NPU Là Gì? Tại Sao NPU Lại Quan Trọng Trong Lĩnh Vực AI?

NPU là gì? Bạn có từng thắc mắc điện thoại thông minh ngày nay có thể thực hiện những tác vụ AI ấn tượng như nhận diện khuôn mặt, chụp ảnh xóa phông hay trợ lý ảo thông minh như thế nào? Câu trả lời chính là nhờ vào sức mạnh của một bộ phận quan trọng mang tên NPU – Neural Processing Unit. Vậy, NPU có gì đặc biệt? Hãy xem bài viết này để biết rõ hơn về NPU nhé!

NPU là gì?

Neural Processing Unit (NPU) là một bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế riêng để thực thi các thuật toán máy học (machine learning). Không giống như CPU và GPU truyền thống, NPU được tối ưu hóa để xử lý các phép tính toán học phức tạp vốn có trong mạng lưới nơ-ron nhân tạo.

Chúng vượt trội trong việc xử lý song song khối lượng dữ liệu khổng lồ, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các chức năng liên quan đến AI khác. Ví dụ, nếu bạn có NPU bên trong GPU, NPU có thể chịu trách nhiệm cho một tác vụ cụ thể như phát hiện vật thể hoặc tăng tốc xử lý hình ảnh.

>> Xem thêm: Artificial Intelligence (AI) là gì?

Cách thức hoạt động của NPU

NPU hoạt động như một bộ não thứ hai, giúp xử lý các dữ liệu phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả, mang đến trải nghiệm mượt mà và ấn tượng cho người dùng. 

Vậy cách thức hoạt động của NPU là gì? Dưới đây cách thức hoạt động của NPU:

• Xử lý song song: Chip NPU được thiết kế để xử lý song song một lượng lớn dữ liệu, giúp tăng tốc độ xử lý các tác vụ AI. Ví dụ, khi bạn sử dụng chế độ chụp ảnh chân dung trên điện thoại thông minh, NPU sẽ giúp xử lý các dữ liệu hình ảnh để tạo hiệu ứng xóa phông nền một cách nhanh chóng và mượt mà.
• Tối ưu hóa cho các phép toán ma trận: NPU được tối ưu hóa để thực hiện các phép toán ma trận, vốn là yếu tố quan trọng trong các thuật toán máy học. Nhờ vậy, NPU có thể xử lý các tác vụ AI hiệu quả hơn so với CPU và GPU.
• Hỗ trợ các thuật toán AI: Chip NPU được thiết kế để hỗ trợ các thuật toán AI phổ biến như mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), học sâu (deep learning) và máy học (machine learning). Nhờ vậy, NPU có thể xử lý đa dạng các tác vụ AI như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói,…
• Hỗ trợ các vi xử lý khác: NPU thường được tích hợp với các vi xử lý khác như CPU và GPU trong SoC (System on a Chip) để tạo ra hệ thống xử lý AI hiệu quả.

Ưu nhược điểm của NPU là gì?

Ưu điểm

• Hiệu suất cao: NPU được thiết kế chuyên biệt cho các tác vụ AI, do đó có thể xử lý các phép toán phức tạp liên quan đến AI nhanh hơn nhiều so với CPU và GPU. Ví dụ, NPU có thể thực hiện các phép toán ma trận, phép toán nhân vôn chập,… với tốc độ cao hơn nhiều.
• Tiết kiệm năng lượng: NPU được tối ưu hóa cho các tác vụ AI, do đó tiêu thụ ít năng lượng hơn so với CPU và GPU khi thực hiện các tác vụ AI. Điều này giúp kéo dài thời lượng pin cho các thiết bị di động và giảm chi phí vận hành cho các trung tâm dữ liệu.
• Kích thước nhỏ gọn: NPU được thiết kế với kích thước nhỏ gọn, giúp tiết kiệm diện tích cho thiết bị. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị di động và các thiết bị IoT có không gian hạn chế.
• Chuyên biệt hóa: NPU được thiết kế chuyên biệt cho các tác vụ AI, do đó có thể thực hiện các tác vụ này với độ chính xác cao hơn so với CPU và GPU.

Nhược điểm

• Chi phí cao: Biết NPU là gì, bạn sẽ thấy NPU là một công nghệ mới và hiện nay giá thành còn cao.
• Tương thích phần mềm: NPU cần được hỗ trợ bởi phần mềm và hệ điều hành để hoạt động hiệu quả.
• Tính phổ biến: NPU chưa được tích hợp rộng rãi trên tất cả các thiết bị di động.
• Nhiệt độ: NPU có thể tỏa ra nhiều nhiệt trong quá trình hoạt động, cần được thiết kế hệ thống tản nhiệt hiệu quả.

So sánh NPU với CPU và GPU

Điểm giống nhau

• NPU, CPU và GPU đều là các bộ xử lý được sử dụng để thực hiện các phép tính.
• Cả ba đều có thể được sử dụng để tăng tốc độ thực hiện các tác vụ AI.

Điểm khác biệt

	NPU	CPU	GPU
Mục đích	Chuyên dụng cho các tác vụ AI	Đa năng	Chuyên dụng cho các tác vụ đồ họa
Hiệu suất	Cao nhất cho các tác vụ AI	Trung bình	Cao cho các tác vụ đồ họa
Tiêu thụ năng lượng	Thấp nhất	Cao nhất	Trung bình
Kích thước	Nhỏ nhất	Trung bình	Lớn nhất
Giá thành	Cao nhất	Trung bình	Thấp nhất
Tính linh hoạt	Thấp nhất	Cao nhất	Trung bình
Khả năng tương thích	Tương đối thấp	Cao nhất	Cao
Lập trình	Phức tạp nhất	Trung bình	Dễ nhất

Khi tìm hiểu về sự khác biệt giữa CPU, GPU và NPU là gì bạn sẽ biết được trong khi GPU có khả năng xử lý song song tuyệt vời và thường được sử dụng trong học máy, NPU lại đưa tính chuyên môn hóa lên một tầm cao mới. GPU linh hoạt và hoạt động hiệu quả trong việc xử lý đồ họa và các tác vụ song song, trong khi CPU là bộ não đa năng của máy tính, xử lý nhiều loại tác vụ khác nhau.

