De la Zori de calculoamenii au comparat mașinile cu creierul. Aceasta include doi tați fondatori ai calculului – John von Neumann a scris o carte a numit „computerul și creierul” în timp ce Alan Turing a fost citat în 1949 spunând: „În cele din urmă nu văd de ce [a computer] Poate să nu concureze în termeni egale cu intelectul uman în majoritatea domeniilor. „
Singura problemă cu această comparație este că procesorul tradițional – unitatea centrală de procesare (CPU) – nu imită deloc creierul. Procesoarele sunt mult prea matematice și logice. Unitatea de procesare neuronală (NPU), pe de altă parte, adoptă o abordare cu totul diferită: simularea structurii creierului uman chiar în circuitele sale.
Cu toate acestea, imitarea funcționării creierului uman este departe de o idee nouă.
Nașterea ANP -ului
Creierul electronic literal datează de naștere a calculelor moderne la mijlocul anilor 40, în special la o „rețea neuronală” de circuite Creat de neurofiziologul Warren McCulloch și logicianul Walter Pitts. Lucrarea de pionierat a lui McCulloch a stimulat cercetări suplimentare în anii 1950 și 1960, doar pentru ca ideea să se încadreze din modă-poate din cauza lipsei de progrese în comparație cu puterea în creștere a numărului de calcule a calculatoarelor clasice.
„Au fost câțiva oameni izolați în Japonia și Germania [working on neural networks] Dar nu a fost un domeniu, „Yann Lecun, un informatician francez-american considerat pe scară largă unul dintre„ nașii ”AI, a spus despre vremea lui Lucrând cu Geoffrey Hinton, un alt dintre pionierii câmpului, la rețelele neuronale la începutul anilor ’80. „A început să fie din nou un câmp în 1986.”
Cu toate acestea, pentru ca rețelele neuronale să -și recapete poziția ca o parte respectată a informaticii, a fost nevoie de succesul recunoașterii vorbirii la începutul anilor 2000. Chiar și atunci, LeCun a spus: „Nu am vrut să folosim cuvântul plase de neuroni, deoarece avea o reputație proastă, așa că am schimbat numele la învățarea profundă.”
Termenul NPU va veni la sfârșitul anilor 1990, dar a luat buzunarele adânci ale Apple, IBM și Google pentru a -l muta din laboratoarele universitare și în mainstream. Aceste companii de tehnologie au investit miliarde de dolari în dezvoltarea siliconului, cristalizând toate lucrările trecute într -un produs care se potrivește în interiorul telefoanelor și laptopurilor noastre: un procesor care se inspiră din creierul uman. Averea lui LeCun s -au îmbunătățit și în bine: acum este un om de știință șef AI la Meta.
Cum funcționează NPU -urile?
În unele moduri, NPU -urile de astăzi nu sunt atât de diferite de cele create de McCulloch și Pitts: structura lor imită creierul printr -o arhitectură paralelă. Aceasta înseamnă că, în loc să abordeze o problemă în secvență, un NPU va rula simultan milioane, chiar și miliarde, de mini calcule simultan. La aceasta se referă termenul „operațiuni de tera pe secundă” sau topuri.
Dar iată unde lucrurile se complică. NPU -urile se bazează pe seturi de instrucțiuni de învățare profundă, care au fost deja instruite pe cantități mari de date existente. Luați exemplul de detectare a marginilor în fotografii, care se bazează de obicei pe Rețele neuronale convoluționale (CNNS).
Într -un CNN, stratul de convoluție rulează un filtru (numit „kernel”) pe fiecare zonă a imaginii, care va vâna modelele pe care le suspectează – datorită antrenamentului său – sunt margini. Fiecare operație matematică pe care o efectuează NPU se numește convoluție, care creează o hartă a caracteristicilor peste imagine. Software -ul va repeta acest proces până când va ajunge la punctul în care este sigur că a găsit margini.
NPU -urile sunt restante la efectuarea operațiunilor convoluționare, fiind capabile să le execute cu viteză mare și cu cerințe de energie redusă. Acest lucru este valabil mai ales în comparație cu procesoarele. Cu toate acestea, unitățile de procesare grafică (GPU), care folosesc și procesarea paralelă, sunt mai puțin optimizate pentru această sarcină și, prin urmare, mai puțin eficiente. Această scădere a eficienței face o mare diferență Când vine vorba de durata de viață a bateriei dispozitivului nostru.
Pentru ce se folosesc acum NPU -urile?
Perhaps surprisingly, the first phones to include an NPU date back to 2017. That’s when Huawei released the Mate 10 and Apple debuted its A11 Bionic chipset in the iPhone X. But neither of these NPUs was very powerful — each having less than 1 TOPS compared to the 45 TOPS NPUs in a modern-day Qualcomm Snapdragon X chipset, fitted into our Cele mai bune laptopuri. De asemenea, a fost nevoie de câțiva ani pentru ca aplicațiile să apară care pot profita de structura unică a cipurilor.
