پردازنده هوش مصنوعی (NPU) چیست؟ مقایسه با CPUهای سنتی

پردازنده هوش مصنوعی (AI) چیست؟

پردازنده هوش مصنوعی (AI Processor) نوعی تراشه یا واحد پردازشی است که برای اجرای محاسبات مرتبط با هوش مصنوعی بهینه شده است. این پردازنده‌ها با استفاده از شتاب‌دهنده‌های اختصاصی مانند NPU (واحد پردازش عصبی)، می‌توانند وظایفی مانند تشخیص تصویر، پردازش صدا و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین را با سرعت و بهره‌وری انرژی مناسب انجام دهند.

نکته مهم این است که اجرای مدل هوش مصنوعی با آموزش آن تفاوت دارد. بیشتر NPUهای لپ‌تاپ‌ها و گوشی‌های هوشمند برای اجرای مدل‌های آموزش‌دیده بهینه شده‌اند؛ بنابراین وجود آن‌ها لزوماً به معنای توانایی دستگاه در آموزش مدل یا یادگیری مستقل نیست.

مقایسه پردازنده های قدیمی با پردازنده های دارای هوش مصنوعی

پردازنده‌های قدیمی‌تر عمدتاً برای اجرای برنامه‌های عمومی و پردازش‌های روزمره طراحی شده‌اند و برای انجام محاسبات هوش مصنوعی بیشتر به توان CPU یا GPU متکی هستند. در مقابل، پردازنده‌های مجهز به واحدهای اختصاصی هوش مصنوعی مانند NPU می‌توانند برخی محاسبات مرتبط با هوش مصنوعی را با سرعت و بهره‌وری انرژی بیشتری انجام دهند. این قابلیت در کارهایی مانند حذف نویز صدا، بهبود تصویر و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه کاربرد دارد. البته وجود NPU به معنای برتری پردازنده در تمام وظایف نیست؛ عملکرد نهایی به مشخصات سخت‌افزار و پشتیبانی نرم‌افزار بستگی دارد.

تفاوت CPU، GPU و NPU چیست؟

معماری و نحوه عملکرد سی‌پی‌یو هوش مصنوعی

سی‌پی‌یو هوش مصنوعی (AI CPU) با معماری‌ای طراحی شده که تمرکز اصلی آن روی اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی است. در این نوع تراشه‌ها، علاوه بر هسته‌های کلاسیک پردازش، واحدهایی اختصاصی برای تسریع محاسبات هوش مصنوعی قرار داده شده‌اند که معمولاً با نام‌هایی مانند NPU (Neural Processing Unit) یاAI Engine شناخته می‌شوند.

معماری این پردازنده‌ها به‌گونه‌ای است که داده‌ها بتوانند با حداقل تأخیر بین بخش‌های مختلف جابه‌جا شوند. به همین دلیل، مسیرهای داده (Data Path) بهینه‌سازی شده و حافظه‌های پنهان (Cache) بزرگ‌تر و سریع‌تری نسبت به پردازنده‌های سنتی در نظر گرفته می‌شود. این ویژگی باعث می‌شود عملیات ماتریسی و برداری که پایه اصلی محاسبات هوش مصنوعی هستند، با سرعت بسیار بالاتری انجام شوند. همچنین معماری به‌صورت چندبخشی (Heterogeneous Architecture) طراحی می‌شود. یعنی در کنار هسته‌های اصلی CPU، هسته‌های کم‌مصرف برای وظایف سبک و شتاب‌دهنده‌های ویژه‌ی AI برای پردازش سنگین قرار دارند. این ساختار ترکیبی کمک می‌کند تا توان پردازشی بالا با مصرف انرژی پایین حاصل شود.

نکته مهم دیگر، پشتیبانی این پردازنده‌ها از دستورات خاص هوش مصنوعی (AI Instruction Set) است که این دستورات به تراشه اجازه می‌دهند تا عملیات پیچیده‌ای مثل ضرب ماتریسی، محاسبه وزن‌ها یا اعمال توابع فعال‌سازی را به جای استفاده از نرم‌افزار، به‌صورت سخت‌افزاری و مستقیم انجام دهد.

