İçindekiler:
CPU, GPU ve şimdi NPU. Bir süredir, çeşitli telefon üreticileri, şimdiye kadar çoğunun bilmediği yeni bir bileşeni vurguladılar. NPU veya daha iyisi, Sinir İşleme Birimi veya Nötr İşlem Birimi, Yapay Zeka ile ilgili faaliyetlere doğrudan müdahale eden bir bileşendir. Peki NPU gerçekte nedir ve onu CPU ve GPU'dan ayıran nedir? Aşağıda görüyoruz.
GPU, CPU ve NPU nedir ve farklılıkları nelerdir?
CPU ve GPU olarak bildiğimiz şey, bir bilgisayarın ve bir akıllı telefonun en önemli iki bileşenidir. Kabaca söylemek gerekirse, CPU, arka planda sabitlenmiş uygulamalardan, programlardan ve sistem süreçlerinden gelen verilerle ilgili tüm bilgileri işlemekten sorumlu birimdir.
Fiziksel bir düzlemde, matematiksel işlemleri çözen ve bunları talimatlar şeklinde yorumlayan bir birimden başka bir şey değildir. Diğer bileşenlerde olduğu gibi, frekans ve çekirdekler ne kadar yüksekse, bilgi işleme kapasitesi daha fazla olduğundan performans o kadar yüksek olur.
GPU ile ilgili olarak, Grafik İşleme Birimi'nin 3B ve 2B grafiklerle ilgili tüm bilgileri işlemesi amaçlanmıştır. Günümüzün arayüzleri karmaşık 2B ve 3B haritalara dayandığından, ekibin verilerle çözücü bir şekilde çalışması için ikinci bir birime ihtiyacı var.
Oyunlara ve videolara ek olarak , GPU, diğer yüzeysel görevlerin yanı sıra sistem animasyonlarını ve yüksek kaliteli video kaydını yönetmek için son derece kullanışlıdır.
Öyleyse NPU ne için? Bu bileşenin, Yapay Zeka kullanımının çok daha verimli bir şekilde işlenmesini gerektiren CPU'dan talimatları alması amaçlanmıştır ve çalışması bir beynin işlevlerine benzer şekilde çalışmaktadır.
NPU'nun sorumlu olduğu işlevler, kısa sürede yüksek miktarda matematiksel hesaplamaların çözülmesiyle ilgilidir. Bu tür bir yonganın anahtarı, CPU'lardan ve GPU'lardan çok daha fazla seyahat ile hız ve enerji verimliliğine dayanır.
NPU, Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
NPU'nun ne olduğunu ve ana işlevinin ne olduğunu daha önce görmüştük, ancak hangi görevler NPU'nun kullanılmasını gerektirir ve bir cep telefonundaki asıl uygulaması nedir? Detaylara inmek için öncelikle Yapay Zeka, Martine Öğrenme ve Derin Öğrenmenin ne olduğunu bilmemiz gerekiyor.
İlk kavram, fiziksel düzeyde, belirli bir yazılım türünün kullanımına bağlı olarak değişen tüm faaliyetlerle ilgili olmalıdır. Ve CPU ve GPU, sistem tarafından önceden tanımlanan işlemleri çözerken, NPU kullanıcıya bağlı olarak değişebilen hesaplamaları çözer.
Bu hesaplamalar, fotoğrafların portre modunda işlenmesi, bir videonun gerçek zamanlı olarak sabitlenmesi, çeşitli nesnelerin kamera içerisindeki mesafesinin 3 boyutlu olarak hesaplanması veya klavye üzerindeki dilin tahminiyle ilgili olabilir. Kısacası değişken hesaplamaların çok kısa sürede çözülmesini gerektiren görevler.
Ancak Yapay Zekanın gerçek anahtarı tam olarak Makine Öğrenimi ile ilgilidir. Bu terim, belirli bir sistem türünün, zaman içinde bir cihazın kullanım alışkanlıklarını öğrenme yeteneğini ifade eder. NPU tam olarak bu alışkanlıkları çözmekten ve buna göre hareket etmekten sorumludur. Belirli bir zamanda belirli işlevleri etkinleştirin , bir cep telefonunda en çok kullandığımız uygulamaların yüklenmesini hızlandırın, klavyede ifadeleri tahmin edin, pilin kullanımını günün saatine göre ayarlayın…
Peki derin öğrenme nedir? Bu kavram şüphesiz üçü arasında en ilginç olanıdır. Derin Öğrenme, çözülmesi için insan müdahalesine ihtiyaç duymayan NPU operasyonlarını ifade eder.
Bu işlem, bir beyin ve bir işlemci, sözü edilen ensafalona bu daha benzerdir , kendi başına , olarak kullanıcı tarafından ayarlanabilir zorunda kalmadan denklemleri çözmek mümkün, ama çevre tarafından. Şu anda uygulaması mevcut mobil sistemlerde çok yaygın değil, bu nedenle Android ve iOS'un, kullanıcı aktif olarak müdahale etmeden tüm yazılımı kullanıcının ihtiyaçlarına göre ayarlayabilmesi için Derin Öğrenmeyi amaçlayan işlevleri uygulaması için beklemek gerekecek.
