{"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\/it\/cose-il-chip-npu\/","title":{"rendered":"Cos'\u00e8 un chip NPU?"},"content":{"rendered":"
Cos'\u00e8 comunque la NPU? Qual \u00e8 la sua funzione? Ne abbiamo veramente bisogno? Per molti \u00e8 sufficiente sapere quale processore e scheda grafica si trovano nel computer, nel tablet o nel telefono. Anche quelli di noi che testano questi tipi di dispositivi finora non hanno prestato troppa attenzione ai chip NPU. Ma i tempi stanno cambiando. La NPU \u00e8 o diventer\u00e0 importante quanto il processore (CPU) e la scheda grafica (GPU).<\/p>\n\n\n\n
Cos'\u00e8 l'NPU?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La NPU \u00e8 un processore dedicato per accelerare le attivit\u00e0 di machine learning e intelligenza artificiale<\/sub><\/strong><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
Una NPU, o unit\u00e0 di elaborazione neurale, \u00e8 un processore o un'unit\u00e0 di elaborazione dedicata in un sistema su chip (SoC) pi\u00f9 grande, appositamente realizzato per accelerare le prestazioni delle reti neurali e delle attivit\u00e0 di intelligenza artificiale. A differenza delle CPU e GPU per uso generico, le NPU sono ottimizzate per il calcolo parallelo basato sui dati, quindi sono molto efficienti nell'elaborazione di dati multimediali su larga scala come video e immagini e nell'elaborazione di dati per le reti neurali. Sono particolarmente abili nelle attivit\u00e0 legate all'intelligenza artificiale come il riconoscimento vocale, la sfocatura dello sfondo nelle videochiamate e le procedure di editing di foto o video come il rilevamento di oggetti, la cancellazione, l'aggiunta di elementi e simili.<\/p>\n\n\n\n
Le NPU sono circuiti integrati, ma differiscono notevolmente dagli ASIC (circuiti integrati specifici per l'applicazione) a funzione singola. Mentre gli ASIC sono progettati per un unico scopo, come l'estrazione di una criptovaluta specifica, i chip NPU offrono maggiore complessit\u00e0 e flessibilit\u00e0, soddisfacendo i diversi requisiti del network computing. Raggiungono questo obiettivo attraverso una programmazione specializzata in software o hardware adattata ai requisiti specifici dei calcoli della rete neurale.<\/p>\n\n\n\n
Nella maggior parte dei prodotti di consumo, la NPU sar\u00e0 effettivamente integrata nel processore principale, come nelle serie Intel Core e Core Ultra o nei nuovi processori per laptop AMD Ryzen 8040. Tuttavia, nei data center pi\u00f9 grandi o nelle operazioni industriali pi\u00f9 specializzate, la NPU potrebbe esserlo un processore completamente separato sulla scheda madre, separato da tutte le altre unit\u00e0 di elaborazione. Sui telefoni, i chip NPU sono solitamente integrati in un system-on-chip, dove troviamo anche core di processore e grafica.<\/p>\n\n\n\n
Ogni produttore nomina i propri chip NPU in modo leggermente diverso. Apple li chiama Neural Engine, Qualcomm ha scelto Hexagon, Google, ad esempio, Tensor Processing Unit (TPU) e Huawei Da Vinci Architecture. \u00c8 interessante notare che Huawei \u00e8 stata tra le prime ad integrare la NPU nello smartphone Mate 10.<\/p>\n\n\n\n
Perch\u00e9 telefoni e computer hanno bisogno di NPU?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Quando Samsung ha presentato il suo concetto Galaxy AI all'inizio di quest'anno, potrebbe essere stata la prima volta che si parlava del chip NPU. Perch\u00e9? Se sei riuscito a testare le loro funzionalit\u00e0 di intelligenza artificiale, potresti aver notato che alcuni funzionano localmente e altri richiedono una connessione a un server remoto. Se vogliamo che le funzioni vengano eseguite localmente, cio\u00e8 direttamente sul nostro dispositivo, abbiamo bisogno di una NPU, soprattutto se vogliamo che le attivit\u00e0 vengano eseguite senza problemi.<\/p>\n\n\n\n
Gran parte dell'elaborazione dell'intelligenza artificiale odierna avviene nel cloud, ma questo non \u00e8 l'ideale per una serie di motivi. Il primo riguarda la latenza e i requisiti di rete. Potresti non essere in grado di accedere agli strumenti quando sei offline oppure potresti dover attendere lunghi tempi di elaborazione durante i picchi di traffico. Anche l'invio di dati su Internet \u00e8 meno sicuro, il che \u00e8 un fattore molto importante quando si utilizza l'intelligenza artificiale che ha accesso ai tuoi dati personali, come l'ormai famigerato Recall di Microsoft.<\/p>\n\n\n\n