Cu toate acestea, doar opt ani mai târziu, aplicațiile AI sunt peste tot. De exemplu, dacă dețineți un telefon recent care include opțiunea de a elimina oamenii din fotografii – care folosește aproape sigur un NPU. De asemenea, funcția „Circle to Search” a Google sau ”GoogleAdaugă-mă„Folosește o formă de realitate augmentată (AR), bazată pe NPU, pentru a vă plasa în fotografie după ce ați făcut deja fotografia originală.
NPU -urile s -au răspândit acum și la laptopuri. Anul trecut, A anunțat Microsoft „O nouă categorie de PC -uri Windows concepute pentru AI, Copilot+ PC -uri.” Acestea au necesitat NPU -uri cu cel puțin 40 de topuri, care, din păcate, pentru AMD și Intel (al căror ANP -uri timpurii a alergat doar pe 15 vârfuri), i -au exclus din cursă. Dar pierderea lor a fost câștigul lui Qualcomm, deoarece toate procesoarele sale Snapdragon X au depășit acel prag cu NPU -uri notate la 45 de topuri. Modelele care profită de aceste jetoane noi includ Laptop Microsoft Surface și versiunile snapdragon ale Acer Swift AI serie.
Atât AMD, cât și Intel au lansat acum jetoane care îndeplinesc cerințele minime ale Microsoft, ceea ce înseamnă că sunt mult mai multe laptopuri pe piață cu brandul „Copilot+ PC”. Cu toate acestea, există o înțepătură în această coadă: laptopuri mai accesibile (mai puțin de 800 USD) sunt acum susceptibile să utilizeze încă procesoare mai mici care nu îndeplinesc criteriile Copilot+ PC.
Care sunt cele mai bune caracteristici Copilot+ PC?
Dar de ce ar trebui să plătiți mai mult pentru un Copilot+ PC? Microsoft speră să vă ispitească cu o serie de caracteristici exclusive și, sincer, cea mai impresionantă este și cea mai controversată. Numit Recall, aceasta promite o „memorie fotografică” care vă permite să redescoperiți ceva ce ați văzut anterior în Windows 11.
Fiecare instantaneu realizat de rechemare este analizat de NPU, folosind contextul, recunoașterea personajelor optice (OCR) și analiza sentimentelor pentru a crea un index pe care îl puteți căuta apoi – moment în care reamintirea vă va duce înapoi în timp printr -o cronologie vizuală. După o lansare cutremurătoare, unde a fost atacată pentru lipsa de securitate sau controlul utilizatorilor asupra a ceea ce au fost stocate instantanee, Microsoft a spus că a cheltuit Mai mult timp reelucând funcția pentru a fi mai sigur.
Alte caracteristici se bazează pe ceea ce a venit înainte. Image Creator folosește NPU pentru a transforma textul în imagini, o versiune îmbunătățită a efectelor Windows Studio adaugă filtre creative la apelurile video și la titlurile live implementează NPU pentru a traduce orice videoclip pe care îl vizionați.
Companii precum Acer, HP și Lenovo și -au lansat propriile instrumente AI locale care pot analiza documentele stocate pe computer și pot oferi rezumate și analize de sentimente. Astfel de instrumente sunt probabil să se îmbunătățească în timp.
Reamintiți -vă instantaneu cu rechemare pe Copilot+ PC – YouTube 
Ce se va întâmpla probabil cu NPU?
Pentru următorii câțiva ani, unii experți AI susțin că NPU va urma o cale similară cu procesoarele în primele zile – ceva apropiat de Legea lui Moorecu o dublare de vârfuri în fiecare an sau doi. Cu această putere va veni abilități mult mai mari, până la punctul în care puteți crea lucrări de artă AI realiste la nivel local pe computer, mai degrabă decât să recurgeți la programe precum Midjourney.
De -a lungul timpului, pe măsură ce software -ul se maturizează împreună cu hardware -ul, iar mai mulți dezvoltatori profită de el, ne așteptăm să vedem apariția agenților personali ai AI care ne înțeleg pentru că au „trăit” în interiorul calculatoarelor noastre în timp ce lucrăm. Nu vor servi doar ca joggeri de memorie, ci vor efectua acțiuni în numele nostru.
NPU va găsi, de asemenea, o casă în mai multe dispozitive decât telefoanele și laptopurile noastre. Televizoarele vor produce servicii de știri personalizate folosind prezentatorul dvs. Avatar preferat; Tracker -ul dvs. de fitness vă va recomanda antrenamente pe baza stării de spirit și a timpului până la următoarea întâlnire. Cine știe, cel mai bun prieten al tău poate fi într -o zi robot umanoid care te înțelege mai bine decât orice om.
Comentarii recente