{"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\/es\/que-es-el-chip-npu\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es un chip NPU?"},"content":{"rendered":"
\u00bfQu\u00e9 es NPU de todos modos? \u00bfCu\u00e1l es su funci\u00f3n? \u00bfRealmente lo necesitamos? Para muchos, basta con saber qu\u00e9 procesador y tarjeta gr\u00e1fica se encuentran en una computadora, tableta o tel\u00e9fono. Incluso aquellos de nosotros que probamos este tipo de dispositivos no hemos prestado demasiada atenci\u00f3n a los chips NPU hasta ahora. Pero los tiempos est\u00e1n cambiando. La NPU es o ser\u00e1 tan importante como el procesador (CPU) y la tarjeta gr\u00e1fica (GPU).<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es la UNP?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La NPU es un procesador dedicado para acelerar tareas de aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial.<\/sub><\/strong><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
Una NPU, o unidad de procesamiento neuronal, es un procesador o unidad de procesamiento dedicado en un sistema en un chip (SoC) m\u00e1s grande dise\u00f1ado espec\u00edficamente para acelerar el rendimiento de redes neuronales y tareas de inteligencia artificial. A diferencia de las CPU y GPU de uso general, las NPU est\u00e1n optimizadas para la computaci\u00f3n paralela basada en datos, por lo que son muy eficientes en el procesamiento de datos multimedia a gran escala, como v\u00eddeos e im\u00e1genes, y en el procesamiento de datos para redes neuronales. Son particularmente expertos en tareas relacionadas con la IA, como el reconocimiento de voz, el desenfoque del fondo en videollamadas y procedimientos de edici\u00f3n de fotograf\u00edas o v\u00eddeos, como la detecci\u00f3n de objetos, el borrado, la adici\u00f3n de elementos y similares.<\/p>\n\n\n\n
Las NPU son circuitos integrados, pero se diferencian significativamente de los ASIC (circuitos integrados de aplicaciones espec\u00edficas) de una sola funci\u00f3n. Mientras que los ASIC est\u00e1n dise\u00f1ados para un \u00fanico prop\u00f3sito, como extraer una criptomoneda espec\u00edfica, los chips NPU ofrecen mayor complejidad y flexibilidad, satisfaciendo los diversos requisitos de la inform\u00e1tica en red. Lo logran mediante programaci\u00f3n especializada en software o hardware que se adapta a los requisitos \u00fanicos de los c\u00e1lculos de redes neuronales.<\/p>\n\n\n\n
En la mayor\u00eda de los productos de consumo, la NPU estar\u00e1 integrada en el procesador principal, como en las series Intel Core y Core Ultra o los nuevos procesadores para port\u00e1tiles AMD Ryzen 8040. Sin embargo, en centros de datos m\u00e1s grandes u operaciones industriales m\u00e1s especializadas, la NPU puede estar integrada. un procesador completamente separado en la placa base, separado de todas las dem\u00e1s unidades de procesamiento. En los tel\u00e9fonos, los chips NPU suelen estar integrados en un sistema en chip, donde tambi\u00e9n encontramos n\u00facleos de procesador y gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n
Cada fabricante nombra sus chips NPU de forma ligeramente diferente. Apple los llama Neural Engine, Qualcomm eligi\u00f3 Hexagon, Google, por ejemplo, Tensor Processing Unit (TPU) y Huawei Da Vinci Architecture. Curiosamente, Huawei fue uno de los primeros en integrar la NPU en el smartphone Mate 10.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfPor qu\u00e9 los tel\u00e9fonos y las computadoras necesitan NPU?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Cuando Samsung present\u00f3 su concepto Galaxy AI a principios de este a\u00f1o, pudo haber sido la primera vez que se habl\u00f3 del chip NPU. \u00bfPor qu\u00e9? Si logr\u00f3 probar sus funciones de IA, es posible que haya notado que algunas funcionan localmente y otras requieren una conexi\u00f3n a un servidor remoto. Si queremos que las funciones funcionen localmente, es decir, directamente en nuestro dispositivo, necesitamos NPU, especialmente si queremos que las tareas se ejecuten sin problemas.<\/p>\n\n\n\n
