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CPU、GPU、そして現在はNPU。しばらくの間、さまざまな電話メーカーは、これまでほとんど知られていない新しいコンポーネントを強調してきました。NPU、またはより適切に言えば、ニューラルプロセッシングユニットまたはニュートラルプロセッシングユニットは、人工知能に関連する活動を直接妨害するコンポーネントです。しかし、NPUとは実際には何であり、CPUやGPUとの違いは何ですか？以下に表示されます。
GPU、CPU、NPUとは何ですか？また、それらの違いは何ですか？
CPUとGPUとして知られているものは、コンピューターとスマートフォンの最も重要なコンポーネントの2つです。大まかに言えば、CPUは、バックグラウンドで固定されたアプリケーション、プログラム、およびシステムプロセスからのデータに関連するすべての情報の処理を担当するユニットです。
物理的な面では、数学的な操作を解決し、それらを命令の形式で解釈するのはユニットにすぎません。他のコンポーネントと同様に、周波数とコアが高いほど、情報を処理する能力が高くなるため、パフォーマンスが向上します。
GPUに関しては、グラフィックス処理ユニットは3Dおよび2Dグラフィックスに関連するすべての情報を処理することを目的としています。今日のインターフェースは複雑な2Dおよび3Dマップに基づいているため、チームはデータを解決する方法で処理するために2番目のユニットを必要とします。
ゲームやビデオに加えて、GPUは、システムアニメーションや高品質のビデオ録画など、より表面的なタスクを管理するのに非常に役立ちます。
では、NPUは何のためにあるのでしょうか？このコンポーネントは、人工知能をより効率的に処理するために使用する必要があるCPUからの命令を受信することを目的としており、その操作は脳の機能をシミュレートしようとします。
NPUが担当する機能は、短期間の大量の数学的計算の解決に関係しています。このタイプのチップの鍵は、速度とエネルギー効率に基づいており、CPUやGPUよりもはるかに移動量が大きくなります。
NPU、人工知能、機械学習、深層学習
NPUとは何か、その主な機能は何かを見てきましたが、NPUを使用する必要があるタスクと、携帯電話での実際のアプリケーションは何ですか？詳細に入るには、まず、人工知能、マーチンラーニング、ディープラーニングとは何かを知る必要があります。
最初の概念は、物理的なレベルで、特定のタイプのソフトウェアの使用に応じて変化するすべてのアクティビティを実行する必要があります。また、CPUとGPUはシステムによって事前定義された操作を解決しますが、NPUはユーザーによって異なる可能性のある計算を解決します。
これらの計算は、ポートレートモードでの写真の処理、リアルタイムでのビデオの安定化、カメラを介したさまざまなオブジェクトの距離の3Dでの計算、またはキーボードでの言語の予測に関連する場合があります。要するに、非常に短い期間で変数計算の解決を必要とするタスク。
しかし、人工知能の本当の鍵は、正確に機械学習と関係があります。この用語は、特定のタイプのシステムがデバイスの使用習慣を経時的に学習する能力を指します。 NPUは、これらの習慣を解決し、それに応じて行動することを正確に担当しています。特定の時間に特定の機能をアクティブにし、携帯電話で最もよく使用するアプリケーションの読み込みを高速化し、キーボードの絵文字を予測し、時間帯に応じてバッテリーの使用量を調整します…
では、ディープラーニングとは何ですか？この概念は間違いなく3つの中で最も興味深いものです。ディープラーニングとは、解決するために人間の介入を必要としないNPU操作を指します。
その操作は、ユーザーが設定しなくても環境によって方程式を解くことができるため、プロセッサー 自体の 操作よりも脳や脳の操作に似ています。現時点では、そのアプリケーションは現在のモバイルシステムではあまり普及していないため、ユーザーが積極的に介入することなく、AndroidとiOSがディープラーニングを目的とした機能を実装して、すべてのソフトウェアをユーザーのニーズに合わせて調整するのを待つ必要があります。
