NPU là gì? Có vai trò gì? Có gì khác với GPU và CPU

1. NPU là gì? Cách hoạt động của NPU

Xem nhanh

1. NPU là gì? Cách hoạt động của NPU2. Sự khác biệt giữa NPU, CPU và GPUSo sánh NPU và GPUSo sánh NPU và CPU 3. Ưu, nhược điểm của vi xử lý NPU4. Ứng dụng của NPU trong các sản phẩm công nghệĐiện thoạiLaptop

NPU (Neural Processing Unit) là một bộ vi xử lý chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning). NPU được tối ưu hóa để xử lý các phép toán ma trận, mạng nơ-ron và thuật toán AI một cách hiệu quả hơn, với tốc độ nhanh hơn và mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn.

Nguyên lý hoạt động của NPU dựa trên việc mô phỏng hoạt động của não người, hoạt động bằng cách xử lý dữ liệu theo phương pháp song song thay vì tuần tự như CPU.

Nó sử dụng các đơn vị xử lý nhỏ hơn nhưng chuyên dụng để thực hiện các tác vụ tính toán sâu (Deep Learning) trực tiếp trên thiết bị, mà không cần gửi dữ liệu lên đám mây. Điều này giúp giảm độ trễ, tối ưu hiệu suất và tăng cường bảo mật.

2. Sự khác biệt giữa NPU, CPU và GPU

So sánh NPU và GPU

GPU cũng có khả năng xử lý AI nhưng chủ yếu tập trung vào đồ họa và xử lý song song mạnh mẽ hơn cho tác vụ gaming, dựng phim. Trong khi đó, NPU được thiết kế chuyên biệt cho AI, giúp tăng tốc các thuật toán học máy mà không cần sử dụng quá nhiều năng lượng như GPU.

So sánh NPU và CPU 

CPU là "bộ não" chính của máy tính, điện thoại xử lý tất cả các tác vụ từ đơn giản đến phức tạp. Tuy nhiên, do không được thiết kế riêng cho AI nên CPU không thể đạt được tốc độ xử lý AI nhanh như NPU. Trong khi đó, NPU giúp giải phóng CPU khỏi các tác vụ AI, giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.

3. Ưu, nhược điểm của vi xử lý NPU

Vi xử lý NPU mang lại nhiều lợi ích trong việc xử lý các tác vụ AI, nhưng cũng có một số hạn chế nhất định. Dưới đây là những ưu và nhược điểm chính của NPU:

Ưu điểm

• Tối ưu cho AI: Xử lý nhanh hơn các thuật toán máy học so với CPU/GPU.
• Tiết kiệm năng lượng: Ít tiêu hao pin hơn so với GPU khi chạy các tác vụ AI.
• Tăng tốc độ xử lý dữ liệu: Khả năng xử lý song song giúp các mô hình AI hoạt động mượt mà.
• Tăng cường bảo mật: Dữ liệu có thể được xử lý trực tiếp trên thiết bị, không cần gửi lên đám mây.

Nhược điểm

• Chỉ tối ưu cho AI: Không thể thay thế CPU hoặc GPU trong các tác vụ thông thường.
• Phụ thuộc vào phần mềm hỗ trợ: Hiệu suất cao nhất chỉ đạt được khi ứng dụng được tối ưu hóa để tận dụng NPU.

4. Ứng dụng của NPU trong các sản phẩm công nghệ

NPU đang ngày càng được tích hợp vào nhiều thiết bị công nghệ nhằm nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa các tác vụ AI. Đặc biệt, trong các thiết bị công nghệ phổ biến như điện thoại và laptop, NPU đóng vai trò quan trọng trong các tác vụ sau:

Điện thoại

• Tăng cường khả năng chụp ảnh AI: Giúp chụp ảnh đẹp, sắc nét hơn nhờ nhận diện khuôn mặt, làm đẹp da, xóa phông thông minh.
• Trợ lý ảo mạnh mẽ hơn: NPU giúp các tính năng AI như Siri, Google Assistant, Bixby xử lý giọng nói nhanh hơn, chính xác hơn.
• Cải thiện bảo mật: Nhận diện khuôn mặt nhanh và chính xác hơn so với CPU hoặc GPU.

Laptop

• Tối ưu hiệu suất AI trên thiết bị: Laptop có NPU giúp xử lý nhanh hơn các tác vụ AI mà không phụ thuộc vào đám mây, giảm độ trễ.
• Tiết kiệm pin hơn so với GPU: NPU tiêu thụ ít điện năng hơn GPU, giúp laptop hoạt động lâu hơn.
• Tăng tốc xử lý đồ họa, chỉnh sửa ảnh/video: Hỗ trợ các phần mềm như Photoshop, Premiere Pro, DaVinci Resolve bằng AI thông minh.
• Trải nghiệm gọi video online tốt hơn: AI giúp khử tiếng ồn, làm mờ nền, điều chỉnh góc quay camera. Điều này giúp nâng cao trải nghiệm gọi video trong các cuộc họp trực tuyến.
• Bảo mật dữ liệu tốt hơn: AI xử lý trực tiếp trên thiết bị, giảm nguy cơ lộ thông tin cá nhân khi phải tải dữ liệu lên cloud.

Hy vọng sau khi tham khảo bài viết này bạn đã có những thông tin về NPU. Cám ơn các bạn đã theo dõi bài viết, hẹn gặp lại các bạn ở những bài viết tiếp theo!