Die KI-Ära steht vor der Tür. Da die generative KI immer weiter voranschreitet, sprechen Unternehmen wie Intel, AMD und Qualcomm auch über die Hardware-Seite der Gleichung. Mit der Einführung der NPU, was für Neural Processing Unit steht, werden Prozesse, die KI nutzen, beschleunigt – zumindest theoretisch.
Apple verwendet in seinen Chips schon seit Jahren eine NPU, sie sind also nicht ganz neu. Und doch sind sie wichtiger denn je, da sie branchenübergreifend als „nächstes großes Ding“ angepriesen werden.
Was ist eine NPU?
Im Kern ist eine NPU ein spezialisierter Prozessor, der speziell für die Ausführung von Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs und GPUs sind NPUs für die Verarbeitung komplexer mathematischer Berechnungen optimiert, die in künstliche neuronale Netze integriert sind.
Sie zeichnen sich durch die parallele Verarbeitung großer Datenmengen aus und eignen sich daher ideal für Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere KI-bezogene Funktionen. Wenn Sie beispielsweise eine NPU in einer GPU haben, ist die NPU möglicherweise für eine bestimmte Aufgabe wie Objekterkennung oder Bildbeschleunigung verantwortlich.
NPU vs. GPU vs. CPU: Die Unterschiede verstehen
Während GPUs (Grafikverarbeitungseinheiten) die parallele Verarbeitung beherrschen und häufig beim maschinellen Lernen eingesetzt werden, gehen NPUs bei der Spezialisierung noch einen Schritt weiter. GPUs sind vielseitig und zeichnen sich durch hervorragende Grafikwiedergabe und parallele Aufgaben aus, während CPUs (Central Processing Units) die Allzweckgehirne eines Computers sind und ein breites Spektrum an Aufgaben bewältigen.
NPUs sind jedoch speziell für die Beschleunigung von Deep-Learning-Algorithmen konzipiert. Sie sind darauf zugeschnitten, bestimmte Operationen auszuführen, die für neuronale Netze erforderlich sind. Dieser Spezialisierungsgrad ermöglicht es NPUs, in bestimmten Szenarien im Vergleich zu CPUs und sogar GPUs eine deutlich höhere Leistung für KI-Workloads zu liefern.
GPNPU: Die Fusion von GPU und NPU
Es entstand das Konzept der GPNPU (GPU-NPU-Hybrid), das darauf abzielt, die Stärken von GPUs und NPUs zu kombinieren. GPNPUs nutzen die parallelen Verarbeitungsfunktionen von GPUs und integrieren gleichzeitig die NPU-Architektur zur Beschleunigung KI-zentrierter Aufgaben. Ziel dieser Kombination ist es, ein Gleichgewicht zwischen Vielseitigkeit und spezialisierter KI-Verarbeitung zu schaffen und so unterschiedliche Rechenanforderungen in einem einzigen Chip zu erfüllen.
Algorithmen und NPUs für maschinelles Lernen
Algorithmen des maschinellen Lernens bilden das Rückgrat von KI-Anwendungen. Obwohl maschinelles Lernen oft mit KI verwechselt wird, kann es als eine Art KI angesehen werden. Diese Algorithmen lernen aus Datenmustern und treffen Vorhersagen und Entscheidungen ohne explizite Programmierung. Es gibt vier Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen: überwacht, halbüberwacht, unüberwacht und Verstärkung.
NPUs spielen eine entscheidende Rolle bei der effizienten Ausführung dieser Algorithmen und führen Aufgaben wie Training und Inferenz durch, bei denen riesige Datensätze verarbeitet werden, um Modelle zu verfeinern und Echtzeitvorhersagen zu treffen.
Die Zukunft der NPUs
Wir sehen im Jahr 2024 überall NPUs auftauchen, wobei Intels Meteor-Lake-Chips am prominentesten sind. Welche Rolle sie in Zukunft spielen werden, bleibt abzuwarten. Theoretisch werden verbesserte KI-Fähigkeiten zu ausgefeilteren Anwendungen und einer verbesserten Automatisierung führen, wodurch sie für verschiedene Domänen zugänglicher werden.
Von da an dürfte die Nachfrage nach KI-gesteuerten Anwendungen weiter steigen, wobei NPUs an vorderster Front stehen werden. Ihre spezielle, für maschinelle Lernaufgaben optimierte Architektur ermöglicht es NPUs, in der Computerwelt voranzukommen. Die Verschmelzung von GPNPUs und die Fortschritte bei Algorithmen für maschinelles Lernen werden zweifellos zu Fortschritten führen, die wir noch nie zuvor gesehen haben, was den technologischen Fortschritt vorantreiben und unsere digitale Landschaft neu gestalten wird.
Im Moment scheinen NPUs für die meisten Menschen keine große Sache zu sein, da sie nur Dinge beschleunigen, die Sie bereits auf Ihrem PC tun können, wie z. B. das Verwischen des Hintergrunds in einem Zoom-Anruf oder die lokale Erstellung von KI-Bildern auf Ihrem Computer. In Zukunft werden KI-Funktionen jedoch möglicherweise zu einem wesentlichen Bestandteil Ihres PCs werden, da sie in immer mehr Anwendungen Einzug halten.
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