{"id":4932,"date":"2024-07-11T08:05:43","date_gmt":"2024-07-11T06:05:43","guid":{"rendered":"https:\/\/viva.racunalniske-novice.com\/kaj-je-cip-npu\/"},"modified":"2024-07-11T08:05:43","modified_gmt":"2024-07-11T06:05:43","slug":"kaj-je-cip-npu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/viva.racunalniske-novice.com\/de\/was-ist-ein-npu-chip\/","title":{"rendered":"Was ist ein NPU-Chip?"},"content":{"rendered":"

Was ist \u00fcberhaupt NPU? Welche Funktion hat es? Brauchen wir es wirklich? F\u00fcr viele reicht es aus zu wissen, welcher Prozessor und welche Grafikkarte sich in einem Computer, Tablet oder Telefon befinden. Selbst diejenigen von uns, die diese Art von Ger\u00e4ten testen, haben den NPU-Chips bisher nicht allzu viel Aufmerksamkeit geschenkt. Aber die Zeiten \u00e4ndern sich. Die NPU ist oder wird genauso wichtig wie der Prozessor (CPU) und die Grafikkarte (GPU).<\/p>\n\n\n\n

Was ist NPU?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Die NPU ist ein dedizierter Prozessor zur Beschleunigung von Aufgaben des maschinellen Lernens und der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/sub><\/strong><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Eine NPU oder neuronale Verarbeitungseinheit ist ein dedizierter Prozessor oder eine Verarbeitungseinheit in einem gr\u00f6\u00dferen System-on-a-Chip (SoC), der speziell daf\u00fcr entwickelt wurde, die Leistung neuronaler Netze und Aufgaben der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu beschleunigen. Im Gegensatz zu Allzweck-CPUs und GPUs sind NPUs f\u00fcr datengesteuertes Parallelrechnen optimiert, sodass sie gro\u00dfe Multimediadaten wie Videos und Bilder sehr effizient verarbeiten und Daten f\u00fcr neuronale Netze verarbeiten k\u00f6nnen. Sie beherrschen insbesondere KI-bezogene Aufgaben wie Spracherkennung, Hintergrundunsch\u00e4rfe bei Videoanrufen sowie Foto- oder Videobearbeitungsverfahren wie Objekterkennung, L\u00f6schen, Hinzuf\u00fcgen von Elementen und mehr.<\/p>\n\n\n\n

NPUs sind integrierte Schaltkreise, unterscheiden sich aber deutlich von Einzelfunktions-ASICs (Application-Specific Integrated Circuits). W\u00e4hrend ASICs f\u00fcr einen einzigen Zweck konzipiert sind, beispielsweise das Mining einer bestimmten Kryptow\u00e4hrung, bieten NPU-Chips eine gr\u00f6\u00dfere Komplexit\u00e4t und Flexibilit\u00e4t und erf\u00fcllen die unterschiedlichen Anforderungen des Netzwerk-Computing. Dies erreichen sie durch spezielle Programmierung in Software oder Hardware, die auf die besonderen Anforderungen neuronaler Netzwerkberechnungen zugeschnitten ist.<\/p>\n\n\n\n

In den meisten Verbraucherprodukten ist die NPU tats\u00e4chlich in den Hauptprozessor integriert, wie in den Intel Core- und Core Ultra-Serien oder den neuen AMD Ryzen 8040-Laptop-Prozessoren. In gr\u00f6\u00dferen Rechenzentren oder spezialisierteren Industriebetrieben kann dies jedoch der Fall sein ein v\u00f6llig separater Prozessor auf der Hauptplatine, getrennt von allen anderen Verarbeitungseinheiten. Bei Telefonen sind NPU-Chips normalerweise in einem System-on-Chip integriert, wo wir auch Prozessor- und Grafikkerne finden.<\/p>\n\n\n\n

