واحد پردازش عصبی یا NPU (Neural Processing Unit)، نوعی ریزپردازنده تخصصی است که به منظور شبیه‌سازی عملکرد مغز انسان طراحی شده است. این پردازنده‌ها به طور خاص برای انجام وظایف مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق بهینه‌سازی شده‌اند. برخلاف CPU یا GPU که برای پردازش‌های عمومی یا گرافیکی استفاده می‌شوند، NPUها برای تسریع و بهینه‌سازی پردازش مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. این واحدها می‌توانند محاسبات پیچیده‌ای مانند محاسبات ریاضی مقیاس‌پذیر، برداری و تانسوری را با سرعت و دقت بالا انجام دهند، در حالی که مصرف انرژی آن‌ها در مقایسه با پردازنده‌های دیگر به‌طور چشم‌گیری کاهش می‌یابد. این پردازنده‌ها به طور خاص برای انجام وظایف محاسباتی پیچیده که نیاز به دقت کمتری دارند اما نیاز به سرعت بسیار بالا برای پردازش اطلاعات دارند، طراحی شده‌اند. با افزایش تقاضا برای محاسبات سریع و با کیفیت در دستگاه‌های هوشمند، NPUها به انتخابی ایده‌آل برای پردازش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل شده‌اند.

NPUها در واقع به عنوان یک شتاب‌دهنده هوش مصنوعی برای پردازش‌های مختلف طراحی شده‌اند، از جمله پردازش تصویر، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صوت، پردازش داده‌های بزرگ، و حتی تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدیوها. این پردازنده‌ها می‌توانند در مقیاس بزرگ و به‌طور هم‌زمان هزاران عملیات را به صورت موازی انجام دهند که باعث افزایش سرعت پردازش و بهبود عملکرد در کاربردهای هوش مصنوعی می‌شود. در واقع، کاربرد اصلی این پردازنده‌ها بهینه‌سازی سرعت و کاهش مصرف انرژی در پردازش‌های مربوط به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. علاوه بر این، توانایی NPUها در انجام پردازش‌های موازی به آن‌ها این امکان را می‌دهد که به راحتی بارهای پردازشی سنگین را مدیریت کنند.

وظیفه NPU چیست؟ NPUها در محاسبه لایه‌های شبکه‌های عصبی که شامل عملیات‌های ریاضی مختلفی مانند اسکالر، برداری و تانسوری هستند، تخصص دارند. این نوع پردازنده‌ها معمولاً در معماری‌های ناهمگون استفاده می‌شوند که شامل چندین پردازنده مانند CPU و GPU می‌باشند. در مراکز داده می‌توان از NPUهای مستقل استفاده کرد، اما در کاربردهای مصرف‌کننده مانند گوشی‌های هوشمند، لپ‌تاپ‌ها و دستگاه‌های همراه، NPUها اغلب در قالب یک تراشه سیستم روی چیپ (SoC) قرار می‌گیرند. این طراحی به تولیدکنندگان امکان می‌دهد که در دستگاه‌های خود عملکرد هوش مصنوعی را در زمان واقعی ارائه دهند و در عین حال مصرف انرژی را به حداقل برسانند. این ویژگی‌ها، از جمله کاهش مصرف انرژی و عملکرد بالا، باعث شده است که NPUها در دستگاه‌های تلفن همراه، لوازم خانگی هوشمند و سیستم‌های تعبیه‌شده مورد استفاده قرار گیرند.

با اضافه کردن NPU به سخت‌افزار، تولیدکنندگان می‌توانند اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را به صورت لحظه‌ای و با مصرف توان پایین اجرا کنند. این ویژگی به اجرای سریع‌تر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بهینه‌سازی عملکرد باتری، و تجربه بهتر کاربری منجر می‌شود. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های NPUها، قابلیت انجام پردازش در زمان واقعی است که به بهبود عملکرد دستگاه‌های هوشمند کمک می‌کند. این قابلیت به خصوص در کاربردهایی مانند تشخیص چهره، تحلیل تصاویر پزشکی و پردازش داده‌های بلادرنگ اهمیت زیادی دارد. این ویژگی به طور خاص برای بهبود دقت و سرعت در تشخیص تصاویر پزشکی یا تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ در خودروهای خودران کاربرد دارد.

