Com o surgimento da inteligência artificial (IA), a unidade de processamento neural (NPU) tornou-se uma consideração importante na compra de um PC ou laptop de próxima geração. Mas você sabe a diferença entre NPU e GPU?
A diferença entre uma Unidade de Processamento Neural (NPU) e uma Unidade de Processamento Gráfico (GPU) é um tópico vital. Cada um desses módulos desempenha um papel essencial em diversas aplicações tecnológicas, como inteligência artificial, aprendizado de máquina, jogos de computador e computação gráfica. Através deste artigo, examinaremos as principais diferenças entre NPU e GPU e como essas diferenças afetam seu desempenho em diferentes aplicações. Destacaremos suas capacidades especializadas e como melhorar o desempenho e a eficiência em seus respectivos campos. Verificar O que são computadores com tecnologia de IA e o que os torna diferentes?
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O que é NPU?
Um NPU é um processador especializado usado para acelerar operações de redes neurais, incluindo tarefas de processamento de inteligência artificial e aprendizado de máquina (ML). Inclui melhorias específicas de hardware que o tornam mais eficiente e ao mesmo tempo alcança alta eficiência energética.
As NPUs têm capacidades de processamento paralelo (capazes de executar múltiplas operações simultaneamente) e, com melhorias na arquitetura de hardware, podem executar com eficiência tarefas de IA e aprendizado de máquina, como inferência e treinamento. As NPUs podem ser usadas para realizar diversas tarefas de IA, como reconhecimento facial e até mesmo treinamento de sistemas de IA.
Se você quiser saber mais, veja nosso artigo sobre O que é NPU? Como decifrar suas especificações.
O que é uma unidade de processamento gráfico?
Uma unidade de processamento gráfico (GPU) é um processador especial usado para acelerar tarefas gráficas, como processamento e exibição de imagem/vídeo. Semelhante às NPUs, as GPUs suportam processamento paralelo e podem realizar trilhões de operações por segundo.
Inicialmente usadas para acelerar o processamento gráfico e tarefas de exibição, como edição de fotos/vídeos e jogos, as GPUs agora são usadas para uma ampla gama de tarefas computacionais. Devido ao seu alto rendimento, as GPUs realizam operações com uso intensivo de dados, como processamento de dados em grande escala e cálculos complexos, por exemplo Mineração de criptomoedas.
Pela mesma razão, as GPUs também são usadas para treinar grandes redes neurais. Por exemplo, as empresas de tecnologia usam GPUs H-100 de classe empresarial da Nvidia para treinar grandes modelos de linguagem (LLM). Nossa explicação sobre a unidade de processamento gráfico (GPU) é aprofundada Definição de GPUs e como funciona.
Comparação entre NPU e GPU
A diferença crucial entre uma NPU e uma GPU é que a primeira acelera as cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina, enquanto a segunda acelera as tarefas de processamento e renderização gráfica. Em outras palavras, cada um é um processador especializado para uma função específica no seu dispositivo.
Além de sua função especializada, as GPUs também são cada vez mais usadas para outras tarefas computacionais gerais, incluindo treinamento de sistemas de IA e inferência de aprendizagem profunda. Mas se uma GPU também pode ser usada para tarefas de IA/ML, por que as empresas se preocupariam com um processador dedicado para esses usos? A resposta curta é desempenho e eficiência.
O uso de um processador dedicado em computadores para uma tarefa específica (geralmente para acelerar o desempenho da tarefa) é chamado... Aceleraçao do hardware. Ajuda a melhorar o desempenho porque os diferentes componentes são projetados para executar tarefas específicas com mais eficiência do que usar um componente de uso geral, como uma CPU, para tudo.
Como resultado, a aceleração de hardware é bastante padrão nos computadores modernos. Por exemplo, você encontrará uma unidade de processamento gráfico (GPU) para processamento gráfico e uma placa de som para áudio.
O desempenho da GPU e da NPU é medido em termos do número de trilhões de operações que o processador pode realizar por segundo. Isso geralmente é chamado de Tera (ou trilhão) de operações por segundo (TOPS). Por exemplo, Snapdragon da Qualcomm
As GPUs podem ser discretas (separadas do processador) ou integradas (integradas ao processador). No momento em que este artigo foi escrito, os NPUs estavam integrados à CPU. Por exemplo, os processadores Apple-Series e M-Series possuem um NPU (chamado Apple Neural Engine) integrado ao processador. No entanto, alguns NPUs são discretos, como o NPU HAT oficial do Raspberry Pi.
Concluindo, um NPU é um processador que acelera o processamento neural, enquanto uma GPU é um processador especializado para processamento gráfico. Devido à sua arquitetura de processamento paralelo, ambos podem realizar trilhões de operações por segundo.
Embora as NPUs sejam especializadas apenas em tarefas de IA e aprendizado de máquina, nos últimos anos os casos de uso de GPU se expandiram além dos gráficos. Eles também são usados em outras aplicações de uso geral, especialmente em processos com uso intensivo de dados, como treinamento de modelos de IA e mineração de criptomoedas. Agora você pode visualizar Você está enfrentando um gargalo no desempenho do processador ou da placa gráfica? Como verificar (e o que é pior).
