在人工智能(AI)技术如火如荼的今天,NPU神经处理单元(Neural Processing Unit)作为一种新兴的硬件加速器,正在成为ARM主板配置中的新宠。与传统的CPU和GPU相比,NPU在处理AI任务上的效率更高,在现今ARM主板配置中也变得越来越重要。本文将带大家了解 NPU 的作用、必要性,以及国产芯片厂商是如何对它进行布局的。
什么是NPU
简而言之,NPU是专为AI和机器学习(ML)任务量身打造的硬件加速器。相较于传统的CPU和GPU,NPU针对深度学习算法所需的复杂计算进行了优化,能让自然语言处理、图像分析等AI任务更加高效地运行。
通常,NPU会与CPU集成在一起。例如,RK3588,RK3588S和RK3568 CPU都已经集成了NPU。
NPU / CPU / GPU的比较:
随着语音识别、图像识别、人脸识别等AI应用的普及,NPU的优势将越发明显。它能够迅速、高效地处理和学习大量数据,并显著提升应用性能。一开始,NPU主要用于提升智能手机的相机功能、电池续航和安全性。但现在,它正在快速扩展到ARM主板以及更多物联网智能终端。
举例来说,亮钻部分ARM主板和嵌入式主机就已经内置了NPU,例如:边缘智能主板D-3588和D-3568、智能物联网主板K-3588S、AI工业电脑主机VEC-3588、边缘计算主机KEC-3566和KEC-A311D等。
什么场景需要配置NPU
对于需要处理大量AI任务的场景,比如医疗影像分析、智能安防、智能制造、机器人等,它们需要处理大量复杂的人工智能、图像处理或高性能计算任务,NPU可以提升设备的性能和用户体验。
简单来说,CPU、GPU和NPU都是运作的核心组件,而NPU能在AI任务方面大显身手,分担GPU和CPU的负担,让它们更专注于其他传统任务。在需要执行AI任务时,操作系统会评估系统资源,决定由NPU还是GPU来完成任务。
国产芯片厂商深入布局
目前,国产SoC厂商正在加大对NPU的投入,以丰富和提升SoC人工智能处理能力。NPU在SoC中的典型应用主要是机器视觉。
例如,瑞芯微推出的新一代机器视觉方案RV1106及RV1103,在NPU、ISP、视频编码、音频处理等方面性能都有显著提升,能够在低待机功耗的同时提供出色的边缘AI算力。此外,瑞芯微的高性能芯片RV1126配备了2.0Tops的NPU,活体检测率高达98.48%。晶晨股份的A311D采用了高性能A73内核,并搭载了5Tops的高性能NPU,适用于各类中高端人工智能物联网设备。
结语
展望未来,NPU在AI任务的高效处理上,预示着计算技术的新纪元——更快、更直观、更符合我们的需求。随着AI技术的日益普及,未来对NPU的需求也将会进一步提升,相信NPU的大时代正在来临。
深圳亮钻科技有限公司(亮钻LIONTRON)成立于2014年,总部位于深圳,在上海、广州、杭州、南京等地设有分支机构,公司员工近100人。亮钻专注于物联网和人工智能领域的嵌入式ARM平台解决方案,提供一系列面向行业的ARM主板与主机,产品方向涵盖智慧商显、智慧零售、智慧医疗、智慧交通、门禁对讲、工业机器视觉、机器人控制、安防视频分析等相关行业。
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