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Ⅰ 什么是 NPU
当前正处于神经网络和机器学习处理需求爆发的初期。传统的 CPU中央处理器/GPU图形处理器可以执行类似任务但专门为神经网络优化的 NPU神经处理单元比 CPU/GPU 表现好得多。逐渐地类似的神经网络任务将由专用的 NPU 单元来完成。
NPU 是一种用于网络应用数据包的专用处理器采用“数据驱动的并行计算”架构尤其擅长处理视频和图像等大量多媒体数据。
NPU 也是一种集成电路但与专用集成电路ASIC的单一功能不同网络处理更加复杂、更具灵活性。通常可以根据网络计算的特点使用软件或硬件进行特殊编程以实现网络的特定目的。
NPU 的亮点在于能够运行多个并行线程——通过一些特殊的硬件级优化NPU 被提升到了另一个层次例如为一些真正不同的处理核心提供一些易于访问的缓存系统。这些大容量核心比典型的“常规”处理器更简单因为它们不需要执行多种类型的任务。这一系列的“优化”使 NPU 效率更高这就是为什么有如此多的研发投入到 ASIC 中的原因。
NPU 的优势之一是它们大部分时间都专注于低精度算法、新的数据流架构或内存计算能力。与 GPU 不同它们更关注吞吐量而不是延迟。
Ⅱ NPU 的处理器模块
NPU 是专为物联网人工智能设计的用于加速神经网络运算解决传统芯片在神经网络运算中效率低下的问题。NPU 处理器包括以下模块
乘法和加法模块用于计算矩阵乘法和加法、卷积、点积等功能。NPU 内部有 64 个 MAC乘法累加器SNPU 中有 32 个。激活函数模块用于通过最高 12 阶参数拟合实现神经网络中的激活函数NPU 内部有 6 个 MACSNPU 中有 3 个。二维数据操作模块用于在平面上实现操作如下采样和平面数据复制等。NPU 内部有 1 个 MAC 和 1 个 SNPU。解压缩模块用于对加权数据进行解压缩。为了解决物联网设备内存带宽小的特点在 NPU 编译器中对神经网络中的权重进行压缩可以实现 6 - 10 倍的压缩效果且对精度几乎没有影响。
Ⅲ NPU手机 AI 的核心载体
众所周知手机的正常运行离不开 SoC系统级芯片芯片它只有指甲盖大小却拥有所有的“内脏”。其集成模块共同工作以支持手机功能的实现。CPU 负责手机应用的流畅切换GPU 支持游戏画面的快速加载而 NPU 专门负责 AI 计算和 AI 应用的实现。
这也有必要从华为说起华为是第一家在手机上使用 NPU神经网络处理单元的公司也是第一家将 NPU 集成到手机 CPU 中的公司。
2017 年华为推出了自己的架构 NPU。与传统的标量和向量计算模式相比华为自研架构 NPU 使用 3D Cube 对矩阵计算进行加速。因此单位时间内计算的数据量更大单位功耗下的 AI 算力更强与传统的 CPU 和 GPU 相比实现了一个数量级的提升实现了更好的能效比。
华为首先在 Mate10 上采用外挂的方式使用寒武纪的 NPU。一年后华为将寒武纪的 NPU IP 集成到 980 中又过了一年华为在 990 上放弃寒武纪使用自己的达芬奇 NPU。
三星 Galaxy 中的 NPU 也被内置到移动处理器中以利用先进的神经网络为 Galaxy S20/S20 /S20 Ultra 和 Z Flip 提供更高水平的视觉智能。NPU 为场景优化器提供动力增强了识别照片中内容的能力并促使相机将其调整到适合拍摄对象的理想设置。它现在也比以前的 Galaxy 型号更准确。它还使前置摄像头能够模糊自拍照的背景并创建背景虚化效果。不仅如此NPU 还帮助设备上的 AI Bixby Vision。
Ⅳ NPU 与 GPU 的比较