Ove possibile, le prestazioni locali sono migliori. Tuttavia, le funzionalit\u00e0 di intelligenza artificiale non sono da meno, richiedono parecchia potenza. Se sei stato uno dei pochi ad aver installato Stable Diffusion sul tuo computer all'inizio della moda dell'intelligenza artificiale, allora sai di che tipo di hardware hai bisogno per ottenere risultati ragionevolmente solidi. Nessuno vuole aspettare troppo a lungo, e sebbene processore e scheda grafica possano fare molto da soli, d'ora in poi semplicemente non saranno pi\u00f9 sufficienti.<\/p>\n\n\n\n
La soluzione sono i chip NPU, che possono accelerare notevolmente tali attivit\u00e0. Le loro prestazioni sono spesso espresse in trilioni di operazioni al secondo (TOPS), ma non \u00e8 un parametro molto utile perch\u00e9 non dice esattamente cosa sta facendo ciascuna operazione. Invece, spesso \u00e8 meglio cercare dati che indichino la velocit\u00e0 con cui devono essere elaborati i token per modelli linguistici di grandi dimensioni, quanta energia utilizza, quanto \u00e8 accurato, quanti dati pu\u00f2 leggere o scrivere e cos\u00ec via.<\/p>\n\n\n\n\n<\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n
NPU e GPU. Qual \u00e8 la differenza?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Sebbene molti carichi di lavoro di intelligenza artificiale e machine learning vengano eseguiti su GPU, esiste un'importante differenza tra una GPU e una NPU.<\/p>\n\n\n\n
Sebbene le GPU siano note per le loro capacit\u00e0 di calcolo parallelo, non tutte le GPU sono in grado di gestire una serie di altre attivit\u00e0 oltre alla grafica, poich\u00e9 richiedono circuiti integrati speciali per gestire in modo efficiente i carichi di lavoro di apprendimento automatico. Le GPU Nvidia pi\u00f9 popolari hanno questi circuiti sotto forma di core Tensor, ma AMD e Intel li hanno integrati anche nelle loro GPU, principalmente per gestire operazioni di alto livello, uno dei compiti pi\u00f9 comuni dell'intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n
Con i chip NPU possiamo semplicemente separare questi circuiti dalla GPU, lasciare che svolga il suo compito principale con tutte le sue forze e integrare i circuiti separati in un'unit\u00e0 dedicata indipendente. Ci\u00f2 consente di elaborare le attivit\u00e0 legate all\u2019intelligenza artificiale in modo pi\u00f9 efficiente e con un minore consumo energetico, motivo per cui stanno diventando un componente indispensabile nei laptop e nei telefoni. Per i compiti pi\u00f9 impegnativi, avranno comunque bisogno almeno dell'aiuto di un processore grafico.<\/p>\n\n\n\n
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NPU e CPU. Cosa fa l'uno, cosa fa l'altro?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Una NPU differisce da un'unit\u00e0 di elaborazione centrale (CPU) per il carico di lavoro per cui \u00e8 progettata. Un tipico processore di un computer o di un telefono ha compiti molto generali e gli si adatta, poich\u00e9 supporta un'ampia gamma di comandi, diversi modi di memorizzare nella cache e di richiamare funzioni.<\/p>\n\n\n\n
Come abbiamo detto prima, i compiti di machine learning e intelligenza artificiale sono diversi e non richiedono la stessa flessibilit\u00e0. Non solo sono pi\u00f9 esigenti, ma spesso operano su formati insoliti, come numeri a 16, 8 o 4 bit. Sebbene i processori possano eseguire attivit\u00e0 di base di apprendimento automatico, questo non \u00e8 il loro compito principale e sono molto pi\u00f9 lenti nello svolgerlo.<\/p>\n\n\n\n
Sar\u00e0 la NPU in futuro<\/strong><\/strong> componente richiesto?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Quasi certamente, a meno che tu non stia fischiando all'intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n
Ad esempio, se desideri utilizzare Microsoft Copilot Plus, avrai bisogno di un chip NPU con una capacit\u00e0 minima di 40 TOPS. Ad esempio, potrai utilizzare le funzioni AI locali Recall, Cocreator e Live Captions.<\/p>\n\n\n\n
Almeno per ora, non ci sono molte app che richiedono un chip NPU come parte dei loro termini di utilizzo. Ci\u00f2 probabilmente cambier\u00e0 man mano che gli sviluppatori cercheranno di integrare pi\u00f9 funzionalit\u00e0 native, come Adobe, DaVinci Resolve o forse Teams e Zoom.<\/p>\n\n\n\n
Sar\u00e0 necessario prestare attenzione a questo componente anche nel caso dei telefoni. Con i telefoni premium puoi essere sicuro di avere accesso al miglior chip NPU e a tutte le funzionalit\u00e0 AI che il produttore ha da offrire. Nelle classi inferiori, ad esempio dai 500 euro in gi\u00f9, questo non sar\u00e0 scontato. Se vuoi giocare con l'intelligenza artificiale, molto probabilmente dovrai cercare nella classe da 1000 euro in su.<\/p>\n\n\n\n
Al momento, tuttavia, non hai fretta di acquistare un nuovo computer o telefono. Siamo solo all'inizio e, almeno per ora, non ti \u00e8 mancato molto.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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