Gran parte del procesamiento actual de la IA se realiza en la nube, pero esto no es lo ideal por varias razones. El primero es la latencia y los requisitos de red. Es posible que no pueda acceder a las herramientas cuando no est\u00e9 conectado o que tenga que esperar largos tiempos de procesamiento durante las horas pico de tr\u00e1fico. El env\u00edo de datos a trav\u00e9s de Internet tambi\u00e9n es menos seguro, lo cual es un factor muy importante cuando se utiliza inteligencia artificial que tiene acceso a sus datos personales, como el ahora infame Recall de Microsoft.<\/p>\n\n\n\n
Siempre que sea posible, el rendimiento local es mejor. Sin embargo, las funciones de IA no se quedan atr\u00e1s; requieren bastante potencia. Si fuiste de los pocos que instalaron Stable Diffusion en tu ordenador al principio de la fiebre de la IA, entonces sabes qu\u00e9 tipo de hardware necesitas para obtener resultados razonablemente s\u00f3lidos. Nadie quiere esperar demasiado, y aunque el procesador y la tarjeta gr\u00e1fica podr\u00edan hacer mucho por s\u00ed solos, simplemente no ser\u00e1n suficientes a partir de ahora.<\/p>\n\n\n\n
La soluci\u00f3n son los chips NPU, que pueden acelerar significativamente este tipo de tareas. Su rendimiento a menudo se expresa en billones de operaciones por segundo (TOPS), pero no es una m\u00e9trica muy \u00fatil porque no indica exactamente qu\u00e9 est\u00e1 haciendo cada operaci\u00f3n. En cambio, a menudo es mejor buscar datos que indiquen qu\u00e9 tan r\u00e1pido deben procesarse los tokens para modelos de lenguaje grandes, cu\u00e1nta energ\u00eda utilizan, qu\u00e9 tan precisos son, cu\u00e1ntos datos pueden leer o escribir, etc.<\/p>\n\n\n\n\n<\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n
NPU y GPU. \u00bfCual es la diferencia?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Aunque muchas cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico se ejecutan en GPU, existe una diferencia importante entre una GPU y una NPU.<\/p>\n\n\n\n
Aunque las GPU son conocidas por sus capacidades de computaci\u00f3n paralela, no todas las GPU son capaces de manejar muchas otras tareas adem\u00e1s de los gr\u00e1ficos, lo que requiere circuitos integrados especiales para manejar de manera eficiente las cargas de trabajo de aprendizaje autom\u00e1tico. Las GPU de Nvidia m\u00e1s populares tienen estos circuitos en forma de n\u00facleos Tensor, pero AMD e Intel tambi\u00e9n los han integrado en sus GPU, principalmente para manejar operaciones de alto nivel, una de las tareas de IA m\u00e1s comunes.<\/p>\n\n\n\n
Con los chips NPU, podemos simplemente separar estos circuitos de la GPU, dejar que realice su tarea principal con todas sus fuerzas e integrar los circuitos separados en una unidad dedicada independiente. Esto permite que las tareas relacionadas con la IA se procesen de manera m\u00e1s eficiente con menos consumo de energ\u00eda, raz\u00f3n por la cual se est\u00e1n convirtiendo en un componente indispensable en computadoras port\u00e1tiles y tel\u00e9fonos. Para aquellas tareas m\u00e1s exigentes, seguir\u00e1n necesitando al menos la ayuda de un procesador gr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n
<\/figure><\/div>\n\n\n\n
NPU y CPU. \u00bfQu\u00e9 hace uno, qu\u00e9 hace el otro?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Una NPU se diferencia de una unidad central de procesamiento (CPU) en la carga de trabajo para la que est\u00e1 dise\u00f1ada. Un procesador t\u00edpico de una computadora o tel\u00e9fono tiene tareas muy generales y se adapta a ellas, ya que admite una amplia gama de comandos, diferentes formas de almacenamiento en cach\u00e9 y de invocaci\u00f3n de funciones.<\/p>\n\n\n\n
