلك ، وحدة المعالجة العصبية أو وحدة المعالجة المحايدة ، هي مكون يتدخل بشكل مباشر في الأنشطة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. ولكن ما هو NPU حقًا وما الذي يميزه عن وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات؟ نراه أدناه.
ما هو GPU و CPU و NPU وما هي الاختلافات بينهما؟
ما نعرفه باسم CPU و GPU هما من أهم مكونات الكمبيوتر والهاتف الذكي. بشكل تقريبي ، وحدة المعالجة المركزية هي الوحدة المسؤولة عن معالجة جميع المعلومات المتعلقة بالبيانات من التطبيقات والبرامج وعمليات النظام المثبتة في الخلفية.
على المستوى المادي ، لا تعدو وحدة تحل العمليات الرياضية وتفسرها في شكل تعليمات. كما هو الحال مع المكونات الأخرى ، كلما زاد التردد والأنوية ، زاد الأداء من خلال زيادة القدرة على معالجة المعلومات.
فيما يتعلق بوحدة معالجة الرسومات ، تهدف وحدة معالجة الرسومات إلى معالجة جميع المعلومات المتعلقة بالرسومات ثلاثية الأبعاد وثنائية الأبعاد. نظرًا لأن واجهات اليوم تعتمد على خرائط معقدة ثنائية وثلاثية الأبعاد ، فإن الفريق يحتاج إلى وحدة ثانية للعمل مع البيانات بطريقة مذيبة.
بالإضافة إلى الألعاب ومقاطع الفيديو ، تعد وحدة معالجة الرسومات مفيدة للغاية لإدارة الرسوم المتحركة للنظام وتسجيل الفيديو عالي الجودة ، من بين مهام أخرى أكثر سطحية.
إذن ما هو NPU؟ يهدف هذا المكون إلى تلقي التعليمات من وحدة المعالجة المركزية التي تتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي لتتم معالجتها بشكل أكثر كفاءة ، وتحاول تشغيلها تشابه وظائف الدماغ.
ترتبط الوظائف التي تكون NPU مسؤولة عنها بدقة مقدار كبير من الحسابات الرياضية في فترة زمنية قصيرة. يعتمد مفتاح هذا النوع من الشرائح على السرعة وكفاءة الطاقة ، مع تنقل أكبر بكثير من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات.
NPU والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
لقد رأينا بالفعل ما هو NPU وما هي وظيفته الرئيسية ، ولكن ما هي المهام التي تتطلب استخدام NPU وما هو تطبيقه الفعلي على الهاتف المحمول؟ للخوض في التفاصيل ، سيتعين علينا أولاً معرفة ماهية الذكاء الاصطناعي والتعلم مارشين والتعلم العميق.
يجب أن يكون المفهوم الأول ، على المستوى المادي ، مع كل الأنشطة التي تختلف اعتمادًا على استخدام نوع معين من البرامج. وهو أنه بينما تحل وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) العمليات المحددة مسبقًا بواسطة النظام ، فإن NPU يحل العمليات الحسابية التي قد تختلف اعتمادًا على المستخدم.
يمكن أن ترتبط هذه الحسابات بمعالجة الصور الفوتوغرافية في الوضع الرأسي ، أو تثبيت الفيديو في الوقت الفعلي ، أو الحساب ثلاثي الأبعاد لمسافة الكائنات المختلفة من خلال الكاميرا أو التنبؤ باللغة على لوحة المفاتيح. المهام التي تتطلب ، باختصار ، دقة الحسابات المتغيرة في فترة زمنية قصيرة جدًا.
لكن المفتاح الحقيقي للذكاء الاصطناعي يجب أن يرتبط على وجه التحديد بالتعلم الآلي. يشير هذا المصطلح إلى قدرة نوع معين من النظام على تعلم عادات استخدام الجهاز بمرور الوقت. إن NPU هي المسؤولة تحديدًا عن حل هذه العادات والتصرف وفقًا لذلك. قم بتنشيط وظائف معينة في وقت محدد ، وتسريع تحميل التطبيقات التي نستخدمها أكثر من غيرها على الهاتف المحمول ، وتوقع الرموز على لوحة المفاتيح ، وضبط استخدام البطارية حسب الوقت من اليوم…
إذن ما هو التعلم العميق؟ هذا المفهوم هو بلا شك الأكثر إثارة للاهتمام من بين الثلاثة. يشير التعلم العميق إلى عمليات NPU التي لا تحتاج إلى تدخل بشري ليتم حلها.
يشبه تشغيله عملية الدماغ والدماغ أكثر من تشغيل المعالج في حد ذاته ، حيث إنه قادر على حل المعادلات دون أن يطرحه المستخدم ، ولكن من خلال البيئة. في الوقت الحالي ، لا ينتشر تطبيقه بشكل كبير في أنظمة الهاتف المحمول الحالية ، لذلك سيكون من الضروري انتظار Android و iOS لتنفيذ وظائف تهدف إلى Deep Learning لضبط جميع البرامج وفقًا لاحتياجات المستخدم دون تدخل نشط.