در نتیجه، نحوه عملکرد سی‌پی‌یوهای هوش مصنوعی بر پایه پردازش موازی، کاهش تأخیر و اجرای مستقیم الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بنا شده است. این معماری باعث می‌شود که دستگاه‌هایی مثل لپ‌تاپ‌های جدید یا تراشه‌های مدرن موبایل بتوانند کارهایی مثل تشخیص صدا، پردازش تصویر و ترجمه زنده را به‌صورت آفلاین و با سرعت بالا انجام دهند.

از دیگر مقالات آیفاکامپیوتر بخوانید: در دنیای امروز، CPU یا پردازنده مرکزی به‌عنوان مغز هر کامپیوتر و لپ‌تاپ شناخته می‌شود و عملکرد کلی سیستم تا حد زیادی به قدرت و قابلیت‌های آن وابسته است. انواع CPU همیشه یکی از مباحث مهم در زمینه تکنولوژی بوده که در مقاله “پردازنده چند هسته ای” قصد بررسی آن را داریم.

کاربردهای سی پی یو هوش مصنوعی در دنیای واقعی

پردازنده‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی کاربردهای زیادی دارند که از رایج‌ترین آنها می‌توانیم به کاربردشان در گوشی‌های هوشمند و لپ‌تاپ‌های مدرن اشاره کنیم. این پردازنده‌ها با استفاده از واحدهای مخصوص هوش مصنوعی (مانند NPU)، قابلیت‌هایی مانند تشخیص چهره، شناسایی صدا، ترجمه زنده و بهینه‌سازی مصرف باتری را ممکن می‌سازند. به عنوان مثال، زمانی که گوشی چهره‌ی کاربر را برای باز شدن قفل تشخیص می‌دهد یا دوربین به‌صورت خودکار تنظیمات نور و رنگ را اصلاح می‌کند، این کارها توسط همان واحدهای هوش مصنوعی داخل پردازنده انجام می‌شود.

در لپ‌تاپ‌ها نیز، سی‌پی‌یوهای هوش مصنوعی وظیفه دارند وظایفی مثل بهبود کیفیت تماس‌های تصویری، حذف نویز صدا، یا تشخیص حرکات کاربر را با دقت بالا و بدون تأخیر انجام دهند. برای نمونه، در نسل‌های جدید پردازنده‌های اینتل و AMD، قابلیت‌هایی مانند «بهینه‌سازی تصویر با هوش مصنوعی» یا «ردیابی چهره در ویدئوکنفرانس» به لطف همین تراشه‌ها ممکن شده است. بهتر است برای خرید لپ تاپ گیمینگ سعی کنی CPU هوش مصنوعی را انتخاب کنید تا تجربه بازی بهتری داشته باشید.

کدام برندها تراشه هوش مصنوعی تولید می‌کنند؟

در سال‌های اخیر بسیاری از شرکت‌های فعال در حوزه فناوری تلاش کرده‌اند تا هوش‌مصنوعی را به دستگاه‌های خود اضافه کنند. توسعه پردازنده‌های مجهز به هوش مصنوعی نیز یکی از مهم‌ترین اهداف برندهای مطرح دنیا است. در ادامه این برندها را بررسی می‌کنیم.

