NPU frente a GPU: ¿cuál es la diferencia?

Las GPU contienen miles de núcleos para lograr las tareas computacionales rápidas y precisas necesarias para la representación de gráficos. Las NPU priorizan el flujo de datos y la jerarquía de memoria para procesar mejor las cargas de trabajo de IA en tiempo real.

Ambos tipos de microprocesadores se destacan en los tipos de procesamiento paralelo utilizados en la IA, pero las NPU están diseñadas específicamente para tareas de machine learning (ML) e IA. 

Las unidades de procesamiento neuronal (NPU) están teniendo un momento, pero ¿por qué esta tecnología de casi una década de repente está acaparando la atención? La respuesta tiene que ver con los recientes avances en IA generativa (inteligencia artificial) que reavivan el interés público en las aplicaciones de IA y, por extensión, en los chips aceleradores de IA, como las NPU y las GPU. 

La arquitectura de la NPU difiere significativamente de la de la CPU o la GPU. Diseñadas para ejecutar instrucciones secuencialmente, las CPU cuentan con menos núcleos de procesamiento que las GPU, que cuentan con muchos más núcleos y están diseñadas para operaciones exigentes que requieren altos niveles de procesamiento paralelo. 

Mientras que las CPU tienen dificultades con las tareas de procesamiento paralelo y las GPU se destacan a costa de un alto consumo de energía, la arquitectura NPU prospera al imitar la forma en que el cerebro humano procesa los datos. Más que simplemente agregar núcleos adicionales, las NPU logran un alto paralelismo con menos consumo de energía a través de una serie de características y técnicas únicas:

• Unidades informáticas especializadas: las NPU integran hardware dedicado para operaciones de multiplicación y acumulación, esenciales para el entrenamiento y la inferencia de modelos de redes neuronales.

• Memoria en chip de alta velocidad: para minimizar los cuellos de botella relacionados con el acceso a la memoria, las NPU tienen la característica de memoria integrada de alta velocidad, lo que permite un acceso rápido a los datos y pesos del modelo.

• Arquitectura paralela: las NPU están diseñadas para realizar miles de operaciones paralelas, lo que las hace extremadamente eficientes en el procesamiento de lotes de datos.

Al comparar NPU y GPU, puede ser útil evaluar el rendimiento en todas las características clave.

• Las GPU están diseñadas para dividir las tareas exigentes de procesamiento de imágenes en operaciones más pequeñas que se pueden procesar en paralelo.   

• Las NPU están diseñadas para imitar el cerebro humano con módulos para acelerar la multiplicación y la suma, al tiempo que mejoran la memoria en el chip.

• Las GPU ofrecen excelentes capacidades de computación paralela, pero tiene el costo de un alto consumo de energía. 

• Las NPU ofrecen un paralelismo igual (o incluso mejor), especialmente cuando se trata de cálculos cortos y repetitivos. Diseñadas para manejar los tipos de algoritmos de IA utilizados en redes neuronales, las NPU son particularmente adecuadas para procesar conjuntos de datos a gran escala que requieren multiplicaciones de matrices.

• Las GPU, aunque más especializadas que las CPU, son más adecuadas para la computación de propósito general.

• Las NPUs son procesadores especializados diseñados específicamente para tareas de IA y machine learning. Eliminan algunas de las características excesivas utilizadas por las GPU para optimizar la eficiencia energética.

• Las GPu, como predecesoras de las NPU, tienen un beneficio de un entorno más desarrollado y están ampliamente disponibles en el mercado de consumo. Disponible para profesionales y aficionados, el lenguaje CUDA de Nvidia permite una fácil programación de GPU con compilación de código abierto para varios sistemas operativos. 

• Las NPU son más nuevas que las GPU y, en general, son menos accesibles. Es posible que muchas NPU patentadas, como la Unidad de procesamiento tensorial (TPU) de Google o Snapdragon de Qualcomm (utilizada por Apple), no estén disponibles para el mercado en general. Los chips NPU producidos por fabricantes como Intel o AMD tienen comparativamente menos recursos comunitarios.

• Las GPU se utilizan con frecuencia en juegos y animación por computadora, donde las tarjetas gráficas son responsables de la optimización del procesamiento de imágenes. También son eficaces en otras aplicaciones que exigen altos niveles de paralelismo, como en centros de datos, criptominería o entrenamiento de modelos de IA.

