차례:
CPU, GPU 및 이제 NPU. 한동안 다양한 전화 제조업체는 지금까지 대부분의 사람들에게 알려지지 않은 새로운 구성 요소를 강조했습니다. NPU 또는 더 잘 말하면 신경 처리 장치 또는 중립 처리 장치는 인공 지능과 관련된 활동을 직접 방해하는 구성 요소입니다. 그러나 NPU는 실제로 무엇이고 CPU 및 GPU와 다른 점은 무엇입니까? 아래에서 볼 수 있습니다.
GPU, CPU 및 NPU는 무엇이며 차이점은 무엇입니까?
CPU와 GPU로 알고있는 것은 컴퓨터와 스마트 폰에서 가장 중요한 두 가지 구성 요소입니다. 대략적으로 CPU는 백그라운드에 고정 된 애플리케이션, 프로그램 및 시스템 프로세스의 데이터와 관련된 모든 정보 를 처리 하는 단위입니다.
물리적 인면에서 그것은 수학적 연산 을 풀고 명령의 형태로 해석 하는 단위에 지나지 않습니다. 다른 구성 요소와 마찬가지로 주파수와 코어가 높을수록 정보를 처리 할 수있는 용량이 많아 지므로 성능이 높아집니다.
GPU와 관련하여 그래픽 처리 장치는 3D 및 2D 그래픽과 관련된 모든 정보 를 처리 하기위한 것 입니다. 오늘날의 인터페이스는 복잡한 2D 및 3D 맵을 기반으로하기 때문에 팀은 솔벤트 방식으로 데이터를 작업 할 두 번째 장치가 필요합니다.
게임과 비디오 외에도 GPU는 다른 피상적 인 작업 중에서도 시스템 애니메이션 및 고품질 비디오 녹화를 관리하는 데 매우 유용 합니다.
그렇다면 NPU는 무엇입니까? 이 구성 요소는 인공 지능의 사용을 훨씬 더 효율적으로 처리 해야하는 CPU로부터 명령 을 수신 하기위한 것으로, 그 작동은 뇌의 기능을 유사하게 시도합니다.
NPU가 담당하는 기능은 단기간에 많은 양의 수학적 계산의 해상도와 관련이 있습니다. 이러한 유형의 칩의 핵심은 속도와 에너지 효율성에 기반을두고 있으며 CPU 및 GPU보다 훨씬 더 많은 이동 거리를 제공합니다.
NPU, 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝
우리는 이미 NPU가 무엇이며 주요 기능이 무엇인지 살펴 보았습니다. 그러나 NPU를 사용해야하는 작업은 무엇이며 휴대 전화에서 실제 응용 프로그램은 무엇입니까? 자세히 알아 보려면 먼저 인공 지능, Marchine 학습 및 딥 러닝이 무엇인지 알아야합니다.
첫 번째 개념은 특정 유형의 소프트웨어 사용에 따라 달라지는 모든 활동을 물리적 수준에서 수행해야합니다. CPU와 GPU가 시스템에서 미리 정의한 작업을 해결하는 동안 NPU는 사용자에 따라 달라질 수있는 계산을 해결합니다.
이러한 계산은 세로 모드의 사진 처리, 실시간 비디오 안정화, 카메라를 통한 다양한 물체의 거리 3D 계산 또는 키보드의 언어 예측과 관련 될 수 있습니다. 요컨대, 매우 짧은 시간에 변수 계산을 해결해야하는 작업입니다.
그러나 인공 지능의 진짜 열쇠는 정확히 기계 학습과 관련이 있습니다. 이 용어는 특정 유형의 시스템이 시간이 지남 에 따라 장치 사용 습관을 배우는 능력을 나타냅니다. NPU는 이러한 습관을 정확히 해결하고 그에 따라 행동합니다. 특정 시간에 특정 기능을 활성화 하고, 휴대폰에서 가장 많이 사용하는 애플리케이션로드 속도를 높이고, 키보드에서 이모티콘을 예측하고, 하루 중 시간에 따라 배터리 사용량을 조정합니다.
그렇다면 딥 러닝이란 무엇입니까? 이 개념은 의심 할 여지없이 세 가지 중 가장 흥미로운 것입니다. 딥 러닝은 해결하기 위해 사람의 개입이 필요하지 않은 NPU 작업을 의미합니다.
그 동작은 뇌 및 프로세서보다도 encephalon의 것과 더 유사하다 그 자체 그대로, 사용자에 의해 설정 될 필요없이 방정식을 해결할 수 있지만, 환경. 현재 모바일 시스템에서 그 응용 프로그램이 그다지 널리 보급되지는 않았기 때문에 사용자가 적극적으로 개입하지 않고 모든 소프트웨어를 사용자의 요구에 맞게 조정하기 위해 딥 러닝을 목표로하는 기능을 구현하기 위해 Android와 iOS를 기다려야합니다.
