NPU (Unidade de Processamento Neural) é um processador responsável por acelerar tarefas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e redes neurais. Está presente em smartphones, PCs e outros eletrônicos modernos.
As unidades de processamento neural também podem ser chamadas de TPU (Tensor Processing Unit) pelo Google e de Neural Engine pela Apple. Outra sigla menos conhecida é IPU (Intelligence Processing Unit).
Índice
- Como funciona um processador neural (NPU)?
- Quais são as aplicações das unidades de processamento neural?
- Qual é a diferença entre NPU e GPU?
- NPUs são mais rápidas que CPUs?
Como funciona um processador neural (NPU)?
Um chip neural funciona com múltiplos núcleos (cores) de processamento que trabalham em paralelo e são otimizados para cálculos matemáticos usados em tarefas de inteligência artificial, como machine learning, deep learning e redes neurais.
Dentro de um SoC (System-on-a-Chip), uma NPU se dedica às tarefas de IA, liberando a CPU para as operações gerais e a GPU para o processamento gráfico. A especialização de processadores permite executar tarefas simultâneas mais rapidamente e com menor gasto de energia.
Os núcleos de uma NPU podem ser projetados especificamente para calcular, de maneira mais eficiente, multiplicações de matrizes, convoluções e outras operações de álgebra linear, por exemplo. Essas tarefas são fundamentais para as redes neurais artificiais, inspiradas na estrutura de neurônios do cérebro humano.
Como uma NPU é altamente eficiente para processamento de redes neurais, é possível usar aprendizado de máquina e deep learning para treinar sistemas de identificação de padrões, classificação de imagens e reconhecimento de voz mesmo em dispositivos compactos e com bateria, como smartphones.
Quais são as aplicações das unidades de processamento neural?
As NPUs (unidades de processamento neural) podem ser utilizadas em diversos setores, desde eletrônicos de consumo até a medicina. As aplicações comuns de NPUs são:
- Visão computacional: permite identificar padrões visuais, interpretar imagens em tempo real, rastrear movimentos e monitorar objetos, funções típicas de câmeras de segurança e carros autônomos;
- Processamento de linguagem natural (NLP): depende de sistemas previamente treinados, geralmente com aprendizado de máquina por redes neurais, para entender textos e vozes da linguagem humana. É o campo da IA que viabiliza assistentes virtuais e chatbots;
- Realidade virtual e realidade aumentada: jogos podem ficar mais realistas e imersivos com o auxílio de uma NPU que processe as informações do ambiente em tempo real com alta eficiência energética;
- Big Data: NPUs podem acelerar a análise de dados e a previsão de tendências quando há um alto volume de informações, como acontece no setor financeiro. Também podem analisar um grande conjunto de imagens médicas para identificar anormalidades de saúde com maior precisão e rapidez.
Qual é a diferença entre NPU e GPU?
NPU e GPU são tipos de processadores especializados presentes em computadores e smartphones. Porém, a NPU é utilizada para redes neurais e outras tarefas de inteligência artificial, enquanto a GPU é focada em renderização gráfica, como jogos e aplicações em 3D.
Uma GPU pode processar tarefas neurais, inclusive de maneira mais eficiente que uma CPU. No entanto, por ter uma arquitetura mais complexa, a GPU tende a gastar mais energia que uma NPU nesse tipo de operação.
NPUs são mais rápidas que CPUs?
A NPU é mais rápida do que uma CPU quando executa tarefas para as quais foi otimizada, como o processamento de redes neurais. Isso porque as NPUs podem ter uma arquitetura específica para IA, o que permite executar mais operações com menor gasto de energia.
Apesar disso, não é possível afirmar genericamente que uma NPU é mais rápida que uma CPU em qualquer tarefa. NPUs são um tipo de processador especializado em cálculos matemáticos simultâneos de IA, enquanto a CPU é um chip de propósito geral que pode assumir diversas tarefas.