▷ Was ist npu und wie verbessert es die Leistung Ihres Mobiltelefons?

CPU, GPU und jetzt NPU. Seit einiger Zeit betonen die verschiedenen Telefonhersteller eine neue Komponente, die den meisten bisher unbekannt war. NPU, oder besser gesagt, Neuronale Verarbeitungseinheit oder Neutrale Verarbeitungseinheit, ist eine Komponente, die sich direkt in Aktivitäten im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz einmischt. Aber was ist NPU wirklich und was unterscheidet sie von CPU und GPU? Wir sehen es unten.

Was ist GPU, CPU und NPU und was sind ihre Unterschiede?

Was wir als CPU und GPU kennen, sind zwei der wichtigsten Komponenten eines Computers und eines Smartphones. Grob gesagt ist die CPU die Einheit, die für die Verarbeitung aller Informationen im Zusammenhang mit Daten aus Anwendungen, Programmen und Systemprozessen zuständig ist, die im Hintergrund verankert sind.

Auf einer physischen Ebene ist es nichts anderes als eine Einheit, die mathematische Operationen löst und sie in Form von Anweisungen interpretiert. Wie bei anderen Komponenten ist die Leistung umso höher, je höher die Frequenz und die Kerne sind, da mehr Informationen verarbeitet werden können.

In Bezug auf die GPU soll die Grafikverarbeitungseinheit alle Informationen in Bezug auf 3D- und 2D-Grafiken verarbeiten. Da die heutigen Schnittstellen auf komplexen 2D- und 3D-Karten basieren, benötigt das Team eine zweite Einheit, um mit den Daten lösungsmittelhaltig arbeiten zu können.

Neben Spielen und Videos ist die GPU unter anderem für die Verwaltung von Systemanimationen und qualitativ hochwertigen Videoaufzeichnungen äußerst nützlich.

Wofür ist die NPU? Diese Komponente soll die Anweisungen von der CPU erhalten, die eine wesentlich effizientere Verarbeitung künstlicher Intelligenz erfordern, und ihre Funktionsweise versucht, die Funktionen eines Gehirns zu ähneln.

Die Funktionen, für die die NPU verantwortlich ist, haben mit der Auflösung einer großen Anzahl mathematischer Berechnungen in kurzer Zeit zu tun. Der Schlüssel zu diesem Chiptyp liegt in der Geschwindigkeit und Energieeffizienz mit viel größerem Federweg als bei CPUs und GPUs.

NPU, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning

Wir haben bereits gesehen, was NPU ist und welche Hauptfunktion es hat, aber welche Aufgaben erfordern die Verwendung der NPU und wie ist ihre tatsächliche Anwendung auf einem Mobiltelefon? Um ins Detail zu gehen, müssen wir zuerst wissen, was künstliche Intelligenz, Marchine Learning und Deep Learning sind.

Das erste Konzept hat auf physischer Ebene mit allen Aktivitäten zu tun, die je nach Verwendung eines bestimmten Softwaretyps variieren. Und während die CPU und die GPU vom System vordefinierte Vorgänge lösen, löst die NPU Berechnungen, die je nach Benutzer variieren können.

Diese Berechnungen können sich auf die Verarbeitung von Fotos im Hochformat, die Stabilisierung eines Videos in Echtzeit, die Berechnung der Entfernung verschiedener Objekte durch die Kamera in 3D oder die Vorhersage der Sprache auf der Tastatur beziehen. Kurz gesagt, Aufgaben, die die Auflösung variabler Berechnungen in sehr kurzer Zeit erfordern.

Der eigentliche Schlüssel zur künstlichen Intelligenz liegt jedoch genau im maschinellen Lernen. Dieser Begriff bezieht sich auf die Fähigkeit eines bestimmten Systemtyps, die Nutzungsgewohnheiten eines Geräts im Laufe der Zeit zu lernen. Die NPU ist genau dafür verantwortlich, diese Gewohnheiten zu lösen und entsprechend zu handeln. Aktivieren Sie bestimmte Funktionen zu einer bestimmten Zeit, beschleunigen Sie das Laden von Anwendungen, die wir am häufigsten auf einem Mobiltelefon verwenden, prognostizieren Sie Emoticons auf der Tastatur, passen Sie den Akkuverbrauch je nach Tageszeit an…

Was ist tiefes Lernen? Dieses Konzept ist ohne Zweifel das interessanteste der drei. Deep Learning bezieht sich auf die NPU-Operationen, für deren Lösung kein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Seine Funktionsweise ähnelt eher der eines Gehirns und eines Enzephalons als der eines Prozessors an sich und ist in der Lage, Gleichungen zu lösen, ohne vom Benutzer, sondern von der Umgebung festgelegt werden zu müssen. Derzeit ist die Anwendung in aktuellen Mobilsystemen nicht sehr verbreitet. Daher muss gewartet werden, bis Android und iOS Funktionen für Deep Learning implementiert haben, um die gesamte Software an die Bedürfnisse des Benutzers anzupassen, ohne aktiv einzugreifen.