虽然 GPU 在并行计算能力方面具有优势但它不能单独工作需要 CPU 的协同处理。神经网络模型的构建和数据流仍然在 CPU 上进行。此外还存在功耗高和体积大的问题。性能越高GPU 越大功耗越高价格也越贵这对于一些小型设备和移动设备来说是不可用的。因此一种体积小、功耗低、计算性能高、计算效率高的专用芯片 NPU 应运而生。
NPU 通过在电路层模拟人类神经元和突触并使用深度学习指令集直接处理大规模神经元和突触其中一条指令完成一组神经元的处理。与 CPU 和 GPU 相比NPU 通过突触权重集成存储和计算从而提高了运算效率。
CPU 和 GPU 处理器需要使用数千条指令来完成神经元处理。NPU 只需一条或几条指令即可完成因此在深度学习的处理效率方面具有明显优势。实验结果表明在相同功耗下NPU 的性能是 GPU 的 118 倍。
Ⅴ 不同处理单元的特点
以下是不同处理单元的特点
CPU70%的晶体管用于构建缓存和部分控制单元。计算单元少适合逻辑控制操作。GPU晶体管主要用于构建计算单元计算复杂度低适合大规模并行计算。主要用于大数据、后端服务器、图像处理。NPU在电路层模拟神经元通过突触权重实现存储和计算的集成。一条指令完成一组神经元的处理提高运算效率。主要用于通信领域、大数据、图像处理。FPGA可编程逻辑计算效率高更接近底层 IO。通过冗余晶体管和连接可编辑逻辑。本质上无指令不需要共享内存比 CPU 和 GPU 计算效率更高。主要用于智能手机、便携式移动设备和汽车。
Ⅵ NPU 的实际应用
NPU 有以下实际应用
拍照时通过 NPU 进行 AI 场景识别并用 NPU 计算进行图片修饰。NPU 判断光源和暗光细节以合成超级夜景。通过 NPU 实现语音助手操作。NPU 与 GPU Turbo 一起预先确定下一帧以实现早期渲染提高游戏的流畅度。NPU 预先确定触摸以提高后续操作的手感和灵敏度。NPU 与 Link Turbo 一起判断前后端网络速度需求的差异。NPU 判断游戏渲染负载以智能调整分辨率。通过降低游戏期间 AI 的计算负载让 NPU 实现节能。NPU 实现 CPU 和 GPU 的动态调度。NPU 辅助大数据广告推送。通过 NPU 实现输入法的 AI 智能词组联想功能。
Ⅶ 各类处理单元的解释
以下是各类处理单元的解释
APU加速处理单元是 AMD 用于加速图像处理的芯片产品。BPU大脑处理单元是地平线领先的嵌入式处理器架构。CPU中央处理单元是 PC 核心的主流产品。DPU数据流处理单元是 Wave Computing 提出的一种 AI 架构。FPU浮点处理单元是通用处理器中的浮点模块。GPU图形处理单元具有多线程 SIMD 架构专为图形处理而设计。HPU全息处理单元是微软的全息计算芯片和设备。IPU智能处理单元是 Deep Mind 投资的 Graphcore 的 AI 处理器产品。MPU/MCU微处理器/微控制器单元通常用于 RISC 计算机架构产品的低计算应用如 ARM - M 系列处理器。NPU神经网络处理单元是基于神经网络算法和加速的新型处理器的统称如中国科学院计算技术研究所/寒武纪的“寒武纪”系列。RPU无线电处理单元是 Imagination Technologies 将 Wifi/蓝牙/FM/处理器集成为单个处理器的无线电处理器。TPU张量处理单元是谷歌用于加速人工智能算法的专用处理器。当前一代 TPU 用于推理第二代用于训练。VPU向量处理单元是英特尔收购的 Movidius 推出的用于加速图像处理和人工智能的专用芯片。WPU可穿戴处理Ineda Systems 推出的可穿戴系统级芯片产品包括 GPU/MIPS CPU 等 IP。XPU百度和赛灵思在 Hotchips 2017 上宣布的 FPGA 智能云加速包含 256 个核心。ZPUZylin 处理单元是挪威 Zylin 的 32 位开源处理器。