Como dijimos antes, las tareas de aprendizaje autom\u00e1tico y de inteligencia artificial son diferentes y no requieren tanta flexibilidad. No s\u00f3lo son m\u00e1s exigentes, sino que a menudo operan en formatos inusuales, como n\u00fameros de 16, 8 o 4 bits. Aunque los procesadores pueden realizar tareas b\u00e1sicas de aprendizaje autom\u00e1tico, esta no es su tarea principal y son mucho m\u00e1s lentos en ello.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfLa UNP en el futuro<\/strong><\/strong> \u00bfComponente requerido?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Es casi seguro, a menos que est\u00e9s silbando a la IA.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, si desea utilizar Microsoft Copilot Plus, necesitar\u00e1 un chip NPU con una capacidad m\u00ednima de 40 TOPS. Por ejemplo, podr\u00e1 utilizar las funciones locales de IA Recall, Cocreator y Live Captions.<\/p>\n\n\n\n
Al menos por ahora, no hay muchas aplicaciones que requieran un chip NPU como parte de sus t\u00e9rminos de uso. Es probable que esto cambie a medida que los desarrolladores busquen integrar m\u00e1s funciones nativas, como Adobe, DaVinci Resolve o quiz\u00e1s Teams y Zoom.<\/p>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n habr\u00e1 que prestar atenci\u00f3n a este componente en el caso de los tel\u00e9fonos. Con los tel\u00e9fonos premium, puede estar seguro de que tendr\u00e1 acceso al mejor chip NPU y a todas las funciones de IA que el fabricante tiene para ofrecer. En las clases inferiores, por ejemplo por 500 euros o menos, esto no se da por sentado. Si quieres jugar con inteligencia artificial, lo m\u00e1s probable es que tengas que buscar en la clase de 1000 euros en adelante.<\/p>\n\n\n\n
Por el momento, sin embargo, no tiene prisa por comprar una computadora o un tel\u00e9fono nuevo. Estamos apenas al principio y, al menos por ahora, no te has perdido gran cosa.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00bfQu\u00e9 es una NPU? \u00bfCu\u00e1l es su funci\u00f3n? \u00bfRealmente la necesitamos? Para muchos, basta con saber qu\u00e9 procesador y tarjeta gr\u00e1fica tiene una computadora, tableta o tel\u00e9fono. Incluso quienes probamos estos dispositivos no hemos prestado demasiada atenci\u00f3n a los chips NPU. Pero los tiempos est\u00e1n cambiando. La NPU es o ser\u00e1 [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[22,10,18,4,50,12],"tags":[154,142,192],"class_list":["post-4932","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-namizni-racunalniki","category-poslovne-resitve","category-prenosni-racunalniki","category-racunalnistvo-telefonija","category-telefonija","category-triki-nasveti","tag-apple","tag-microsoft","tag-umetna-inteligenca"],"acf":{"subtitle":"\u010ce ste v zadnjih mesecih spremljali dogajanje na podro\u010dju ra\u010dunalni\u0161tva, ste lahko vse pogosteje naleteli na izraz NPU, \u0161e posebej pri nalogah, kjer je prisotna umetna inteligenca.","heading":"","summary":"\u010ce ste v zadnjih mesecih spremljali dogajanje na podro\u010dju ra\u010dunalni\u0161tva, ste lahko vse pogosteje naleteli na izraz NPU, \u0161e posebej pri nalogah, kjer je prisotna umetna inteligenca.","thumbnail_small":"https:\/\/racunalniske-novice.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/vishnu-mohanan-pfR18JNEMv8-unsplash-560x315.jpg","thumbnail_large":"https:\/\/racunalniske-novice.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/vishnu-mohanan-pfR18JNEMv8-unsplash-1024x769.jpg","thumbnail_caption":"","gallery":"","video_gallery":null,"author":"","links":null,"sources":null,"skip_language":[]},"yoast_head":"\n
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