Jeder Hersteller benennt seine NPU-Chips etwas anders. Apple nennt sie Neural Engine, Qualcomm w\u00e4hlte Hexagon, Google beispielsweise Tensor Processing Unit (TPU) und Huawei Da Vinci Architecture. Interessanterweise geh\u00f6rte Huawei zu den ersten Unternehmen, die die NPU in das Mate 10-Smartphone integriert haben.<\/p>\n\n\n\n

Warum brauchen Telefone und Computer \u00fcberhaupt NPUs?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Als Samsung Anfang des Jahres sein Galaxy AI-Konzept vorstellte, war es m\u00f6glicherweise das erste Mal, dass \u00fcber den NPU-Chip gesprochen wurde. Warum? Wenn Sie es geschafft haben, ihre KI-Funktionen zu testen, ist Ihnen vielleicht aufgefallen, dass einige lokal funktionieren und andere eine Verbindung zu einem Remote-Server erfordern. Wenn wir m\u00f6chten, dass Funktionen lokal, also direkt auf unserem Ger\u00e4t, funktionieren, ben\u00f6tigen wir NPU, insbesondere wenn wir m\u00f6chten, dass Aufgaben fehlerfrei laufen.<\/p>\n\n\n\n

Ein Gro\u00dfteil der heutigen KI-Verarbeitung erfolgt in der Cloud, was jedoch aus mehreren Gr\u00fcnden nicht ideal ist. Die erste betrifft Latenz- und Netzwerkanforderungen. M\u00f6glicherweise k\u00f6nnen Sie nicht auf die Tools zugreifen, wenn Sie offline sind, oder Sie m\u00fcssen bei Spitzenlast auf lange Verarbeitungszeiten warten. Das Versenden von Daten \u00fcber das Internet ist au\u00dferdem weniger sicher, was ein sehr wichtiger Faktor ist, wenn k\u00fcnstliche Intelligenz eingesetzt wird, die Zugriff auf Ihre pers\u00f6nlichen Daten hat, wie etwa der mittlerweile ber\u00fcchtigte Recall von Microsoft.<\/p>\n\n\n\n

Wo immer m\u00f6glich, ist die lokale Leistung besser. KI-Funktionen sind jedoch nicht ohne, sie ben\u00f6tigen einiges an Leistung. Wenn Sie zu den wenigen geh\u00f6rten, die Stable Diffusion zu Beginn des KI-Hypes auf ihrem Computer installiert haben, wissen Sie, welche Hardware Sie ben\u00f6tigen, um einigerma\u00dfen solide Ergebnisse zu erzielen. Niemand m\u00f6chte zu lange warten, und obwohl Prozessor und Grafikkarte alleine schon viel leisten k\u00f6nnten, wird das von nun an einfach nicht mehr ausreichen.<\/p>\n\n\n\n

Die L\u00f6sung sind NPU-Chips, die solche Aufgaben deutlich beschleunigen k\u00f6nnen. Ihre Leistung wird oft in Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS) angegeben, aber das ist keine sehr n\u00fctzliche Kennzahl, da sie nicht genau sagt, was jede Operation tut. Stattdessen ist es oft besser, nach Daten zu suchen, die Aufschluss dar\u00fcber geben, wie schnell Token f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle verarbeitet werden m\u00fcssen, wie viel Strom sie verbrauchen, wie genau sie sind, wie viele Daten sie lesen oder schreiben k\u00f6nnen usw.<\/p>\n\n\n\n

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NPUs und GPUs. Was ist der Unterschied?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Obwohl viele KI- und Machine-Learning-Workloads auf GPUs laufen, gibt es einen wichtigen Unterschied zwischen einer GPU und einer NPU.<\/p>\n\n\n\n

Obwohl GPUs f\u00fcr ihre parallelen Rechenf\u00e4higkeiten bekannt sind, sind nicht alle GPUs in der Lage, neben der Grafik auch eine Reihe anderer Aufgaben zu bew\u00e4ltigen, da sie spezielle integrierte Schaltkreise ben\u00f6tigen, um Arbeitslasten des maschinellen Lernens effizient zu bew\u00e4ltigen. Die beliebtesten Nvidia-GPUs verf\u00fcgen \u00fcber diese Schaltkreise in Form von Tensor-Kernen, aber auch AMD und Intel haben sie in ihre GPUs eingebaut, haupts\u00e4chlich um anspruchsvolle Operationen zu bew\u00e4ltigen, eine der h\u00e4ufigsten KI-Aufgaben.<\/p>\n\n\n\n