• اپل (Apple) از پیشگامان این حوزه است. این شرکت در تراشه‌های سری Apple Silicon مانند M1، M2، M3 و جدیدترین نسل M4 از یک موتور اختصاصی به نام Neural Engine استفاده می‌کند که وظیفه‌ی اجرای پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی مانند تشخیص چهره، پردازش تصویر و یادگیری ماشینی را بر عهده دارد.
• اینتل (Intel) نیز در نسل جدید پردازنده‌های خود با نام Intel Core Ultra، واحدی به نام NPU (Neural Processing Unit) را اضافه کرده است. این واحد باعث می‌شود لپ‌تاپ‌ها بتوانند برخی پردازش‌های هوش مصنوعی مانند حذف نویز صدا، بهینه‌سازی ویدیو و تشخیص صحنه را بدون نیاز به اینترنت و با مصرف انرژی بسیار پایین انجام دهند.
• ای‌ام‌دی (AMD) با معرفی تراشه‌های Ryzen AI نیز وارد این رقابت شده است. این تراشه‌ها از معماری ویژه‌ای بهره می‌برند که به‌طور خاص برای پردازش وظایف مبتنی بر یادگیری ماشینی طراحی شده‌اند و در لپ‌تاپ‌های جدید سری Ryzen 7000 و 8000 به‌کار می‌روند.
• در دنیای موبایل، کوالکام (Qualcomm) با تراشه‌های Snapdragon نقش پررنگی دارد. پردازنده‌های جدید این شرکت، مانند Snapdragon 8 Gen 3 یا Snapdragon X Elite، از موتورهای هوش مصنوعی بسیار قدرتمندی برخوردارند که قابلیت‌هایی مثل ترجمه زنده، پردازش تصویر پیشرفته و کنترل صوتی را ممکن می‌سازند.

مزایای NPU یا پردازنده هوش‌مصنوعی

• سرعت پردازش بالا: اجرای سریع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌ها.
• پردازش هم‌زمان داده‌ها: توانایی انجام چندین عملیات پیچیده به‌صورت موازی.
• مصرف انرژی کمتر: طراحی بهینه باعث افزایش بازدهی و کاهش مصرف برق می‌شود.
• افزایش عمر باتری در دستگاه‌ها: مناسب برای لپ‌تاپ‌ها و موبایل‌های مجهز به NPU.
• افزایش امنیت و حریم خصوصی: انجام پردازش‌های هوش مصنوعی به‌صورت محلی بدون نیاز به اینترنت.
• بهبود تجربه کاربری: تشخیص چهره، حذف نویز، پردازش تصویر و ترجمه زنده با دقت بیشتر.

معایب NPU یا پردازنده هوش‌مصنوعی

• قیمت بالا: هزینه تولید و خرید این تراشه‌ها بیشتر از CPUهای معمولی است.
• نیاز به نرم‌افزارهای سازگار: بسیاری از برنامه‌ها هنوز از توان کامل این پردازنده‌ها پشتیبانی نمی‌کنند.
• پیچیدگی طراحی: ساخت آن‌ها نیازمند فناوری‌های پیشرفته و پرهزینه است.
• گرمای زیاد در پردازش سنگین: در وظایف طولانی ممکن است حرارت بالایی تولید شود.
• دسترسی محدود: هنوز در همه دستگاه‌ها و برندها به‌طور گسترده عرضه نشده‌اند.

از دیگر مقالات آیفا بخوانید:  اینتل و انویدیا دو شرکت که سال‌هاست در عرصه سخت‌افزارها و پردازنده‌ها رقیب یکدیگر بوده‌اند، حالا قصد یک همکاری تاریخی برای توسعه تراشه‌های x86 خواهند داشت. در بلاگ “همکاری اینتل و انویدیا در توسعه CPU و GPU” به جزئیات این خبر پرداخته‌ایم.

سخن پایانی

پردازنده‌های هوش مصنوعی را می‌توان نقطه آغاز نسل جدیدی از محاسبات دانست. این تراشه‌ها با ترکیب معماری پیشرفته و توان پردازشی بالا، امکان اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را در هر مقیاسی فراهم کرده‌اند. در آینده‌ای نه‌چندان دور، سی‌پی‌یوهای هوش مصنوعی به بخش جدایی‌ناپذیر از زندگی دیجیتال ما تبدیل خواهند شد و دنیای فناوری را هوشمندتر و کارآمدتر از همیشه خواهند کرد.