• Las NPU se utilizan en un ámbito más centrado y ofrecen un paralelismo excepcional a la vez que requieren menos energía. Por lo general, combinadas con GPU, las NPU descargan las tareas de IA más exigentes y son más adecuadas para tareas de machine learning, como el procesamiento de cargas de trabajo de IA en modelos de lenguaje extensos, reconocimiento de imágenes de aprendizaje profundo o blockchain e IA. 

La incorporación de NPU en sistemas integrados ofrece una serie de ventajas destacadas sobre los procesadores tradicionales en términos de velocidad, eficiencia y comodidad. Los beneficios incluyen lo siguiente:

• Localización: el procesamiento de aplicaciones de IA requiere importantes recursos informáticos y, por este motivo, a menudo se relega a la nube. Sin embargo, depender de un servidor distante puede ralentizar las operaciones y dejar la información confidencial vulnerable a posibles fugas de datos. Las NPU permiten el procesamiento localizado y en tiempo real de las tareas de IA, lo que reduce la latencia para aplicaciones críticas, como el reconocimiento de voz o facial, el diagnóstico médico y los sistemas de conducción automatizada. 

• Gestión de recursos: las NPU comúnmente integradas pueden ayudar a optimizar los recursos generales del sistema al asumir las tareas repetitivas necesarias para las aplicaciones de IA. La descarga de este tipo de tareas a una NPU libera recursos de GPU para procesar grandes volúmenes de datos para cálculos más generales.

• Eficiencia: si bien las GPU son capaces de manejar muchas tareas exigentes asociadas con la IA, las NPU están diseñadas específicamente para estas solicitudes y pueden cumplir con puntos de referencia de rendimiento similares o incluso mejores, al tiempo que requieren exponencialmente menos energía, una característica particularmente valiosa para dispositivos alimentados por batería con capacidad finita . 

Como coprocesador, las NPU se han utilizado durante varios años, normalmente integradas con GPU para proporcionar soporte para tareas repetitivas específicas. Las NPU Continuar siendo valiosas en tecnología a nivel de consumidor (como Microsoft Windows’ IA Copilot) y varios dispositivos de Internet de las cosas (IoT) (como altavoces inteligentes que utilizan NPU para procesar el reconocimiento de voz). 

Sin embargo, los desarrollos recientes en la tecnología de IA han puesto de relieve este tipo de procesador, ya que los modelos de IA más avanzados han incorporado herramientas de IA de nivel de consumidor a la conversación popular. Diseñado específicamente para tareas exigentes de IA, como el procesamiento de lenguaje natural, a medida que crece el interés en la IA de nivel de consumidor, también crece el interés en las NPU. 

Los principales casos de uso de las NPU incluyen los siguientes:

• Inteligencia artificial y modelos de lenguaje de gran tamaño: NPUs están diseñadas específicamente para mejorar el rendimiento de los sistemas de IA y machine learning (ML), como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que requieren un procesamiento adaptativo debaja latencia para interpretar señales multimedia, realizar reconocimiento de voz y generar una respuesta natural. Las NPU también son expertas en tareas de procesamiento de video habilitadas para IA, como desenfocar el fondo en videollamadas o editar imágenes automáticamente.   

• Dispositivos de Internet de las cosas (IoT): de bajo perfil y energéticamente eficientes, las NPU son un potente coprocesador para pequeños dispositivos inteligentes, incluidos teléfonos inteligentes, dispositivos móviles y wearables, donde la energía de la batería es un bien escaso y se prioriza la eficiencia.

• Centros de datos: conocidos por procesar cargas de trabajo exigentes, los centros de datos se benefician del beneficio de la optimización eficiente de los recursos que ofrecen las NPU. 

• Vehículos autónomos y robótica: desde automóviles autónomos hasta vehículos aéreos autónomos (drones), las NPU agregan valor a los sistemas de pilotaje autónomo a través del mejor paralelismo de su clase y velocidades de procesamiento de señales mejoradas. Las NPU de baja latencia son una excelente opción para aplicaciones que requieren visión artificial y ayudan a los vehículos autónomos a responder en tiempo real al tráfico y a las condiciones ambientales repentinas. La robótica habilitada por IA, desde asistentes domésticos hasta herramientas quirúrgicas automatizadas, depende de las NPU para desarrollar la capacidad de detectar, aprender y reaccionar ante sus entornos. 

