Przemiany w generatywnej sztucznej inteligencji
Ewolucja generatywnej sztucznej inteligencji (AI) nie tylko przekształca nasze interakcje z urządzeniami komputerowymi, ale również redefiniuje samą istotę przetwarzania danych. Kluczowym elementem tej transformacji jest potrzeba uruchamiania generatywnej AI na urządzeniach o ograniczonych zasobach obliczeniowych. W odpowiedzi na te wyzwania pojawiają się jednostki przetwarzania neuronowego (NPUs), które oferują nowe możliwości w tym zakresie.
Wyzwania generatywnej AI
Generatywna AI, wykorzystywana do syntezy obrazów, generowania tekstu i komponowania muzyki, wymaga znacznych zasobów obliczeniowych. Tradycyjnie potrzeby te były zaspokajane przez platformy chmurowe, co wiązało się z koniecznością stałego połączenia z internetem oraz centralizowaną infrastrukturą. Takie podejście generowało opóźnienia, podatność na ataki oraz zwiększone zużycie energii.
Ograniczenia tradycyjnych procesorów
Tradycyjne jednostki centralne (CPU) i graficzne (GPU) wykorzystywane do obsługi generatywnej AI w chmurze napotykają liczne problemy przy zastosowaniach bezpośrednio na urządzeniach. CPU, zaprojektowane do ogólnych zadań, nie są wystarczająco wydajne i energooszczędne do przetwarzania zadań AI. GPU, mimo że doskonale radzą sobie z równoległym przetwarzaniem, wymagają wyspecjalizowanych układów scalonych, które zużywają dużo energii i generują ciepło, co jest problematyczne w przypadku małych, przenośnych urządzeń.
Inspiracje z biologii
W odpowiedzi na te wyzwania pojawiają się jednostki przetwarzania neuronowego (NPUs), które czerpią inspirację z budowy i funkcjonowania ludzkiego mózgu. NPUs składają się z warstw neuronów sztucznych, które naśladują biologiczne neurony poprzez odbieranie, przetwarzanie i przekazywanie sygnałów. Warstwowa struktura NPUs umożliwia skuteczne zarządzanie zadaniami AI, co redukuje potrzebę specjalizowanych układów scalonych i prowadzi do bardziej kompaktowych, energooszczędnych rozwiązań.
Różnorodność zadań generatywnej AI
Generatywna AI obejmuje szeroki zakres zadań, takich jak synteza obrazów, generowanie tekstu czy komponowanie muzyki, z których każde ma unikalne wymagania obliczeniowe. NPUs są często integrowane z technologią System-on-Chip (SoC), razem z CPU i GPU. Każdy z tych procesorów posiada swoje mocne strony: CPU są doskonałe w kontrolowaniu sekwencyjnym, GPU w przetwarzaniu równoległym, a NPUs w operacjach AI. Taka heterogeniczna architektura obliczeniowa pozwala na optymalne wykorzystanie zasobów.
Praktyczne zastosowania NPUs
W praktyce NPUs mogą efektywnie przejmować zadania generatywnej AI od głównego CPU, co zapewnia szybsze i bardziej energooszczędne operacje, przyspieszając zadania inferencji AI. Dzięki temu CPU i GPU mogą skupić się na innych funkcjach, poprawiając ogólną wydajność aplikacji i utrzymując efektywność termiczną.
Przykłady zastosowania NPUs
Przykłady zastosowania NPUs to m.in. Hexagon NPUs firmy Qualcomm, które przyspieszają zadania AI przy niskim zużyciu energii. Zintegrowane z platformami Snapdragon, Hexagon NPU obsługują generatywne zadania AI, takie jak generowanie tekstu, synteza obrazów i przetwarzanie dźwięku. Neural Engine firmy Apple, stanowiący kluczowy element chipów A-series i M-series, wspiera takie funkcje jak Face ID, Siri i rozszerzona rzeczywistość (AR). Specjalizowane procesory Samsung NPU, zintegrowane z najnowszymi SoC Exynos, umożliwiają szybkie i energooszczędne obliczenia generatywnej AI w urządzeniach mobilnych i telewizorach. Architektura Da Vinci firmy Huawei, serce procesora Ascend AI, zwiększa moc obliczeniową AI, umożliwiając wykonywanie złożonych zadań AI.
