Khi Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên phổ biến, NPU đã trở thành một yếu tố quan trọng cần cân nhắc khi lựa chọn PC hoặc laptop thế hệ mới. Tuy nhiên, bạn có biết điểm khác biệt giữa NPU và bộ xử lý đồ họa (GPU) là gì không?
Định nghĩa về NPU
NPU (Neural Processing Unit) là một loại bộ xử lý chuyên dụng, được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning). Không giống như CPU và GPU, NPU tối ưu hóa việc thực hiện các phép toán ma trận và thuật toán phức tạp thường gặp trong các ứng dụng AI như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu lớn.
Với khả năng xử lý dữ liệu song song một cách hiệu quả và tiết kiệm năng lượng, NPU hiện đã được tích hợp trong nhiều thiết bị laptop thế hệ mới, giúp nâng cao hiệu suất và khả năng xử lý AI.
Vậy còn GPU là gì?
GPU (Graphics Processing Unit) là một loại bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để xử lý và hiển thị đồ họa, hình ảnh trên máy tính, với khả năng thực hiện song song hàng ngàn phép tính cùng lúc, giúp tăng tốc độ xử lý các tác vụ đồ họa và tính toán phức tạp. Ban đầu, GPU được phát triển để cải thiện trải nghiệm chơi game và xử lý đồ họa, nhưng hiện nay, nó còn được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý dữ liệu lớn.
So với NPU (Neural Processing Unit), vốn được tối ưu hóa đặc biệt cho các tác vụ liên quan đến AI và học máy, GPU có tính linh hoạt hơn nhưng không đạt hiệu suất cao như NPU trong việc xử lý các thuật toán AI phức tạp. Trong khi GPU chuyên xử lý đồ họa và có thể hỗ trợ AI, NPU được thiết kế riêng để tăng tốc và tối ưu hóa các tác vụ AI, giúp tiết kiệm năng lượng và cải thiện hiệu suất đáng kể trong các ứng dụng AI.
GPU và NPU khác nhau như thế nào?
Sự khác biệt chính giữa NPU và GPU nằm ở mục đích sử dụng của chúng: NPU được thiết kế để tăng tốc các tác vụ AI và học máy, trong khi GPU tăng tốc các tác vụ xử lý và kết xuất đồ họa. Mỗi loại bộ xử lý đều chuyên dụng cho một chức năng cụ thể trên thiết bị.
Bên cạnh chức năng chính của mình, GPU còn được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ tính toán chung, bao gồm đào tạo các hệ thống AI và suy luận Deep Learning. Tuy nhiên, nếu GPU có thể thực hiện các tác vụ AI/ML, tại sao cần đến các bộ xử lý chuyên dụng như NPU? Lý do chính là hiệu suất và hiệu quả.
Việc sử dụng bộ xử lý chuyên dụng để thực hiện một tác vụ cụ thể, thường nhằm tăng tốc độ và hiệu suất của tác vụ đó, được gọi là tăng tốc phần cứng. Cách tiếp cận này cải thiện hiệu suất tổng thể bởi các thành phần khác nhau được tối ưu hóa để thực hiện những nhiệm vụ cụ thể hiệu quả hơn so với việc sử dụng CPU đa dụng cho mọi công việc.
Do đó, việc nâng cấp phần cứng là cần thiết trên các máy tính hiện đại. Ví dụ, các GPU được sử dụng để xử lý đồ họa và các card âm thanh đảm nhận việc xử lý âm thanh.
Hiệu suất của GPU và NPU đều được đánh giá bằng số lượng phép tính mà chúng có thể thực hiện mỗi giây, thường được đo bằng đơn vị Tera hoạt động mỗi giây (TOPS). Ví dụ, chip Snapdragon X Elite của Qualcomm có thể đạt đến 45 TOPS (tính riêng cho NPU), trong khi GPU GeForce RTX 4090 của NVIDIA đạt hơn 1300 TOPS.
GPU có thể là loại rời (không phải tích hợp trong CPU) hoặc tích hợp (được tích hợp trong CPU). Hiện tại, NPU thường được tích hợp vào CPU. Ví dụ, các bộ xử lý A-Series và M-Series của Apple đi kèm với NPU (hay còn gọi là Apple Neural Engine) được tích hợp sẵn trong CPU. Tuy nhiên, có một số NPU là dạng rời, ví dụ như NPU chính thức của Raspberry Pi.
Để tổng kết lại, NPU là thiết bị xử lý được thiết kế để gia tăng tốc quá trình xử lý mạng nơ-ron nhân tạo, trong khi GPU là bộ xử lý chuyên dụng để xử lý đồ họa. Nhờ kiến trúc xử lý song song, cả hai đều có khả năng thực hiện hàng nghìn tỷ thao tác mỗi giây.
Dù NPU chủ yếu được sử dụng cho AI và machine learning, sự sử dụng của GPU đã mở rộng ra ngoài lĩnh vực đồ họa trong những năm gần đây. Chúng cũng được áp dụng trong các ứng dụng mục đích chung khác, đặc biệt là trong các hoạt động đòi hỏi xử lý lượng dữ liệu lớn như huấn luyện mô hình AI và khai thác tiền điện tử.