• Computación perimetral e IA perimetral: la computación edge y la IA edge buscan acercar físicamente los datos críticos y los recursos informáticos a los usuarios. Esto reduce la latencia, mitiga el consumo de energía y refuerza la privacidad. Al requerir menos energía y ofrecer una huella física más pequeña, las NPU se están convirtiendo en un componente valioso en la computación edge y la IA en el dispositivo. 

Anteriores a las NPU, las GPU se han visto favorecidas durante mucho tiempo para tareas informáticas que requieren un procesamiento paralelo de alto rendimiento. Originalmente diseñadas para manejar gráficos complejos para videojuegos y software de imagen/video, las GPU continúan utilizándose en juegos de PC y consolas, así como en realidad virtual y aumentada, computación de alto rendimiento (HPC), renderizado 3D, centros de datos y otras aplicaciones. . 

He aquí un vistazo más de cerca a algunas de las aplicaciones más importantes y modernas de la tecnología de GPU:

• Inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) y aprendizaje profundo (DL): Aunque no están diseñadas específicamente para tareas de IA, machine learning (ML) o aprendizaje profundo (DL), las GPU impulsan muchas aplicaciones de IA líderes, como la supercomputadora de IA nativa de la nube Vela de IBM, que requieren paralelismo de alta velocidad para procesar grandes conjuntos de datos para el entrenamiento. A través del procesamiento paralelo, las GPU pueden simular el proceso de toma de decisiones del cerebro humano utilizado en machine learning (ML) y DL. 

• Computación en la nube: en los últimos años, la computación en la nube se ha convertido en una parte crucial de la infraestructura de TI en las principales industrias. La capacidad de descargar las principales tareas informáticas a potentes servidores almacenados fuera del sitio requiere inmensas capacidades de procesamiento de datos. Las GPU habilitan la infraestructura de computación en la nube al acelerar los analytics de big data y las consultas de bases de datos a través de la computación paralela. 

• Visualización y simulación: diseñadas específicamente para procesar gráficos, las GPU agregan un enorme valor en todas las industrias para tareas que requieren visualizaciones o simulaciones complejas, incluidos recorridos de productos, dibujos CAD de ingeniería, imágenes médicas y modelado sísmico y geofísico. En otros lugares, los científicos del clima utilizan simulaciones impulsadas por GPU para predecir las condiciones meteorológicas, mientras que los físicos teóricos las utilizan para modelar el comportamiento de las partículas a nivel quantum.  

• Blockchain: las tecnologías Blockchain dependen en gran medida de la tecnología GPU, especialmente cuando se trata de validar la "prueba de trabajo". En muchas aplicaciones de blockchain ampliamente utilizadas, como la criptomoneda Bitcoin, se realizan cálculos de prueba de trabajo para confirmar que las actualizaciones realizadas en el libro mayor general son precisas. Este nivel de cálculo es muy exigente porque afecta a toda la Blockchain y no sería posible sin las GPU modernas.

• Los juegos y el metaverso: a medida que la industria de los juegos continúa disparándose, también lo hace la demanda de mejores gráficos, juegos multijugador masivos en línea (MMO) más grandes y renderizado intensivo en computación como el que permite juegos de realidad virtual y aumentada. Los desarrolladores de juegos y los fabricantes de computadoras confían en las GPU para característica de vanguardia de juego de alta gama, como las altas frecuencias de actualización de imágenes y el trazado de rayos avanzado utilizado en la representación de entornos hiperrealistas. 

• Procesamiento de video y creación de contenido: desde su introducción, las GPU han reducido constantemente los frustrantes tiempos de renderizado para productos de edición de video populares, como Final Cut Pro y Adobe Premiere. Hoy en día, las GPU equipadas con NPU integradas aceleran drásticamente las tareas de creación y edición de videos para todo, desde las suites de edición profesional utilizadas por los principales estudios de Hollywood hasta las aplicaciones para teléfonos inteligentes utilizadas por YouTubers y TikTokers.

Las NPU se utilizan mejor dentro de sistemas integrados que optimizan las operaciones para asignar tipos específicos de recursos a tipos específicos de procesadores. Diseñadas para una computación lineal precisa, las CPU se asignan mejor a procesos de propósito general, como la gestión de sistemas y recursos, mientras que las GPU están especializadas para cargas de trabajo intensas que se benefician del beneficio de la computación paralela.

A medida que las aplicaciones de inteligencia artificial se vuelven más frecuentes, las NPU aún más especializadas se despliegan mejor como complemento de las CPU y GPU para manejar tareas específicas de IA y machine learning (ML) con baja latencia y procesamiento paralelo de alta eficiencia energética.