ویژگی‌های کلیدی NPU

• پردازش موازی: NPUها می‌توانند مسائل بزرگ را به اجزای کوچک‌تر تقسیم کرده و هم‌زمان آن‌ها را پردازش کنند. این ویژگی به ویژه در پردازش‌های پیچیده‌ای مانند یادگیری عمیق و شبیه‌سازی‌های بزرگ بسیار مهم است. این قابلیت همچنین باعث افزایش سرعت در انجام پردازش‌های مختلف می‌شود، از جمله پردازش‌های مربوط به تشخیص تصویر، تحلیل ویدیو و تحلیل صوت.

• محاسبات کم‌دقت: برای کاهش مصرف انرژی و افزایش بازدهی، بسیاری از NPUها از عملیات‌های 8 بیتی یا حتی کمتر پشتیبانی می‌کنند. این قابلیت به NPUها کمک می‌کند که بتوانند محاسبات را با سرعت بالا و مصرف انرژی کمتر انجام دهند. این ویژگی در کاربردهایی که دقت کمتر اما سرعت بیشتر مطلوب است، بسیار مفید است. به عنوان مثال، در پردازش‌های صوتی یا پردازش تصاویر در دستگاه‌های اینترنت اشیا، محاسبات کم‌دقت می‌تواند سرعت پردازش را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

• حافظه با پهنای باند بالا: بسیاری از NPUها حافظه داخلی با سرعت بالا دارند تا داده‌های مورد نیاز برای پردازش را سریع‌تر در اختیار داشته باشند. این ویژگی برای پردازش‌های سنگین مانند تجزیه و تحلیل داده‌های تصویری و ویدئویی بسیار حیاتی است. این امکان به پردازنده‌های NPU این اجازه را می‌دهد که داده‌ها را به صورت سریع و کارآمد پردازش کنند، بدون آنکه به تأخیر در پردازش نیاز باشد.

• شتاب سخت‌افزاری: طراحی‌های جدید NPUها از معماری‌هایی مانند systolic array و پردازش تانسوری استفاده می‌کنند که امکان شتاب‌دهی در پردازش‌های پیچیده مانند ضرب ماتریسی، توابع فعال‌سازی و تبدیل‌های تانسوری را فراهم می‌آورد. این طراحی‌ها باعث می‌شوند که NPUها به طور قابل توجهی سریع‌تر از پردازنده‌های عمومی در پردازش‌های مرتبط با یادگیری ماشین عمل کنند. این ویژگی‌ها باعث شده‌اند که NPUها در کاربردهای بسیار پیچیده مانند پردازش زبان طبیعی، شبیه‌سازی‌های علمی، و پردازش داده‌های تصویری به ابزاری ضروری تبدیل شوند.

NPU چگونه کار می‌کند؟ NPUها با الهام از نورون‌ها و سیناپس‌های مغز انسان طراحی شده‌اند و می‌توانند مجموعه‌ای از نورون‌های مجازی را به صورت یکجا پردازش کنند. برخلاف CPU که برای محاسبات دقیق و ترتیبی ساخته شده، NPU برای حل مسائل پیچیده طراحی شده و با استفاده از یادگیری از داده‌ها، می‌تواند عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشد. از آنجایی که NPUها برای پردازش‌های موازی بهینه شده‌اند، قادرند حجم عظیمی از اطلاعات را در زمان بسیار کوتاه پردازش کنند. این ویژگی در کاربردهایی مانند پردازش تصاویر پزشکی، تحلیل ویدئو و شبیه‌سازی‌های علمی اهمیت زیادی دارد.

هر NPU شامل ماژول‌هایی برای ضرب و جمع، توابع فعال‌سازی، پردازش داده‌های دوبعدی و فشرده‌سازی است. همچنین NPU با استفاده از وزن‌های سیناپسی می‌تواند بین حافظه و محاسبات ارتباط برقرار کند و عملیات‌ها را بهینه‌تر انجام دهد. به عنوان مثال، عملیاتی که یک CPU به هزاران دستور نیاز دارد، ممکن است توسط NPU تنها با یک دستور انجام شود. همچنین، NPUها قابلیت‌های یادگیری خود را دارند که می‌تواند در زمان استفاده از داده‌های بیشتر، بهبود پیدا کند. این ویژگی به NPUها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به تغییرات دستی در کد، عملکرد خود را به مرور زمان بهبود دهند.

