¿Qué es una NPU? Cómo comparar sus especificaciones con las de otro hardware de PC

Dado que las NPU permiten tecnología de IA en el dispositivo en los diseños de SoC (System on Chip) utilizados en computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y computadoras de placa única, es importante comprender y comparar sus especificaciones para optimizar el rendimiento y tomar decisiones de compra informadas.

Pero, ¿cómo se comparan las especificaciones de una NPU con las de otro hardware informático?

¿Qué es una NPU?

Una unidad de procesamiento neuronal (NPU es un tipo especial de procesador que maneja tareas relacionadas con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. En dispositivos como teléfonos inteligentes y computadoras portátiles, una NPU realiza tareas que requieren un uso intensivo del procesador, como el procesamiento de imágenes y filtros de video en tiempo real. , reconocimiento de voz, realidad aumentada y reconocimiento de objetos mucho más eficientes.

Puede encontrar NPU en algunos de los dispositivos portátiles más populares en la actualidad. Por ejemplo, los últimos iPhones y portátiles de la serie M de Apple vienen integrados con su propia NPU llamada ANE (Apple Neural Engine). Google utiliza una NPU patentada llamada TPU (Unidad de procesamiento tensor) en sus dispositivos Pixel y kits de creación de prototipos Coral, y Qualcomm está integrando sus NPU ARM en sus últimos SoC para teléfonos inteligentes y computadoras portátiles.

Las NPU son cada vez más comunes porque utilizamos IA en muchos dispositivos, desde teléfonos inteligentes hasta grandes centros de datos. A medida que la IA crece, necesitamos hardware que pueda manejarla mejor y las NPU son la respuesta.

En qué se diferencian las NPU de las CPU y GPU

Para dispositivos portátiles, portátiles y otros dispositivos portátiles modernos, la NPU, la CPU y la GPU están integradas en un único SoC para una transferencia de datos más rápida, un menor consumo de energía y un espacio más pequeño.

• Una CPU es un procesador de propósito general para ejecutar software.
• Una GPU es un procesador paralelo especializado que ayuda a la CPU a ejecutar tareas con uso intensivo de gráficos.
• Una NPU es un procesador aún más especializado que ayuda a la GPU y la CPU en tareas de aprendizaje automático y procesamiento de redes neuronales, como la detección de objetos, el reconocimiento de voz y el procesamiento de IA.

Básicamente, las CPU son excelentes para manejar muchas aplicaciones diferentes, pero no están optimizadas para tareas de gráficos e inteligencia artificial. Las GPU son mejores para tareas de gráficos e inteligencia artificial que las CPU porque pueden hacer muchas cosas simultáneamente. Las NPU destacan en cálculos paralelos de alto nivel como las GPU, pero con menores requisitos de energía, lo que las hace ideales para llevar los exigentes cálculos del procesamiento de IA a dispositivos móviles.

Cómo comparar las especificaciones de NPU

Al comparar NPU, es importante comprender las especificaciones clave que afectan su rendimiento. Estas son algunas de las especificaciones más importantes a tener en cuenta:

• TOPS (Operaciones Tera por segundo): Esta es una medida de cuántos billones de operaciones puede realizar una NPU por segundo. Los valores TOPS más altos generalmente indican un mejor rendimiento.
• Eficiencia energetica: Medida en TOPS por vatio, esta especificación indica qué tan eficiente es la NPU en términos de consumo de energía. Una mayor eficiencia significa una mayor duración de la batería de los dispositivos móviles.
• Precisión: Las NPU pueden manejar diferentes niveles de precisión, como operaciones de 8, 16 y 32 bits. Una menor precisión puede acelerar los cálculos y ahorrar energía, pero podría reducir la precisión. Para muchas tareas de IA, la precisión de 8 bits es suficiente.
• Ancho de banda de memoria: Esto mide la cantidad de datos que la NPU puede leer o escribir por segundo. Un mayor ancho de banda de memoria puede ayudar a un procesamiento más rápido de grandes conjuntos de datos.
• Marcos soportados: Las NPU deberían admitir marcos de IA populares como TensorFlow, PyTorch y Caffe. Esto garantiza que los desarrolladores puedan implementar fácilmente sus modelos de IA en la NPU.

Pero como ocurre con la mayoría de los componentes de hardware informático, cuanto más alto, mejor. Una NPU con capacidad de 40 TOPS, como los chips Snapdragon X Elite de Qualcomm, tendrá mejores capacidades de IA que una NPU con capacidad de 10 TOPS, como los chips Meteor Lake de Intel.

Cómo una NPU mejorará su próxima computadora portátil o PC

Comprar una computadora portátil o PC con NPU tendrá varios beneficios clave:

• Rendimiento mejorado para tareas de IA: Las NPU están diseñadas específicamente para manejar tareas de IA de manera eficiente, lo que significa un rendimiento más rápido para aplicaciones que dependen del aprendizaje automático y redes neuronales.
• Mejor duración de la batería: Las NPU están optimizadas para un bajo consumo de energía, lo que puede ayudar a prolongar la duración de la batería de las computadoras portátiles y dispositivos móviles.
• Experiencia de usuario mejorada: Funciones como traducción de idiomas en tiempo real, asistentes de voz, aplicaciones de realidad aumentada y procesamiento de imágenes mejorado pueden funcionar de manera más fluida y eficiente con una NPU.
• Descarga de trabajo desde CPU/GPU: Al manejar tareas específicas de IA, las NPU liberan la CPU y la GPU para realizar otras funciones, lo que conduce a un mejor rendimiento general del sistema.
• Preparación para el futuro: A medida que la IA se integra más en las aplicaciones cotidianas, tener una NPU garantiza que su dispositivo esté listo para futuros avances de software y tecnología.

Las NPU están transformando la forma en que se manejan las tareas de IA en los dispositivos modernos, y su papel en la informática solo crecerá a medida que la IA se convierta en una parte esencial de nuestra vida diaria. Con las NPU ganando una adopción más amplia, comprender y comparar las especificaciones de las NPU puede ayudarle a tomar decisiones informadas para optimizar el rendimiento y preparar sus dispositivos para el futuro.