Tuy nhiên, NPU được thiết kế riêng biệt để tăng tốc các thuật toán học sâu. Chúng được tùy chỉnh để thực hiện các phép toán cụ thể cần thiết cho mạng lưới thần kinh. Mức độ chuyên môn hóa này cho phép NPU cung cấp mức hiệu suất đáng kể cao hơn nhiều cho các khối lượng công việc AI so với CPU và thậm chí là cả GPU trong một số trường hợp nhất định.

Ứng dụng của NPU là gì?

Xử lý hình ảnh và video

• Nâng cao chất lượng hình ảnh và video: NPU giúp giảm nhiễu, tăng độ sáng và độ tương phản, cải thiện chi tiết hình ảnh và video.
• Nhận dạng hình ảnh: NPU giúp nhận diện các đối tượng trong ảnh và video, ví dụ như người, khuôn mặt, biển báo,…
• Xử lý ảnh chân dung: NPU giúp tạo hiệu ứng xóa phông nền, làm đẹp khuôn mặt,…
• Tăng tốc độ chơi game: NPU giúp tăng tốc độ xử lý đồ họa trong các game mobile, mang đến trải nghiệm chơi game mượt mà hơn.

Nhận dạng giọng nói

• NPU giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ nhận dạng giọng nói.
• Hỗ trợ các trợ lý ảo: NPU giúp các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant, Alexa hoạt động hiệu quả hơn.
• Chuyển đổi giọng nói thành văn bản: NPU giúp chuyển đổi giọng nói thành văn bản một cách nhanh chóng và chính xác.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Dịch thuật ngôn ngữ: NPU giúp dịch thuật ngôn ngữ một cách nhanh chóng và chính xác.
• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: NPU giúp hiểu ý nghĩa của các câu nói và văn bản.
• Tạo chatbot: NPU giúp tạo chatbot có thể giao tiếp với người dùng một cách tự nhiên.

An ninh mạng

• Phát hiện các mối đe dọa an ninh mạng: NPU giúp phát hiện các phần mềm độc hại, tấn công mạng và các mối đe dọa an ninh mạng khác.
• Xác thực khuôn mặt: NPU giúp xác thực khuôn mặt người dùng một cách nhanh chóng và chính xác.
• Bảo mật dữ liệu: NPU giúp bảo mật dữ liệu người dùng trên thiết bị di động.

Các ứng dụng khác

• Nâng cao chất lượng cuộc gọi video: NPU giúp giảm nhiễu và cải thiện chất lượng hình ảnh trong các cuộc gọi video.
• Tối ưu hóa hiệu năng thiết bị: NPU giúp tối ưu hóa hiệu năng thiết bị khi chạy các ứng dụng AI.
• Hỗ trợ các ứng dụng AI mới: NPU có thể hỗ trợ các ứng dụng AI mới trong tương lai.

Tương lai của công nghệ NPU là gì?

Trong năm 2024, chúng ta sẽ thấy NPU xuất hiện ở khắp mọi nơi, trong đó có chip Meteor Lake của Intel là nổi bật nhất. Tuy nhiên, tầm quan trọng của chúng trong tương lai vẫn chưa được định đoạt. Về lý thuyết, khả năng AI nâng cao sẽ dẫn đến các ứng dụng phức tạp hơn và tự động hóa tốt hơn, giúp chúng dễ tiếp cận hơn trên nhiều lĩnh vực.

Từ đó, nhu cầu đối với các ứng dụng dựa trên AI dự kiến sẽ tiếp tục tăng vọt, với NPU dẫn đầu. Kiến trúc chuyên biệt của chúng được tối ưu hóa cho các tác vụ học máy, cho phép NPU phát triển trong thế giới điện toán. Sự kết hợp giữa GPGPU và những tiến bộ trong thuật toán máy học chắc chắn có thể thúc đẩy những tiến bộ đáng kinh ngạc mà chúng ta chưa từng thấy trước đây. 

Nó không chỉ thúc đẩy sự tiến bộ của công nghệ mà còn định hình lại bối cảnh kỹ thuật số của chúng ta.

Hiện tại, đối với hầu hết mọi người, NPU có vẻ không phải là vấn đề quá lớn, chúng chỉ giúp tăng tốc những việc bạn đã có thể làm trên PC, chẳng hạn như làm mờ nền trong cuộc gọi Zoom hoặc thực hiện tạo ảnh AI cục bộ trên máy của bạn. Tuy nhiên, trong tương lai, khi các tính năng AI xuất hiện trong ngày càng nhiều ứng dụng, chúng có thể sẽ trở thành một phần thiết yếu của PC.

>> Xem thêm: AI PC là gì?

Lời kết

Trên đây là toàn bộ thông tin sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ NPU là gì, cách thức hoạt động, ưu nhược điểm và ứng dụng của NPU. Tóm lại, NPU đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI trên thiết bị di động. NPU giúp tăng tốc độ xử lý các tác vụ AI, tiết kiệm năng lượng và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Nếu còn bất kỳ thắc mắc gì liên quan đến NPU, bạn hãy để lại bình luận dưới bài viết này. Để cập nhật thêm những kiến thức công nghệ mới, bạn có thể truy cập vào Website hoặc Fanpage của chúng tôi.