مزایای اصلی NPU

• پردازش موازی قوی‌تر: ساختار NPU به گونه‌ای طراحی شده که نسبت به GPUها نیز مصرف انرژی کمتری داشته و فضای کمتری اشغال می‌کند. این قابلیت، NPUها را به یک گزینه ایده‌آل برای دستگاه‌های همراه و IoT تبدیل کرده است. همچنین، کاهش مصرف انرژی در کاربردهای مختلف مانند دستگاه‌های پوشیدنی و تجهیزات پزشکی اهمیت زیادی دارد. این ویژگی باعث شده که NPUها در دستگاه‌هایی مانند ساعت‌های هوشمند، دستگاه‌های نظارت بر سلامت و دیگر دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) بسیار مؤثر باشند.

• کارایی بهتر: در حالی که GPUها برای محاسبات سنگین بسیار قدرتمند هستند، NPUها همان کار را با راندمان بالاتر و با مصرف انرژی کمتر انجام می‌دهند. این ویژگی باعث شده است که NPUها به ابزاری بسیار مفید در مراکز داده و دستگاه‌های مصرفی تبدیل شوند. به عنوان مثال، در مراکز داده که تعداد زیادی درخواست به صورت هم‌زمان پردازش می‌شوند، NPUها به طور قابل توجهی می‌توانند عملکرد را بهبود دهند و مصرف انرژی را کاهش دهند.

• پردازش بلادرنگ: NPUها می‌توانند داده‌های چندرسانه‌ای مانند تصویر، صدا و ویدیو را به صورت لحظه‌ای تحلیل کنند. این ویژگی برای استفاده در زمینه‌هایی مانند رباتیک، خودروهای خودران، و دستگاه‌های واقعیت مجازی بسیار اهمیت دارد. همچنین، در تشخیص تصویر و صدا در سیستم‌های هوشمند این قابلیت باعث افزایش دقت و سرعت تصمیم‌گیری می‌شود.

مقایسه NPU با CPU و GPU

• CPU: مغز عمومی رایانه، برای اجرای دقیق و خطی برنامه‌ها. دارای هسته‌های محدود و محاسبات ترتیبی. مناسب برای پردازش‌های عمومی با دقت بالا.

• GPU: متخصص در پردازش‌های گرافیکی و محاسبات موازی. شامل هزاران هسته ساده برای انجام هم‌زمان چند وظیفه.

• NPU: شبیه‌سازی مغز انسان برای هوش مصنوعی. قابلیت یادگیری، مصرف انرژی پایین، سرعت بالا و فضای کم. مناسب برای پردازش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.

موارد استفاده از NPU

1. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): پردازش سریع‌تر و دقیق‌تر داده‌ها برای چت‌بات‌ها و ابزارهای تولید محتوا

2. دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT): پشتیبانی از پردازش سریع صدا، تصویر و فرمان‌های بلادرنگ

3. مراکز داده: بهینه‌سازی منابع انرژی و افزایش بهره‌وری محاسباتی در پردازش ابری

4. خودروهای خودران: تحلیل هم‌زمان داده‌های سنسور و تصمیم‌گیری سریع در مواجهه با موانع و تابلوها

5. رایانش لبه (Edge AI): کاهش تأخیر و مصرف انرژی در دستگاه‌های نزدیک به کاربر

6. رباتیک: استفاده در ربات‌های هوشمند، جراحی خودکار و سیستم‌های بینایی ماشین

جمع‌بندی NPUها به عنوان نسل جدید پردازنده‌ها در دنیای هوش مصنوعی، توانسته‌اند عملکردی بهینه، سریع و سازگار با نیازهای امروزی ارائه دهند. این پردازنده‌ها نه تنها باعث افزایش راندمان سیستم‌ها شده‌اند، بلکه راه را برای پیاده‌سازی گسترده هوش مصنوعی در زندگی روزمره، صنایع، پزشکی و آموزش باز کرده‌اند. در آینده‌ای نزدیک، انتظار می‌رود NPUها به یکی از اجزای ثابت در انواع دستگاه‌های دیجیتال تبدیل شوند. همچنان که توسعه این فناوری ادامه دارد، انتظار می‌رود که NPUها به بخشی اساسی از شبکه‌های عصبی و سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین تبدیل شوند. علاوه بر این، با پیشرفت‌های آینده در این زمینه، NPUها قادر خواهند بود که به پردازش‌های پیچیده‌تری مانند پیش‌بینی وضعیت بازار، تحلیل‌های پیشرفته پزشکی و شبیه‌سازی‌های علمی بپردازند.

منبع: https://www.ibm.com/think/topics/neural-processing-unit