Com NPUs permitindo tecnologia de IA no dispositivo nos designs SoC (System on Chip) usados em laptops, smartphones e computadores de placa única, é importante compreender e comparar suas especificações para otimizar o desempenho e tomar decisões de compra informadas.
Mas como você compara as especificações de um NPU com as de outro hardware de computador?
O que é um NPU?
Uma unidade de processamento neural (NPU é um tipo especial de processador que lida com tarefas relacionadas à inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Em dispositivos como smartphones e laptops, um NPU realiza tarefas que exigem uso intensivo do processador, como processamento de imagem, filtros de vídeo em tempo real , reconhecimento de voz, realidade aumentada e reconhecimento de objetos muito mais eficientes.
Você pode encontrar NPUs em alguns dos dispositivos portáteis mais populares da atualidade. Por exemplo, os mais recentes iPhones e laptops da série M da Apple vêm integrados com seu próprio NPU chamado ANE (Apple Neural Engine). O Google usa um NPU proprietário chamado TPU (Tensor Processing Unit) em seus dispositivos Pixel e kits de prototipagem Coral, e a Qualcomm está integrando seus NPUs ARM em seus mais recentes SoCs para smartphones e laptops.
As NPUs estão se tornando mais comuns porque usamos IA em muitos dispositivos, desde smartphones até grandes data centers. À medida que a IA cresce, precisamos de hardware que possa lidar melhor com ela, e as NPUs são a resposta.
Como os NPUs diferem de CPUs e GPUs
Para dispositivos portáteis modernos, wearables e outros dispositivos portáteis, o NPU, a CPU e a GPU são integrados em um único SoC para transferência de dados mais rápida, menor consumo de energia e menor ocupação de espaço.
- Uma CPU é um processador de uso geral para execução de software.
- Uma GPU é um processador paralelo especializado que auxilia a CPU na execução de tarefas com uso intensivo de gráficos.
- Um NPU é um processador ainda mais especializado que auxilia a GPU e a CPU em tarefas de aprendizado de máquina e processamento de rede neural, como detecção de objetos, reconhecimento de fala e processamento de IA.
Essencialmente, as CPUs são ótimas para lidar com muitos aplicativos diferentes, mas não são otimizadas para tarefas gráficas e de IA. As GPUs são melhores para tarefas gráficas e de IA do que as CPUs porque podem fazer muitas coisas simultaneamente. As NPUs se destacam em cálculos paralelos de alto nível, como GPUs, mas com requisitos de energia mais baixos, tornando-as ideais para levar os cálculos exigentes do processamento de IA para dispositivos móveis.
Como comparar especificações NPU
Ao comparar NPUs, é importante compreender as principais especificações que afetam seu desempenho. Aqui estão algumas das especificações mais importantes a serem observadas:
- TOPS (Tera Operations Per Second): Esta é uma medida de quantos trilhões de operações uma NPU pode realizar por segundo. Valores mais altos de TOPS geralmente indicam melhor desempenho.
- Eficiência energética: medida em TOPS por watt, esta especificação informa a eficiência do NPU em termos de consumo de energia. Maior eficiência significa maior duração da bateria para dispositivos móveis.
- Precisão: NPUs podem lidar com diferentes níveis de precisão, como operações de 8, 16 e 32 bits. Uma precisão mais baixa pode acelerar os cálculos e economizar energia, mas pode reduzir a precisão. Para muitas tarefas de IA, a precisão de 8 bits é suficiente.
- Largura de banda de memória: mede a quantidade de dados que o NPU pode ler ou gravar por segundo. Maior largura de banda de memória pode ajudar no processamento mais rápido de grandes conjuntos de dados.
- Estruturas suportadas: NPUs devem oferecer suporte a estruturas de IA populares como TensorFlow, PyTorch e Caffe. Isso garante que os desenvolvedores possam implantar facilmente seus modelos de IA na NPU.
Mas, como acontece com a maioria dos componentes de hardware de computador, quanto maior, melhor. Um NPU capaz de 40 TOPS, como os chips Snapdragon X Elite da Qualcomm, terá melhores capacidades de IA do que um NPU capaz de 10 TOPS, como os chips Meteor Lake da Intel.
Como um NPU tornará seu próximo laptop ou PC melhor
Comprar um laptop ou PC com NPU trará vários benefícios importantes:
- Desempenho aprimorado para tarefas de IA: as NPUs são projetadas especificamente para lidar com tarefas de IA com eficiência, o que significa desempenho mais rápido para aplicativos que dependem de aprendizado de máquina e redes neurais.
- Melhor vida útil da bateria: as NPUs são otimizadas para baixo consumo de energia, o que pode ajudar a prolongar a vida útil da bateria de laptops e dispositivos móveis.
- Experiência do usuário aprimorada: recursos como tradução de idiomas em tempo real, assistentes de voz, aplicativos de realidade aumentada e processamento aprimorado de imagens podem funcionar de maneira mais suave e eficiente com um NPU.
- Descarregando o trabalho da CPU/GPU: ao lidar com tarefas específicas de IA, as NPUs liberam a CPU e a GPU para executar outras funções, levando a um melhor desempenho geral do sistema.
- Preparado para o futuro: à medida que a IA se torna mais integrada nas aplicações diárias, ter uma NPU garante que o seu dispositivo esteja pronto para futuros avanços de software e tecnologia.
As NPUs estão transformando a forma como as tarefas de IA são tratadas em dispositivos modernos, e seu papel na computação só aumentará à medida que a IA se tornar uma parte essencial de nossas vidas diárias. Com as NPUs ganhando maior adoção, compreender e comparar as especificações das NPUs pode ajudá-lo a tomar decisões informadas para otimizar o desempenho e preparar seus dispositivos para o futuro.