Mit NPU-Chips k\u00f6nnen wir diese Schaltkreise einfach von der GPU trennen, sie mit aller Kraft ihrer Hauptaufgabe nachgehen lassen und die einzelnen Schaltkreise in einer eigenst\u00e4ndigen dedizierten Einheit integrieren. Dadurch k\u00f6nnen KI-bezogene Aufgaben effizienter und mit weniger Stromverbrauch bearbeitet werden, was auch der Grund daf\u00fcr ist, dass sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil in Laptops und Telefonen werden. F\u00fcr die anspruchsvollsten Aufgaben ben\u00f6tigen sie dennoch mindestens die Hilfe eines Grafikprozessors.<\/p>\n\n\n\n

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NPU und CPU. Was macht der eine, was macht der andere?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Eine NPU unterscheidet sich von einer Zentraleinheit (CPU) durch die Arbeitslast, f\u00fcr die sie ausgelegt ist. Ein typischer Prozessor in einem Computer oder Telefon hat sehr allgemeine Aufgaben und ist daf\u00fcr geeignet, da er eine breite Palette von Befehlen, verschiedene Arten des Cachings und Aufrufens von Funktionen unterst\u00fctzt.<\/p>\n\n\n\n

Wie bereits erw\u00e4hnt, sind die Aufgaben des maschinellen Lernens und der k\u00fcnstlichen Intelligenz unterschiedlich und erfordern nicht so viel Flexibilit\u00e4t. Sie sind nicht nur anspruchsvoller, sondern arbeiten oft auch mit ungew\u00f6hnlichen Formaten wie 16-, 8- oder 4-Bit-Zahlen. Obwohl Prozessoren grundlegende Aufgaben des maschinellen Lernens ausf\u00fchren k\u00f6nnen, ist dies nicht ihre Hauptaufgabe und sie sind dabei viel langsamer.<\/p>\n\n\n\n

Wird die NPU in der Zukunft<\/strong><\/strong> erforderliche Komponente?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Mit ziemlicher Sicherheit, es sei denn, Sie pfeifen auf KI.<\/p>\n\n\n\n

Wenn Sie beispielsweise Microsoft Copilot Plus nutzen m\u00f6chten, ben\u00f6tigen Sie einen NPU-Chip mit einer Mindestkapazit\u00e4t von 40 TOPS. Beispielsweise k\u00f6nnen Sie die lokalen KI-Funktionen Recall, Cocreator und Live Captions nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Zumindest im Moment gibt es nicht viele Apps, die in ihren Nutzungsbedingungen einen NPU-Chip erfordern. Dies wird sich wahrscheinlich \u00e4ndern, da Entwickler versuchen, mehr native Funktionen wie Adobe, DaVinci Resolve oder vielleicht Teams und Zoom zu integrieren.<\/p>\n\n\n\n

Auch bei Telefonen muss auf diese Komponente geachtet werden. Bei Premium-Telefonen k\u00f6nnen Sie sicher sein, dass Sie Zugriff auf den besten NPU-Chip und alle KI-Funktionen haben, die der Hersteller zu bieten hat. In den unteren Klassen, beispielsweise f\u00fcr 500 Euro und weniger, ist dies keine Selbstverst\u00e4ndlichkeit. Wer mit k\u00fcnstlicher Intelligenz spielen m\u00f6chte, muss h\u00f6chstwahrscheinlich in der 1000-Euro-Klasse aufw\u00e4rts suchen.<\/p>\n\n\n\n

Im Moment haben Sie es jedoch nicht eilig, einen neuen Computer oder ein neues Telefon zu kaufen. Wir stehen erst am Anfang und Sie haben zumindest im Moment noch nicht viel verpasst.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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